(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
軟部組織と骨部組織とを含む被検体を被写体とする、エネルギーサブトラクション処理用の放射線エネルギー分布が互いに異なる、高濃度高信号レベルの画像信号により表される２つの放射線画像に基づいて、前記骨部組織における骨成分の密度に関する情報を取得する骨部画像処理方法であって、
前記２つの放射線画像に対してエネルギーサブトラクション処理を施すことにより、前記被写体中の骨部組織の画像が抽出又は強調された骨部画像を生成し、
該骨部画像に基づいて、前記骨成分の密度に関する数値情報を取得し、
該骨部画像に対して、下記式（１）で示されるモーフォロジー演算に基づくスケルトン処理を用いて骨梁の強調処理を施すことにより、該骨梁の形態情報を取得し、
該骨梁の形態情報に基づいて、骨梁構造を表す指標値を算出し、
前記骨成分の密度に関する数値情報および前記骨梁構造を表す指標値に基づいて、前記被検体の骨部組織の状態を判定することを特徴とする骨部画像処理方法。
【数１】
0003824749.tif 000010
【請求項２】
軟部組織と骨部組織とを含む被検体を被写体とする、エネルギーサブトラクション処理用の放射線エネルギー分布が互いに異なる、高濃度高信号レベルの画像信号により表される２つの放射線画像に基づいて、前記骨部組織における骨成分の密度に関する情報を取得する骨部画像処理方法であって、
前記２つの放射線画像に対してエネルギーサブトラクション処理を施すことにより、前記被写体中の骨部組織の画像が抽出又は強調された骨部画像を生成し、
該骨部画像に基づいて、前記骨成分の密度に関する数値情報を取得し、
前記２つの放射線画像のうち少なくとも一方の放射線画像、または該２つの放射線画像を画素を対応させて重み付け加算して得られた加算画像に対して、下記式（１）で示されるモーフォロジー演算に基づくスケルトン処理を用いて骨梁の強調処理を施すことにより該骨梁の形態情報を取得し、
該骨梁の形態情報に基づいて、骨梁構造を表す指標値を算出し、
前記骨成分の密度に関する数値情報および前記骨梁構造を表す指標値に基づいて、前記被検体の骨部組織の状態を判定することを特徴とする骨部画像処理方法。
【数１】
0003824749.tif 000011
【請求項３】
前記式（１）におけるｎ1 の値が２以上であることを特徴とする請求項１または２記載の骨部画像処理方法。
【請求項４】
軟部組織と骨部組織とを含む被検体を被写体とする、エネルギーサブトラクション処理用の放射線エネルギー分布が互いに異なる、高輝度高信号レベルの画像信号により表される２つの放射線画像に基づいて、前記骨部組織における骨成分の密度に関する情報を取得する骨部画像処理方法であって、
前記２つの放射線画像に対してエネルギーサブトラクション処理を施すことにより、前記被写体中の骨部組織の画像が抽出又は強調された骨部画像を生成し、
該骨部画像に基づいて、前記骨成分の密度に関する数値情報を取得し、
該骨部画像に対して、下記式（２）で示されるモーフォロジー演算に基づくスケルトン処理を用いて骨梁の強調処理を施すことにより、該骨梁の形態情報を取得し、
該骨梁の形態情報に基づいて、骨梁構造を表す指標値を算出し、
前記骨成分の密度に関する数値情報および前記骨梁構造を表す指標値に基づいて、前記被検体の骨部組織の状態を判定することを特徴とする骨部画像処理方法。
【数２】
0003824749.tif 000012
【請求項５】
軟部組織と骨部組織とを含む被検体を被写体とする、エネルギーサブトラクション処理用の放射線エネルギー分布が互いに異なる、高輝度高信号レベルの画像信号により表される２つの放射線画像に基づいて、前記骨部組織における骨成分の密度に関する情報を取得する骨部画像処理方法であって、
前記２つの放射線画像に対してエネルギーサブトラクション処理を施すことにより、前記被写体中の骨部組織の画像が抽出又は強調された骨部画像を生成し、
該骨部画像に基づいて、前記骨成分の密度に関する数値情報を取得し、
前記２つの放射線画像のうち少なくとも一方の放射線画像、または該２つの放射線画像を画素を対応させて重み付け加算して得られた加算画像に対して、下記式（２）で示されるモーフォロジー演算に基づくスケルトン処理を用いて骨梁の強調処理を施すことにより該骨梁の形態情報を取得し、
該骨梁の形態情報に基づいて、骨梁構造を表す指標値を算出し、
前記骨成分の密度に関する数値情報および前記骨梁構造を表す指標値に基づいて、前記被検体の骨部組織の状態を判定することを特徴とする骨部画像処理方法。
【数２】
0003824749.tif 000013
【請求項６】
前記式（２）におけるｎ1 の値が２以上であることを特徴とする請求項４または５記載の骨部画像処理方法。
【請求項７】
前記被検体のほか、その骨塩量が既知の骨塩レファレンスを前記被写体に加えて前記放射線画像を生成し、
前記骨部画像中に現れた前記骨塩レファレンスの画像の濃度と前記既知の骨塩量とから濃度・骨塩量変換テーブルを作成し、
該濃度・骨塩量変換テーブルに基づいて前記被写体の前記骨部画像における骨部の濃度を骨塩量に変換して、前記数値情報を取得することを特徴とする請求項１から６のいずれか１項記載の骨部画像処理方法。
【請求項８】
軟部組織と骨部組織とを含む被検体を被写体とする、エネルギーサブトラクション処理用の放射線エネルギー分布が互いに異なる、高濃度高信号レベルの画像信号により表される２つの放射線画像に基づいて、前記骨部組織における骨成分の密度に関する情報を取得する骨部画像処理装置であって、
所定の２つの画像信号に基づいて、該画像信号が表す画像のうち所望とする骨部を抽出又は強調処理するエネルギーサブトラクション処理を施すエネルギーサブトラクション処理手段と、
該骨部の画像信号に基づいて、前記骨成分の密度に関する数値情報を求める骨密度解析手段と、
前記エネルギーサブトラクション処理前の前記２つの放射線画像のうち少なくとも一方の画像を表す画像信号、該２つの放射線画像を画素を対応させて重み付け加算して得られた加算画像を表す画像信号、または前記エネルギーサブトラクション処理後の前記骨部の画像信号に対して、下記式（１）で示されるモーフォロジー演算に基づくスケルトン処理を用いて骨梁を強調処理する骨梁強調手段と、
