JP5113077B2 - 変形可能なメッシュを用いて画像の後処理を容易にする方法 - Google Patents
変形可能なメッシュを用いて画像の後処理を容易にする方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP5113077B2 JP5113077B2 JP2008545236A JP2008545236A JP5113077B2 JP 5113077 B2 JP5113077 B2 JP 5113077B2 JP 2008545236 A JP2008545236 A JP 2008545236A JP 2008545236 A JP2008545236 A JP 2008545236A JP 5113077 B2 JP5113077 B2 JP 5113077B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- mesh
- post
- image
- processing
- information
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T9/00—Image coding
- G06T9/001—Model-based coding, e.g. wire frame
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/12—Edge-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/149—Segmentation; Edge detection involving deformable models, e.g. active contour models
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10072—Tomographic images
- G06T2207/10081—Computed x-ray tomography [CT]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20081—Training; Learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30101—Blood vessel; Artery; Vein; Vascular
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Image Generation (AREA)
- Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
- Catching Or Destruction (AREA)
Description
Claims (21)
- メッシュを用いてセグメント化される画像におけるオブジェクトの後処理を実行する方法であって:
メッシュを用いるセグメント化の後に前記オブジェクトに対して実行される後処理タスクを識別するステップ;
前記後処理タスクのために必要な情報を決定するステップ;
前記メッシュに関して前記情報を符号化するステップ;
符号化された情報を有する前記メッシュを用いて新しい画像において前記オブジェクトをセグメント化するステップ;及び
前記メッシュから前記符号化された情報を抽出することにより前記後処理タスクを実行するステップ;
を有する方法。 - 請求項1に記載の方法であって、前記後処理タスクのために必要な前記情報は、前記後処理タスクが実行される前記メッシュの三角形又は頂点のリストである、方法。
- 請求項1に記載の方法であって、前記後処理タスクのために必要な前記情報は、前記メッシュの各々の三角形又は頂点と前記後処理タスクのための対象のオブジェクトとの間の距離を表す距離値である、方法。
- 請求項1に記載の方法であって、前記後処理タスクのために必要な前記情報は、前記後処理タスクのため前記メッシュの各々の三角形又は頂点の有用性の確率を表す確率関数である、方法。
- 請求項1に記載の方法であって、前記後処理タスクのために必要な前記情報を決定する前記ステップは、前記オブジェクトを含む少なくとも1つのトレーニング画像を取得する段階と、前記メッシュにより前記少なくとも1つのトレーニング画像において前記オブジェクトをセグメント化する段階と、前記少なくとも1つのトレーニング画像の前記セグメント化に基づいて前記情報を導き出す段階と、を有する、方法。
- 請求項1に記載の方法であって、複数の後処理タスクを規定するステップであって、各々の後処理タスクは実行可能な異なる必要な情報を有する、ステップを更に有する、方法。
- 請求項1に記載の方法であって、前記後処理タスクは、前記新しい画像における前記オブジェクトのセグメント化のときに、ユーザインタフェースを用いずに自動的に実行される、方法。
- 請求項1に記載の方法であって、前記メッシュに関して前記情報を符号化する前記ステップは、異なる後処理タスクが前記メッシュの異なる領域に適用可能であるように、前記メッシュの異なる領域に前記後処理タスクのために必要なデータの異なる種類を符号化する段階を有する、方法。
- 請求項1に記載の方法であって、前記後処理タスクは、後処理アルゴリズムの実行を有し、前記メッシュにおける前記情報を符号化する前記ステップは前記後処理アルゴリズムを制御する領域的に変化するパラメータを符号化する段階を有する、方法。
- 請求項1に記載の方法であって、前記画像の前記オブジェクトは心臓であって、前記後処理タスクのために必要な前記情報は、実際の心門の位置に対する所定距離の範囲内の前記メッシュの三角形又は頂点の識別であり、前記メッシュは前記識別された三角形又は頂点と、各々の三角形又は頂点と前記心門の位置との間の距離とにより符号化され、前記後処理タスクの前記実行は、存在する心門の尤度を決定するように前記識別された三角形又は頂点を分析するためのアルゴリズムを実行することを有する、方法。
- 請求項1に記載の方法であって、前記画像の前記オブジェクトは心臓であって、前記後処理タスクのために必要な前記情報は、冠状血管が近接している面を有する前記メッシュの各々の三角形又は頂点の尤度であり、前記後処理タスクの実行は、冠状血管が近接している面を有する大きい尤度を有する存在する三角形又は頂点を分析するためのアルゴリズムを実行することを有する、方法。
- 請求項11に記載の方法であって、前記後処理タスクのために必要な前記情報は、前記メッシュの各々の三角形又は頂点と前記冠状血管の座標との間の距離であり、前記後処理タスクの前記実行は、前記冠状血管の前記座標から所定の距離の範囲内の三角形又は頂点のみを分析するアルゴリズムを実行することを有する、方法。