該骨梁強調手段により強調処理された骨梁の形態情報に基づいて、骨梁構造を表す指標値を算出する指標値算出手段と、
前記骨成分の密度に関する数値情報および前記骨梁構造を表す指標値に基づいて、前記被検体の骨部組織の状態を判定する判定手段とを備えたことを特徴とする骨部画像処理装置。
【数１】
0003824749.tif 000014
【請求項９】
前記式（１）におけるｎ1 の値が２以上であることを特徴とする請求項８記載の骨部画像処理装置。
【請求項１０】
軟部組織と骨部組織とを含む被検体を被写体とする、エネルギーサブトラクション処理用の放射線エネルギー分布が互いに異なる、高輝度高信号レベルの画像信号により表される２つの放射線画像に基づいて、前記骨部組織における骨成分の密度に関する情報を取得する骨部画像処理装置であって、
所定の２つの画像信号に基づいて、該画像信号が表す画像のうち所望とする骨部を抽出又は強調処理するエネルギーサブトラクション処理を施すエネルギーサブトラクション処理手段と、
該骨部の画像信号に基づいて、前記骨成分の密度に関する数値情報を求める骨密度解析手段と、
前記エネルギーサブトラクション処理前の前記２つの放射線画像のうち少なくとも一方の画像を表す画像信号、該２つの放射線画像を画素を対応させて重み付け加算して得られた加算画像を表す画像信号、または前記エネルギーサブトラクション処理後の前記骨部の画像信号に対して、下記式（２）で示されるモーフォロジー演算に基づくスケルトン処理を用いて骨梁を強調処理する骨梁強調手段と、
該骨梁強調手段により強調処理された骨梁の形態情報に基づいて、骨梁構造を表す指標値を算出する指標値算出手段と、
前記骨成分の密度に関する数値情報および前記骨梁構造を表す指標値に基づいて、前記被検体の骨部組織の状態を判定する判定手段とを備えたことを特徴とする骨部画像処理装置。
【数２】
0003824749.tif 000015
【請求項１１】
前記式（２）におけるｎ1 の値が２以上であることを特徴とする請求項１０記載の骨部画像処理装置。
【請求項１２】
前記骨密度解析手段が、
前記被検体とともに前記放射線画像に記録された、その骨塩量が既知の骨塩レファレンスの、前記骨部画像中に現れた前記骨塩レファレンスの画像の濃度と前記既知の骨塩量とから作成される濃度・骨塩量変換テーブルに基づいて、前記被写体の前記骨部画像における骨部の濃度を骨塩量に変換して、前記数値情報を求めるものであることを特徴とする請求項８から１１のいずれか１項記載の骨部画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は人体等の骨部における骨成分に関する情報を取得する方法および装置に関し、詳しくは骨粗鬆症等の診断に有用な骨成分の密度という数値情報と骨梁の画像という形態情報を取得する骨部画像処理方法および装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
骨塩定量、すなわち骨の中のカルシウムの量を定量的に測定することは骨折予防の診断のために有用である。
【０００３】
つまり、骨塩量は、骨の内部を構成する海綿質である骨梁の疎密、すなわち骨密度によってに定まるため、骨密度が疎であれば骨部画像における骨部の陰影の濃度が高くなり、骨密度が密であれば骨部画像における骨部の陰影の濃度は低くなる。
【０００４】
したがって、骨中のカルシウムの微量変化を知ることは骨粗鬆症の早期発見を可能にし、骨折予防のうえでも重要な効果がある。
【０００５】
そこで従来、ＭＤ法(Microdensitometry) 、ＳＰＡ法(Single Photon Absorptiometry)、ＤＰＡ法(Dual Photon Absorptiometry)、ＱＤＲ法(Quantitative Digited Radiography)、ＱＣＴ法(Quantitative Computer Tomography)、ＤＱＣＴ法(Dual energy Quantitative Computer Tomography)等、数々の骨塩定量の方法が提案され、実施されている。
【０００６】
しかしながらこれらの技術には、骨粗鬆症を端的に表す椎骨の骨塩定量を行なうことができない、装置が大規模となる、放射線による被曝量が多くなる等、それぞれ難点がある。
【０００７】
そこで本願出願人は、特開平４−11473 号等において、エネルギーサブトラクション処理を用いた骨塩定量分析方法を提案している。
【０００８】
このエネルギーサブトラクション処理を用いた方法とは、軟部組織および骨部組織を含む被写体に放射線を照射し、その透過放射線を、２枚以上の蓄積性蛍光体シートあるいはＸ線フイルム等の記録シートのそれぞれに、互いにエネルギー状態が異なる画像となるように記録し、各記録シートから読み取って得られたデジタル画像信号を、軟部組織を消去するように各画像の対応する画素間で減算することにより骨部組織のみの画像（骨部画像）を形成する差信号を得るエネルギーサブトラクション処理において、被写体の放射線画像を記録する際に、予め既知の骨塩量が段階的に変化した、人骨を模した骨塩レファレンスを被写体とともに記録し、上記骨部画像上で骨部組織の陰影の濃度と骨塩レファレンスの濃度とを比較することにより骨塩量を定量化する方法である。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記特開平４−11473 号により開示した方法では、骨成分の密度を精度よく測定することができるものの、骨粗鬆症の診断においては、さらに診断に有用な情報を提供することが求められている。
【００１０】
すなわち、骨密度という数値情報だけを提示しても、骨梁の状態をそれだけで把握するのは困難である。
【００１１】
本発明は、上記事情に鑑みなされたものであって、骨部組織における骨梁の状態を認識し易くして診断に有用な情報を取得し得る骨部画像処理方法および装置を提供することを目的とするものである。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