- 請求項1に記載の方法であって、前記後処理タスクのために必要な前記情報は、精細なセグメント化の支配下に置かれる前記メッシュの領域の識別であり、前記メッシュは各々の識別された領域における三角形又は頂点により符号化され、前記後処理タスクの実行は、前記符号化された三角形又は頂点により表される前記画像の部分を追加してセグメント化する精細なセグメント化アルゴリズムを実行することを有する、方法。
- 請求項1に記載の方法であって、前記画像の前記オブジェクトは心臓であって、前記後処理タスクのために必要な前記情報は、人為的に平坦化される弁領域の範囲における三角形又は頂点の識別であり、前記後処理タスクの実行は、前記識別された三角形又は頂点を移動させる平坦化アルゴリズムを実行することを有する、方法。
- 画像を処理し、該処理された画像を表示する方法であって:
準備ステップにおいて、
メッシュを用いるセグメント化の後、オブジェクトに対して実行される処理タスクを識別するステップ、
前記処理タスクのために必要な情報を決定するステップ、及び
前記メッシュに関して前記情報を符号化するステップ;
操作ステップにおいて、
同じ前記オブジェクトを有する新しい画像を取得するステップ、
符号化された情報を有する前記メッシュを用いて、前記新しい画像において前記オブジェクトをセグメント化するステップ、
前記メッシュから前記符号化された情報を抽出することにより前記処理タスクを実行するステップ、及び
前記処理されたタスクの前記実行により修正された前記新しい画像の導出を表示するステップ;
を有する方法。 - 請求項15に記載の方法であって、前記処理タスクのために必要な前記情報を決定する前記ステップは、前記オブジェクトを含む少なくとも1つのトレーニング画像を取得する段階と、前記メッシュにより前記少なくとも1つのトレーニング画像において前記オブジェクトをセグメント化する段階と、前記少なくとも1つのトレーニング画像の前記セグメント化に基づいて前記情報を導き出す段階と、を有する、方法。
- 請求項15に記載の方法であって、前記処理タスクのために必要な前記情報は、前記処理タスクが実行される前記メッシュの三角形又は頂点のリストである、方法。
- 請求項15に記載の方法であって、前記処理タスクのために必要な前記情報は、前記メッシュの各々の三角形又は頂点と前記処理タスクのための対象のオブジェクトとの間の距離を表す距離値である、方法。
- 請求項15に記載の方法であって、前記処理タスクのために必要な前記情報は、前記処理タスクのため前記メッシュの各々の三角形又は頂点の有用性の確率を表す確率関数である、方法。
- 画像処理システムであって:
処理されるオブジェクトの画像を取得する画像取得装置;
処理の前後に前記画像取得装置により取得された画像を表示するディスプレイ;
前記画像取得装置及び前記ディスプレイに結合された処理ユニット;並びに
前記画像取得装置及び前記処理ユニットを制御するユーザインタフェース;
を有する画像処理システムであり、
前記処理ユニットは、画像取得の開始と、前記画像におけるオブジェクトのメッシュモデルベースのセグメント化の開始と、前記メッシュを用いるセグメント化の後に前記オブジェクトに対して実行される後処理タスクの識別と、前記後処理タスクのために必要な情報の決定と、を前記ユーザインタフェースを介して可能にするように備えられ;
前記処理ユニットは、前記メッシュに関して前記後処理タスクのために必要な前記情報を符号化し、符号化された情報を有するメッシュを用いて前記画像取得装置により取得された新しい画像における前記オブジェクトをセグメント化し、前記メッシュから前記符号化された情報を抽出することにより前記後処理タスクを自動的に実行し、そして前記ディスプレイにおいて前記新しい画像の前記後処理から導き出された画像を表示する;
画像処理システム。 - 処理されるオブジェクトの画像を取得する画像取得装置と、処理の前後に前記画像取得装置により取得された画像を表示するディスプレイと、前記画像取得装置を制御するユーザインタフェースと、を有する画像処理システムにおいて画像処理を行うコンピュータ読み取り可能媒体であって:
前記ユーザインタフェースを介して画像取得を開始し;
前記ユーザインタフェースを介して前記画像におけるオブジェクトのメッシュモデルベースのセグメント化を開始し;
前記ユーザインタフェースを介して前記メッシュを用いるセグメント化の後に前記オブジェクトに対して実行される後処理タスクを識別し;
前記ユーザインタフェースを介して前記後処理タスクのために必要な情報を決定し;
前記メッシュに関して前記情報を符号化し;
符号化された情報を有するメッシュを用いて前記画像取得装置により取得された新しい画像における前記オブジェクトをセグメント化し;
前記メッシュから前記符号化された情報を抽出することにより前記後処理タスクを自動的に実行し;そして
前記ディスプレイにおいて前記新しい画像の前記後処理から導き出された画像を表示する;
コンピュータ読み取り可能媒体。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US75153605P | 2005-12-19 | 2005-12-19 | |
US60/751,536 | 2005-12-19 | ||
PCT/IB2006/054866 WO2007072363A2 (en) | 2005-12-19 | 2006-12-14 | Method for facilitating post-processing of images using deformable meshes |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2009519740A JP2009519740A (ja) | 2009-05-21 |
JP5113077B2 true JP5113077B2 (ja) | 2013-01-09 |
Family
ID=38051374
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2008545236A Active JP5113077B2 (ja) | 2005-12-19 | 2006-12-14 | 変形可能なメッシュを用いて画像の後処理を容易にする方法 |
Country Status (8)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US8144950B2 (ja) |
EP (1) | EP1966756B1 (ja) |
JP (1) | JP5113077B2 (ja) |
CN (1) | CN101331517B (ja) |
AT (1) | ATE437421T1 (ja) |
DE (1) | DE602006008040D1 (ja) |
RU (1) | RU2413995C2 (ja) |
WO (1) | WO2007072363A2 (ja) |