本発明の骨部画像処理方法および装置は、放射線画像に対してエネルギーサブトラクション処理を施すことにより骨成分の密度に関する数値情報を取得するとともに、放射線画像に対して骨梁の強調処理を施すことにより骨梁の形態情報を取得することを特徴とし、数値情報および形態情報の取得により、骨梁の状態をより認識しやすいものとし、特に骨粗鬆症の診断を的確に行なううえで非常に有用である。
【００１３】
すなわち、本発明の第１の骨部画像処理方法は、軟部組織と骨部組織とを含む被検体を被写体とする、エネルギーサブトラクション処理用の放射線エネルギー分布が互いに異なる２つの放射線画像に基づいて、前記骨部組織における骨成分の密度に関する情報を取得する骨部画像処理方法であって、
前記２つの放射線画像に対してエネルギーサブトラクション処理を施すことにより、前記被写体中の骨部組織の画像が抽出又は強調された骨部画像を生成し、
該骨部画像に基づいて、前記骨成分の密度に関する数値情報を取得するとともに、
該骨部画像に対して骨梁の強調処理を施すことにより、該骨梁の形態情報を取得することを特徴とするものである。
【００１４】
この場合、前記骨梁の形態情報に基づいて、骨梁情報を表す指標値を算出してもよく、さらにはこの骨梁情報を表す指標値および前記骨成分の密度に関する数値情報に基づいて、被検体の骨部組織の状態を判定するようにしてもよい。
【００１５】
ここで、骨梁の強調処理としては、モーフォロジー演算に基づくスケルトン処理を適用するのが好ましい。
【００１６】
ここでモーフォロジー演算（以下、モーフォロジー処理ともいう）について説明する。
【００１７】
モーフォロジー処理とは、原画像のうち異常な陰影等の特定の画像部分だけを選択的に抽出する、モーフォロジー（Morphology；モフォロジーまたはモルフォロジーとも称する）のアルゴリズムに基づく処理であり、特に乳癌における特徴的形態である微小石灰化像を検出するのに有効な手法として研究されているが、対象画像としてはこのようなマンモグラムにおける微小石灰化像に限るものではない。
【００１８】
そしてこのモーフォロジー処理は、抽出しようとする画像部分の大きさ、形状に対応した構造要素Ｂを用いた処理を行なうものであり、複雑なバックグラウンド情報に影響されにくい、抽出した画像が歪まない、などの特徴がある。
【００１９】
すなわち、この手法は一般の微分処理に比べて、石灰化像のサイズ・形状・濃度分布などの幾何学的情報をよりよく保って検出することができる。
【００２０】
以下、このモーフォロジー処理の概要を、マンモグラムにおける微小石灰化像の検出に適用した例について説明する。
【００２１】
（モーフォロジーの基本演算）
モーフォロジー処理は一般的にはＮ次元空間における集合論として展開されるが、直感的な理解のために２次元の濃淡画像を対象として説明する。
【００２２】
濃淡画像を座標（ｘ，ｙ）の点が濃度値ｆ（ｘ，ｙ）に相当する高さをもつ空間とみなす。ここで、濃度値ｆ（ｘ，ｙ）は、濃度が低い（ＣＲＴに表示した場合には輝度が高い）程大きな画像信号値となる高輝度高信号レベルの信号とする。
【００２３】
まず、簡単のため上記２次元の濃淡画像の断面に相当する１次元の関数ｆ（ｘ）を考える。モーフォロジー演算に用いる構造要素ｇは次式（３）に示すように、原点について対称な対称関数
【００２４】
【数３】
0003824749.tif 000002
【００２５】
であり、定義域内で値が０で、その定義域Ｇが下記式（４）であるとする。
【００２６】
【数４】
0003824749.tif 000003
【００２７】
このとき、モーフォロジー演算の基本形は式（５）〜（８）に示すように、非常に簡単な演算となる。
【００２８】
【数５】
0003824749.tif 000004
【００２９】
すなわち、ダイレーション（dilation）処理は、注目画素を中心とした、±ｍ（構造要素Ｂに応じて決定される値であって、図10中のマスクサイズに相当）の幅の範囲内の最大値を探索する処理であり（同図（Ａ）参照）、一方、エロージョン（erosion ）処理は、注目画素を中心とした、±ｍの幅の範囲内の最小値を探索する処理である（同図（Ｂ）参照）。また、オープニング（opening ）処理はエロージョン処理後にダイレーション処理を行なう処理、すなわち最小値の探索の後に最大値を探索する処理であり、クロージング（closing ）処理は、ダイレーション処理後にエロージョン処理を行なう処理、すなわち最大値の探索の後に最小値を探索する処理に相当する。
【００３０】
つまりオープニング処理は、低輝度側から濃度曲線ｆ（ｘ）を滑らかにし、マスクサイズ２ｍより空間的に狭い範囲で変動する凸状の濃度変動部分（周囲部分よりも輝度が高い部分）を取り除くことに相当する（同図（Ｃ）参照）。
【００３１】
一方、クロージング処理は、高輝度側から濃度曲線ｆ（ｘ）を滑らかにし、マスクサイズ２ｍより空間的に狭い範囲で変動する凹状の濃度変動部分（周囲部分よりも輝度が低い部分）を取り除くことに相当する（同図（Ｄ）参照）。
【００３２】
なお、構造要素ｇが原点に対して対称ではない場合の、式（５）に示すダイレーション演算をミンコフスキー（Minkowski ）和、式（６）に示すエロージョン演算をミンコフスキー差という。
【００３３】
ここで、濃度の高いもの程大きな値となる高濃度高信号レベルの信号の場合においては、濃度値ｆ（ｘ）の画像信号値が高輝度高信号レベルの場合に対して大小関係が逆転するため、高濃度高信号レベルの信号に対するダイレーション処理と高輝度高信号レベルに対するエロージョン処理（同図（Ｂ））とは一致し、高濃度高信号レベルの信号に対するエロージョン処理と高輝度高信号レベルに対するダイレーション処理（同図（Ａ））とは一致し、高濃度高信号レベルの信号に対するオープニング処理と高輝度高信号レベルに対するクロージング処理（同図（Ｄ））とは一致し、高濃度高信号レベルの信号に対するクロージング処理と高輝度高信号レベルに対するオープニング処理（同図（Ｃ））とは一致する。
【００３４】
なお、本項では高輝度高信号レベルの画像信号（輝度値）の場合について説明する。
【００３５】
（石灰化陰影検出への応用）