Families Citing this family (21)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7715627B2 (en) * | 2005-03-25 | 2010-05-11 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Automatic determination of the standard cardiac views from volumetric data acquisitions |
US9275190B2 (en) * | 2007-04-23 | 2016-03-01 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and system for generating a four-chamber heart model |
US8582854B2 (en) * | 2008-09-15 | 2013-11-12 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and system for automatic coronary artery detection |
US8498846B2 (en) * | 2010-02-25 | 2013-07-30 | Microsoft Corporation | Joint-aware manipulation of deformable models |
US8675943B2 (en) * | 2010-11-29 | 2014-03-18 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and system for heart isolation in cardiac computed tomography volumes for patients with coronary artery bypasses |
AU2012350138A1 (en) * | 2011-12-05 | 2014-06-26 | Commonwealth Scientific And Industrial Research Organisation | Method and system for characterising plant phenotype |
RU2642929C2 (ru) | 2011-12-12 | 2018-01-29 | Конинклейке Филипс Н.В. | Автоматический выбор плоскости визуализации для эхокардиографии |
WO2014080319A1 (en) | 2012-11-20 | 2014-05-30 | Koninklijke Philips N.V. | Automatic positioning of standard planes for real-time fetal heart evaluation |
US9280819B2 (en) | 2013-08-26 | 2016-03-08 | International Business Machines Corporation | Image segmentation techniques |
JP6400725B2 (ja) * | 2014-03-21 | 2018-10-03 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | 関心領域を区分化するための画像処理機器及び方法 |
US10667786B2 (en) | 2015-01-06 | 2020-06-02 | Koninklijke Philips N.V. | Ultrasound imaging apparatus and method for segmenting anatomical objects |
US10325412B2 (en) | 2015-11-05 | 2019-06-18 | Shenyang Neusoft Medical Systems Co., Ltd. | Cutting three-dimensional image |
US10902606B2 (en) | 2015-12-22 | 2021-01-26 | Koninklijke Philips N.V. | Heart model guided coronary artery segmentation |
CN106920282B (zh) * | 2015-12-25 | 2020-11-20 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 一种血管数字模型的编辑方法及系统 |
EP3500171B1 (en) | 2016-08-22 | 2020-06-03 | Koninklijke Philips N.V. | Model regularized motion compensated medical image reconstruction |
DE102016218899B4 (de) * | 2016-09-29 | 2022-06-15 | Siemens Healthcare Gmbh | Auswertung medizinischer Daten mit einer Zeitauflösung |
US10321878B2 (en) | 2016-12-22 | 2019-06-18 | Biosense Webster (Israel) Ltd. | Pulmonary vein display in two dimensions |
US10575746B2 (en) | 2017-12-14 | 2020-03-03 | Biosense Webster (Israel) Ltd. | Epicardial mapping |
EP3570249A1 (en) | 2018-05-14 | 2019-11-20 | Koninklijke Philips N.V. | Preprocessing medical image data for machine learning |
US11823421B2 (en) * | 2019-03-14 | 2023-11-21 | Nokia Technologies Oy | Signalling of metadata for volumetric video |
US20240074738A1 (en) | 2020-12-18 | 2024-03-07 | Koninklijke Philips N.V. | Ultrasound image-based identification of anatomical scan window, probe orientation, and/or patient position |