石灰化陰影の検出には、原画像から平滑化した画像を引き去る差分法が考えられる。単純な平滑化法では石灰化陰影と細長い形状の非石灰化陰影（乳腺、血管および乳腺支持組織等）との識別が困難であるため、東京農工大の小畑らは、多重構造要素を用いたオープニング処理に基づく下記式（９）で表されるモーフォロジーフィルターを提案している（「多重構造要素を用いたモルフォロジーフィルタによる微小石灰化像の抽出」電子情報通信学会論文誌 D-II Vol.J75-D-II No.7 P1170 〜1176  1992年７月、「モルフォロジーの基礎とそのマンモグラム処理への応用」MEDICAL IMAGING TECHNOLOGY Vol.12 No.1 January 1994 等）。
【００３６】
【数６】
0003824749.tif 000005
【００３７】
ここでＢi （ｉ＝１，２，…，ｎ）は、直線状の大きさがｍ画素でｎ個（例えば図11に示すものでは、９画素４方向でありｍ＝９，ｎ＝４）の構造要素（これらを全体として以下、ｍ画素ｎ方向の多重構造要素という）である。構造要素Ｂi を検出対象である石灰化陰影よりも大きく設定すれば、上記オープニング演算による処理で、構造要素Ｂi よりも細かな信号変化部分（空間的に狭い範囲で信号が変動する画像部分）であって周囲よりも輝度値の大きい凸状の部分である石灰化陰影は取り除かれる。一方、細長い形状の乳腺の陰影等の非石灰化陰影はその長さが構造要素Ｂi よりも長く、その傾きが４つの構造要素Ｂi のいずれかに一致すればオープニング処理（式（９）の第２項の演算）をしてもそのまま残る。したがってオープニング処理によって得られた平滑化画像（石灰化陰影のみが取り除かれた画像）を原画像ｆから引き去ることで、小さな石灰化陰影のみが含まれる画像が得られる。これが式（９）の考え方である。
【００３８】
なお、前述したように、高濃度高信号レベルの信号の場合においては、石灰化陰影は周囲の画像部分よりも濃度値が低くなり、石灰化陰影は周囲部分に対して濃度値の小さい凹状の信号変化部分となるため、オープニング処理に代えてクロージング処理を適用し、式（９）に代えて式（10）を適用する。
【００３９】
【数７】
0003824749.tif 000006
【００４０】
なお、モーフォロジー演算の一例である式（10）のクロージング処理を具体的に説明する。
【００４１】
すなわち、高濃度高信号レベルの画像信号である濃度値Ｓorg についてのモーフォロジー演算によれば、例えば図12（１）の実線に示すような濃度値Ｓorg の分布を有する画像データに対して、同図（２）に示すような直線状の３画素の構造要素Ｂで、最大値処理（ダイレーション処理）を行うことにより、ある注目画素の濃度値Ｓi は、その注目画素を中心として互いに隣接する３画素（構造要素Ｂにより決定される）の中の最大値Ｓi+1 を採用したＳi ′に変換される。この演算を全画素について行うことにより、濃度値Ｓorg ′の分布を有する同図（１）の破線で示す最大値信号に変換される。
【００４２】
次に、この最大値処理により得られた最大値信号に対してさらに構造要素Ｂによる最小値処理（エロージョン処理）を考えると、同図（１）の破線で示された注目画素の最大値信号Ｓi ′は、その注目画素を中心として互いに隣接する３画素の中の最小値Ｓi-1 ′を採用したＳi ″（＝Ｓi ）に変換される。この演算を全画素について行うことにより、最大値処理後の最小値信号Ｓorg ″の分布は同図（１）の一点鎖線で示すものとされる。この一点鎖線で示された画像信号は、もとの実線のオリジナルの画像データに対して、構造要素Ｂよりも空間的に狭い範囲で信号が変動する画像部分が消え、構造要素Ｂよりも空間的に広い範囲で変動する信号値の変化部分である画像部分や変動のない画像部分はもとの形状のまま残っていることを示している。すなわち、以上の処理（クロージング処理）は、画像濃度の分布を高濃度側から平滑化する処理として作用する。
【００４３】
このようにクロージング処理で得られた値（Ｓorg に対して最大値処理を行なった後にさらに最小値処理を行なった値）を原画像信号Ｓorg から差し引くことにより得られた値Ｓmor は、上記クロージング処理で消された空間的に狭い範囲で変動する信号値の変化部分である画像部分を表す。
【００４４】
ここで、本来、画像信号は２次元の要素である位置（ｘ，ｙ）と、３次元目の要素である信号値ｆ（ｘ，ｙ）を有するが、上記説明においては、理解の容易化のために、この２次元上に展開された画像の所定の断面に現れた、１次元状の画像信号分布曲線について説明した。
【００４５】
したがって実際には、以上の説明を２次元画像に適用する必要があり、多重構造要素を用いるのも２次元画像に対応させるためである。
【００４６】
次にモーフォロジー演算に基づくスケルトン処理について説明する。
【００４７】
スケルトン処理とは一般に図形の骨格（skeleton）を抽出する処理であり、骨格とは図形に内接する円盤の中心の集合としてとらえることができる。すなわち例えば図13（Ａ）〜（Ｅ）に示す各図形（中太の実線で表記）の骨格はそれぞれ太い実線で示すものとなる。
【００４８】
以下、このスケルトン処理を、上述したモーフォロジー演算により行なう場合について説明する。この場合、スケルトン処理は下記式（１）または（２）で表すことができる。
【００４９】
【数１】
0003824749.tif 000007
【００５０】
【数２】
0003824749.tif 000008
【００５１】
ここで式（１）と式（２）とは前述した、画像を高濃度高信号レベルの画像信号として表すか、または高輝度高信号レベルの画像信号として表すかの差異によるものであり、高濃度高信号レベルの画像信号で表された画像から低濃度（高輝度）の画像部分の骨格を抽出する場合は式（１）を適用し、一方、高輝度高信号レベルの画像信号で表された画像から低輝度（高濃度）の画像部分の骨格を抽出する場合は式（２）を適用するものであり、作用自体の実質的な差はない。
【００５２】
例えばネガフイルム（高濃度高信号レベル）上においては骨部は他の画像部分に比べてその濃度は低いものとなり、骨梁の存在する部分は濃度が低く、存在しない部分は濃度が高くなる。したがって、周囲よりも濃度の低い部分となる骨梁を対象としてスケルトン処理を行なうことに該当するため式（１）を適用すればよい。
【００５３】
ここで式（１）における構造要素Ｂを半径ｒの円とし、図14に示す図形に対してスケルトン処理を施した状態を示す。図14に示す図形は、その輪郭よりも外側領域が濃度の高い部分であり、内側が濃度の低い部分である。
【００５４】
この図形に対してまず図示上段では構造要素Ｂによるエロージョン処理が施される。λ＝０（構造要素Ｂによる０回のエロージョン処理）では図形は何ら変化がない。
【００５５】
λ＝１（構造要素Ｂによる１回のエロージョン処理）では図形が構造要素Ｂの半径ｒ分だけ内側に埋め込められる。
【００５６】
λ＝２（構造要素Ｂによる２回のエロージョン処理）では図形の円から突出した部分が完全に消失する。
【００５７】
同様の操作を繰り返すことにより、λ＝Ｎ−１（構造要素ＢによるＮ−１回のエロージョン処理）で図形は半径ｒ以下の円のみとなる。
【００５８】
一方、図示中段は、この構造要素Ｂによる各回（λ＝０，１，２，…，Ｎ−１，Ｎ）のエロージョン処理を施した画像に対して、さらにそれぞれ構造要素Ｂによるオープニング処理を施した図形である。
【００５９】
この図示上段の図形から図示中段の図形を、処理の回数を対応させて差し引いた図形が図示下段である。
【００６０】
λ＝１において、元の図形の円から突出した部分の骨格要素が抽出され、λ＝Ｎ−１において、元の図形の円の骨格要素が抽出されていることが分かる。
【００６１】
このように元の図形に対してエロージョン処理を施し、さらにオープニング処理を施し、処理回数を対応させて差し引き、この結果の和集合を求めたものが式（１）の意味するところである。
【００６２】
式（２）では濃度の高低が式（１）とは逆転した図形から骨格要素を抽出するのに有効であり、元の図形に対してダイレーション処理を施し、さらにクロージング処理を施し、処理回数を対応させて差し引き、この結果の和集合を求めることにより骨格要素を抽出することを意味する。
【００６３】
なお上記式（１）、（２）中の和集合として、ｎ1 の値が比較的大きいもののみの和集合、すなわち例えばｎ1 ＝０，１の場合を除いたλ＝２，３，４，５等の和集合を採用し、この場合に得られる骨格要素を表示することにより、骨梁の変化をより見易くすることができ、好ましい。これは、λが０や１のときは特に、非常に空間周波数の高いノイズ成分も抽出されるため、和集合からこれらのノイズ成分を除外することによって、より読影性能の高い画像を得ることができるからである。以下の発明においても同様である。
【００６４】
本発明の第２の骨部画像処理方法は、軟部組織と骨部組織とを含む被検体を被写体とする、エネルギーサブトラクション処理用の放射線エネルギー分布が互いに異なる２つの放射線画像に基づいて、前記骨部組織における骨成分の密度に関する情報を取得する骨部画像処理方法であって、
前記２つの放射線画像に対してエネルギーサブトラクション処理を施すことにより、前記被写体中の骨部組織の画像が抽出又は強調された骨部画像を生成し、該骨部画像に基づいて、前記骨成分の密度に関する数値情報を取得するとともに、
前記２つの放射線画像のうち少なくとも一方、または該２つの放射線画像を画素を対応させて重み付け加算して得られた加算画像に対して、骨梁の強調処理を施すことにより該骨梁の形態情報を取得することを特徴とするものである。
【００６５】
すなわち、本発明の第１の骨部画像処理方法が、エネルギーサブトラクション処理のための２つの放射線画像をエネルギーサブトラクション処理した後の骨部画像に基づいて骨梁の強調処理を行なうものであるのに対し、本発明の第２の骨部画像処理方法は、エネルギーサブトラクション処理を行なうのに先だってエネルギーサブトラクション処理のための２つの放射線画像のうち少なくとも一方、または２つの放射線画像を画素を対応させて重み付け加算して得られた加算画像に対して、骨梁の強調処理を行なうものである。
【００６６】
また、本発明の第２の骨部画像処理方法においても、第１の骨部画像処理方法と同様に、前記骨梁の形態情報に基づいて骨梁構造を表す指標値を算出してもよく、さらにはこの骨梁構造を表す指標値および前記骨成分の密度に関する数値情報に基づいて、被検体の骨部組織の状態を判定するようにしてもよい。
【００６７】
なお、上記各発明において骨成分の密度に関する数値情報の取得方法としては、前記被検体のほか、その骨塩量が既知の骨塩レファレンス、すなわち人骨を模したレファレンスであってその骨塩量を段階的に変化させて作成されたもの（各段階における骨塩量は既知）を被写体に加えて放射線画像を生成し、骨部画像中に現れた骨塩レファレンスの画像の濃度と前記既知の骨塩量とから濃度・骨塩量変換テーブルを作成し、濃度・骨塩量変換テーブルに基づいて被写体の骨部画像における骨部の濃度を骨塩量に変換することにより取得する方法（例えば特開平４−11473 号等参照）などを適用することができる。
【００６８】
本発明の骨部画像処理装置は本発明の骨部画像処理方法を実施するための装置であって、軟部組織と骨部組織とを含む被検体を被写体とする、エネルギーサブトラクション処理用の放射線エネルギー分布が互いに異なる２つ以上の放射線画像に基づいて、前記骨部組織における骨成分の密度に関する情報を取得する骨部画像処理装置であって、
所定の２つの画像信号に基づいて、該画像信号が表す画像のうち所望とする骨部を抽出又は強調処理するエネルギーサブトラクション処理を施すエネルギーサブトラクション処理手段と、
該骨部の画像信号に基づいて、該骨成分の密度に関する数値情報を求める骨密度解析手段と、
前記エネルギーサブトラクション処理前の前記２つの放射線画像を表す各画像信号、前記エネルギーサブトラクション処理後の前記骨部の画像信号、または前記２つの放射線画像を表す各画像信号を重み付け加算して得られた加算画像信号に対して、骨梁を強調処理する骨梁強調手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００６９】
また、本発明の骨部画像処理装置においては、前記骨梁強調手段により強調処理された骨梁の形態情報に基づいて、骨梁構造を表す指標値を算出する指標値算出手段を備えるものとしてもよく、さらに、この骨梁構造を表す指標値および前記骨成分の密度に関する数値情報に基づいて、被検体の骨部組織の状態を判定する判定手段を備えるものとしてもよい。
【００７０】
ここで上記骨梁強調手段としては式（１）又は（２）で示されるモーフォロジー演算に基づくスケルトン処理を施すモーフォロジー演算手段を適用することができる。
【００７１】
なお、モーフォロジー演算を適用する画像信号が高濃度高信号レベルの画像信号で表されるものである場合は、式（１）を適用し、モーフォロジー演算を適用する画像信号が高輝度高信号レベルの画像信号で表されるものである場合は、式（２）を適用する。
【００７２】
高濃度高信号レベルの画像信号で表される画像においては、骨梁は低濃度の画像部分として表現され、高輝度高信号レベルの画像信号で表される画像においては、骨梁は高輝度の画像部分として表現されるからである。
【００７３】
なお上記式（１）、（２）中の和集合として、ｎ1 の値が比較的大きいもののみの和集合、すなわち例えばｎ1 ＝０，１の場合を除いたλ＝２，３，４，５等の和集合を採用し、この場合に得られる骨格要素を表示することにより、骨梁の変化をより見易くすることができ、好ましい。
【００７４】
また前記骨密度解析手段としては、被検体とともに放射線画像に記録された、その骨塩量が既知の骨塩レファレンスの、前記骨部画像中に現れた骨塩レファレンスの画像の濃度と前記既知の骨塩量とから作成される濃度・骨塩量変換テーブルに基づいて、被写体の前記骨部画像における骨部の濃度を骨塩量に変換して、前記骨成分の密度に関する数値情報を求めるものを適用することができる。
【００７５】
【発明の効果】
本発明の骨部画像処理方法および装置は、放射線画像に対してエネルギーサブトラクション処理を施して骨部画像を得、この骨部画像に基づいて骨成分の密度に関する数値情報を取得するとともに、放射線画像または骨部画像に対して骨梁の強調処理を施すことにより骨梁の形態情報を取得することによって、骨梁の状態を視覚的にも認識しやすいものとし、特に骨粗鬆症の診断に有用な情報を提供することができる。
【００７６】
とくに、骨梁の形態情報に基づいて骨梁構造を表す指標値を算出することにより、骨梁の状態を数値として得ることができ、これにより骨粗鬆症の診断に有用な情報を定量的に求めることができる。
【００７７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の骨部画像処理装置の具体的な実施の形態について図面を用いて説明する。
【００７８】
図１は本発明の骨部画像処理装置の一実施形態を示すブロック図、図２は図１に示す骨部画像処理装置の作用の流れを示す図である。
【００７９】
図示の骨部画像処理装置100 は、軟部組織（A2，B2）と骨部組織（A1，B1）とを含む被検体を被写体とする、エネルギーサブトラクション処理用の高エネルギー画像Ａ（図３参照）と低エネルギー画像Ｂとに基づいて、骨部組織C1が強調された骨部画像Ｃを生成するエネルギーサブトラクション処理手段10と、この骨部画像Ｃを表す骨部画像信号（エネルギーサブトラクション画像信号）Ｓsub に基づいて、骨部組織C1における骨成分の密度に関する数値情報を求める骨密度解析手段30と、骨部画像信号Ｓsub に対して骨梁を強調処理する骨梁強調手段50とを備えた構成である。
【００８０】
ここで上記高エネルギー画像Ａと低エネルギー画像Ｂは、いわゆる１ショットエネルギーサブトラクション（特開昭59− 83486号等参照）により１回の撮影で得られたエネルギー分布が互いに異なる画像であり、各画像にはそれぞれ被検体の画像とともに、被検体とともに撮影された骨塩レファレンス31（図４参照）の画像A3，B3が記録されている。
【００８１】
骨塩レファレンス31は、骨塩の量すなわちCaCO3 の含有量（wt％）を段階的に変えてそれを異なるセクションd1，d2，d3，d4，d5，d6に並べた構造であり、すべてのセクションにおけるCaCO3 の含有量はそれぞれ既知である。
【００８２】
またエネルギーサブトラクション処理手段10は、入力された高エネルギー画像Ａを表す高エネルギー画像信号Ｓａと、低エネルギー画像Ｂを表す低エネルギー画像信号Ｓｂとに基づいて、低エネルギー画像Ｂの軟部組織B2と高エネルギー画像Ａの軟部組織A2との濃度が一致するように、両画像に重み付けをしたうえで両信号の差（差信号＝エネルギーサブトラクション画像信号）Ｓsub を演算する。この結果、エネルギーサブトラクション画像信号Ｓsub は、骨部組織C1が強調された骨部画像を表すものとなる。
【００８３】
骨密度解析手段30は、上記骨部画像Ｃ中に現れた骨塩レファレンス31の画像C3の、各セクションd1，d2，d3，d4，d5，d6ごとの濃度を求め、この各セクションd1，d2，d3，d4，d5，d6ごとの濃度と各セクションd1，d2，d3，d4，d5，d6ごとの既知の骨塩量とを対応させて、図５のグラフに示すような対応関係の濃度・骨塩量変換テーブルを作成する。そして骨部画像Ｃ中に現れた骨部組織C1の濃度を求め、この求めた濃度を作成した濃度・骨塩量変換テーブルにしたがって骨塩量に変換することで、骨成分の密度に関する数値情報を求めるものである。
【００８４】
骨梁強調手段50は、下記式（１）で示されるモーフォロジー演算に基づくスケルトン処理を施すことによって、骨部画像Ｃにおける骨部組織C1の骨梁を強調するものである。
【００８５】
【数１】
0003824749.tif 000009
【００８６】
次に本実施形態の骨部画像処理装置100 の作用について説明する。
【００８７】
エネルギーサブトラクション処理手段10は入力された高エネルギー画像Ａを表す高エネルギー画像信号Ｓａと、低エネルギー画像Ｂを表す低エネルギー画像信号Ｓｂとから、下記式（11）に基づくエネルギーサブトラクション処理を施して骨部画像信号Ｓsub を求める。
【００８８】
Ｓsub ＝Ｋ logＳａ−Ｌ logＳｂ＋Ｍ    （11）
（但し、Ｋ、Ｌ、Ｍは係数を表わす）
得られた骨部画像信号Ｓsub は、軟部組織A2，B2が消去された、相対的に骨部組織A1，B1が強調された骨部画像Ｃを表すものとなる。
【００８９】
次いで、このようにして得られた骨部画像Ｃを表す骨部画像信号Ｓsub は骨密度解析手段30に入力され、骨密度解析手段30は、骨部画像Ｃ中に現れた骨塩レファレンス31の画像C3の、各セクションd1，d2，d3，d4，d5，d6ごとの濃度（画像信号）を求める。
【００９０】
そして各セクションd1，d2，d3，d4，d5，d6ごとの濃度と各セクションd1，d2，d3，d4，d5，d6ごとの既知の骨塩量（CaCO3 量）とを対応させて、濃度・骨塩量変換テーブル（図５参照）を作成する。その後、骨部画像信号Ｓsub を濃度・骨塩量変換テーブルにしたがって骨塩量に変換することによって、骨部組織C1における骨成分の密度に関する数値情報を求める。
【００９１】
得られた数値情報は表示装置等の出力媒体に出力され、診断に供される。
【００９２】
一方、骨部画像Ｃを表す骨部画像信号Ｓsub は骨梁強調手段50にも入力される。
【００９３】
骨梁強調手段50は、入力された骨部画像信号Ｓsub に対して、前記式（１）で示されるモーフォロジー演算に基づくスケルトン処理を施し、骨部画像Ｃにおける骨部組織C1の骨梁を強調処理する。なお、このモーフォロジー演算に用いられる構造要素は、骨梁の骨格を抽出するのに適した大きさ（具体的には骨梁の太さに応じた大きさ）のものを設定する。
【００９４】
骨梁は骨の内部に縦横に延びる海綿質であり、放射線画像においては図６に示すように、この縦横に延びる海綿質が幾重にも重なって写し出されるが、骨梁強調手段50によるモーフォロジー演算に基づくスケルトン処理によって、図７に示すように海綿質の骨格だけが幾重にも重なった画像とされる。
【００９５】
そして、この骨梁の骨格だけが抽出された画像は外部の表示手段等に出力される。
【００９６】
このように、本実施形態の骨部画像処理装置によれば、骨成分の密度を数値情報として定量的に得ることができるとともに、その骨梁の状態を視覚的な画像情報としても得ることができるため、骨梁の状態の診断に非常に有効であり、特に骨粗鬆症の診断に有用な情報を提供することができる。
【００９７】
なお、図１に示した実施形態の骨部画像処理装置は、骨梁強調手段50において骨梁の画像情報を取得するものであるが、図15のフローチャートに示すように、骨梁強調処理手段50において得られた骨梁の画像情報に基づいて、骨梁構造を示す指標値を算出し、この指標値と骨密度の数値情報とを判定装置に入力して、被検体の骨部組織の状態を判定するするようにしてもよい。以下、この指標値の算出について説明する。
【００９８】
骨梁構造の指標値を算出する方法の具体例としては、Star volume 法が挙げられる。このStar volume 法は、図16に示すように、骨髄腔内のある点から全ての方向について骨梁に遮られることなく見渡せる範囲の骨髄腔体積の平均を意味するmarrow space star volume（Ｖｍ）および同様に骨梁の中の点から全ての方向に骨梁の端に至る範囲の体積の平均を意味するtrabecular star volume（Ｖｔ）の２種類が定義されている。なお、図16においては、斜線部が骨梁を、その他の部分が骨髄腔を示す。Star volume は、標本のサンプリング法の工夫により骨髄腔の骨梁の大きさをｍｍ3 あるいはμｍ3 といった三次元の値として表す隔たりのない立体学的指標とされている。Ｖｍは骨梁の連続性が高い場合は小さく、骨梁の消滅や穿孔が多いときは大きくなり、逆にＶｔは骨梁の連続性が高い場合は大きく、骨梁の消滅や穿孔が多いときは小さくなる。
【００９９】
骨髄腔内の任意の点ｉにおけるＶｍｉは以下の式(12)により定義される。
【０１００】
Ｖｍｉ＝π／３×ｌ0m3                       (12)
但し、ｌ0 は点ｉを中心とする任意の方向において、骨髄腔が連続する長さを示す。また、ｌ0m3 は点ｉを中心として放射状に全ての方向においてｌ03を求めた場合の平均値を表す。
【０１０１】
次に、骨梁上の任意の点ｊにおけるＶｔｊは以下の式(13)により定義される。
【０１０２】
Ｖｔｊ＝π／３×Σｌ14／Σｌ1              (13)
但し、ｌ1 は点ｊを中心とする任意の方向において、骨梁が連続する長さを示す。また、ｌ1 は点ｊを中心として放射状に全ての方向において求められ、Σはその全ての方向における和を求めることを表す。そして、本実施形態においては、ＶｍｉおよびＶｔｊをサンプリング点ごとに算出し、その平均値をＶｍおよびＶｔとした。
【０１０３】
なお、骨梁構造の指標値としては、ＶｍとＶｔのいずれを用いてもよいが、本実施形態においてはＶｔを用いるものとする。
【０１０４】
そして、骨梁の画像情報を得た後、上記式(13)に基づいてＶｔの値を求め、Ｖｔの値を骨密度の数値情報とともに判定装置に入力する。
【０１０５】
判定装置においては、例えば、図17に示すように、被検体の年齢、骨密度値およびＶｔを軸とする三次元座標が形成され、入力された結果がこの三次元座標内のいずれの位置に存在するかに応じて、骨部組織の状態を判定するものである。すなわち、判定装置に入力された被検体の年齢、骨密度値およびＶｔが点Ｐ１で示す位置にあれば状態Ａにあると判定し、点Ｐ２で示す位置にあれば状態Ｂにあると判定し、点Ｐ３で示す位置にあれば状態Ｃにあると判定するものである。
【０１０６】
このように、骨梁の画像情報に基づいて骨梁の指標値を得ることにより、骨成分の密度とともに骨梁の状態をも数値情報として定量的に得ることができるため、骨梁の状態の診断に非常に有効であり、特に骨粗鬆症の診断に有用な情報を提供することができるとともに、被検体の骨部組織の状態を自動的に判定することができる。
【０１０７】
なお、図15に示す実施形態においては、図17に示すように、被検体の年齢、骨密度値およびＶｔを軸とする三次元座標を形成して被検体の骨部組織の状態を判定しているが、図18（ａ）に示すように、被検体の年齢と骨密度値とに基づいて仮の判定１〜３を求め、図18（ｂ）に示すように、判定１〜３とＶｔの値との関係を表すテーブルを参照して被検体の骨部組織の状態を判定するようにしてもよい。
【０１０８】
また、図15に示す実施形態においては、Ｖｔを指標値として求めているが、上記Ｖｍを指標値として求めてもよく、さらには、指標値をNode-strut解析により求めるようにしてもよい。このNode-strut解析は、骨梁の連続性を二次元的に評価する方法であり、３個以上の骨梁の結合点をNode（Ｎｄ）（図19における白点）、他の骨梁と結合していない終末点をTerminus（Ｔｍ）（図19における黒点）と定義する。そして、図19に示すようにこれらをつなぐ骨梁の中心線（strut ）をＮｄＮｄ（ＮｄとＮｄとをつなぐstrut ）、ＮｄＴｍ（ＮｄとＴｍとをつなぐstrut ）、ＴｍＴｍ（ＴｍとＴｍとをつなぐstrut ）、ＣｔＮｄ（Ｃｔ（皮質骨）とＮｄとをつなぐstrut ）およびＣｔＴｍ（ＣｔとＴｍとをつなぐstrut ）に分類し、それぞれの長さを測定する。これらのstrut の長さとＮｄの数およびＴｍの数に基づいて以下のパラメータを定義する。
【０１０９】
（１）長さのパラメータ
すべてのstrut の長さの和（ＴＳＬ）に対する各strut の長さ（％）
ＮｄＮｄ／ＴＳＬ、ＮｄＴｍ／ＴＳＬ、ＴｍＴｍ／ＴＳＬ、ＣｔＮｄ／ＴＳＬ、ＣｔＴｍ／ＴＳＬ
（２）単位面積当たりのstrut の長さ（ｍｍ／ｍｍ2 ）（なお、ＴＶは全骨組織面積または（全骨組織面積−皮質骨面積）を示す）
ＴＳＬ／ＴＶ、ＮｄＮｄ／ＴＶ、ＮｄＴｍ／ＴＶ、ＴｍＴｍ／ＴＶ、ＣｔＮｄ／ＴＶ、ＣｔＴｍ／ＴＶ
（３）数のパラメータ
Ｎ．Ｎｄ／ＴＶ＝単位面積当たりのＮｄの数（／ｍｍ2 ）
Ｎ．Ｔｍ／ＴＶ＝単位面積当たりのＴｍの数（／ｍｍ2 ）
Ｎ．Ｎｄ／Ｎ．Ｔｍ＝Ｎｄの数とＴｍの数との比
この定義ではＮｄ関連のパラメータが高いほど骨梁の連続性が高く、Ｔｍ関連のパラメータが高いほど骨梁の連続性が低いことを示す。このNode-strut解析は骨梁の連続性を直接かつ簡便に計測できる方法として有用性が高いものである。
【０１１０】
なお、図１に示した実施形態の骨部画像処理装置は、骨梁強調手段50が骨部画像信号Ｓsub に対して強調処理することによって、骨梁の画像情報を取得するものであるが、本発明の骨部画像処理装置はこの形態に限るものではなく、図８のフローチャートに示すように、高エネルギー画像Ａを表す高エネルギー画像信号Ｓａ、若しくは低エネルギー画像Ｂを表す低エネルギー画像信号Ｓｂに対して、または図９のフローチャートに示すように高エネルギー画像信号Ｓａと低エネルギー画像信号Ｓｂとを重み付け加算した加算信号に対して、骨梁強調手段50が強調処理することによって、骨梁の画像情報を取得する構成を採用することもできる。
【０１１１】
また、図８および図９に示すフローチャートにおいても、図15に示すフローチャートと同様に、骨梁の画像情報に基づいて骨梁構造の指標値を算出するようにしてもよい。さらに、算出された骨梁の指標値と骨密度の数値情報とに基づいて、被検体の骨部組織の状態を判定装置において判定するようにしてもよい。
【０１１２】
また骨密度解析手段30により求められた骨成分の密度に関する数値情報と骨梁強調手段50により求められた骨梁の形態情報とは、同一の出力媒体に出力してもよいし、各別の出力媒体に出力してもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の骨部画像処理装置の一実施形態を示すブロック図
【図２】図１に示した骨部画像処理装置の作用の流れを示すフローチャート
【図３】高エネルギー画像Ａ、低エネルギー画像Ｂおよびエネルギーサブトラクション処理手段により生成される骨部画像Ｃを示す図
【図４】骨塩レファレンスの一例を示す図
【図５】骨密度解析手段30により作成される濃度・骨塩量変換テーブルの一例を示す図
【図６】放射線画像における骨梁（骨粗鬆症の進行）を示す模式図
【図７】スケルトン処理後の骨梁（骨粗鬆症の進行）を示す模式図
【図８】本発明の骨部画像処理装置の他の実施形態の作用の流れを示すフローチャート（その１）
【図９】本発明の骨部画像処理装置の他の実施形態の作用の流れを示すフローチャート（その２）
【図１０】モーフォロジー処理の基本的な作用を示す図、（Ａ）ダイレーション（dilation）処理、（Ｂ）エロージョン（erosion ）処理、（Ｃ）オープニング（opening ）処理、（Ｄ）クロージング（closing ）処理
【図１１】モーフォロジー処理に用いる構造要素Ｂi の一例を示す図
【図１２】クロージング処理を具体的に説明する図
【図１３】種々の図形とその骨格（skeleton：スケルトン）を示す図
【図１４】スケルトン処理を具体的に説明する図
【図１５】本発明の骨部画像処理装置の他の実施形態の作用の流れを示すフローチャート（その３）
【図１６】  Star volume 法を説明するための図
【図１７】被検体の骨部組織の状態を判定する方法を説明するための図（その１）
【図１８】被検体の骨部組織の状態を判定する方法を説明するための図（その２）
【図１９】  Node-strut解析を説明するための図
【符号の説明】
10    エネルギーサブトラクション処理手段
30    骨密度解析手段
50    骨梁強調手段
100   骨部画像処理装置
【図１】
0003824749.tif 000016
【図２】
0003824749.tif 000017
【図３】
0003824749.tif 000018
【図４】
0003824749.tif 000019
【図５】
0003824749.tif 000020
【図６】
0003824749.tif 000021
【図７】
0003824749.tif 000022
【図８】
0003824749.tif 000023
【図９】
0003824749.tif 000024
【図１０】
0003824749.tif 000025
【図１１】
0003824749.tif 000026
【図１２】
0003824749.tif 000027
【図１３】
0003824749.tif 000028
【図１４】
0003824749.tif 000029
【図１５】
0003824749.tif 000030
【図１６】
0003824749.tif 000031
【図１７】
0003824749.tif 000032
【図１８】
0003824749.tif 000033
【図１９】
0003824749.tif 000034