Family Cites Families (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE3538639A1 (de) * | 1984-10-31 | 1986-04-30 | Canon K.K., Tokio/Tokyo | Bildverarbeitungssystem |
KR100215451B1 (ko) * | 1996-05-29 | 1999-08-16 | 윤종용 | 임의형태 물체를 포함한 동화상의 부호화 및 복호화시스템 |
US6009435A (en) | 1997-11-21 | 1999-12-28 | International Business Machines Corporation | Progressive compression of clustered multi-resolution polygonal models |
US6614428B1 (en) * | 1998-06-08 | 2003-09-02 | Microsoft Corporation | Compression of animated geometry using a hierarchical level of detail coder |
US6718290B1 (en) | 1998-12-10 | 2004-04-06 | Georgia Tech Research Corporation | Systems and methods for encoding tetrahedral meshes |
EP1430443A2 (en) * | 2001-09-06 | 2004-06-23 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Method and apparatus for segmentation of an object |
US6985612B2 (en) * | 2001-10-05 | 2006-01-10 | Mevis - Centrum Fur Medizinische Diagnosesysteme Und Visualisierung Gmbh | Computer system and a method for segmentation of a digital image |
US20030076319A1 (en) | 2001-10-10 | 2003-04-24 | Masaki Hiraga | Method and apparatus for encoding and decoding an object |
AU2003246989A1 (en) * | 2002-07-19 | 2004-02-09 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Simultaneous segmentation of multiple or composed objects by mesh adaptation |
DE602004008102T2 (de) * | 2003-11-13 | 2008-04-17 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Dreidimensionale segmentierung durch verwendung deformierbarer oberflächen |
EP1751713A1 (en) * | 2004-05-18 | 2007-02-14 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Image processing system for automatic segmentation of a 3-d tree-like tubular surface of an object, using 3-d deformable mesh models |
-
2006
- 2006-12-14 WO PCT/IB2006/054866 patent/WO2007072363A2/en active Application Filing
- 2006-12-14 US US12/097,855 patent/US8144950B2/en active Active
- 2006-12-14 CN CN2006800476986A patent/CN101331517B/zh active Active
- 2006-12-14 AT AT06842537T patent/ATE437421T1/de not_active IP Right Cessation
- 2006-12-14 RU RU2008129793/08A patent/RU2413995C2/ru active
- 2006-12-14 EP EP06842537A patent/EP1966756B1/en active Active
- 2006-12-14 JP JP2008545236A patent/JP5113077B2/ja active Active
- 2006-12-14 DE DE602006008040T patent/DE602006008040D1/de active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN101331517A (zh) | 2008-12-24 |
WO2007072363A2 (en) | 2007-06-28 |
US8144950B2 (en) | 2012-03-27 |
CN101331517B (zh) | 2011-09-07 |
DE602006008040D1 (de) | 2009-09-03 |
ATE437421T1 (de) | 2009-08-15 |
EP1966756B1 (en) | 2009-07-22 |
JP2009519740A (ja) | 2009-05-21 |
RU2008129793A (ru) | 2010-01-27 |
RU2413995C2 (ru) | 2011-03-10 |
US20080304744A1 (en) | 2008-12-11 |
WO2007072363A3 (en) | 2007-10-11 |
EP1966756A2 (en) | 2008-09-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5113077B2 (ja) | 変形可能なメッシュを用いて画像の後処理を容易にする方法 | |
EP3146507B1 (en) | System and method for valve quantification | |
JP6993334B2 (ja) | 自動化された心臓ボリュームセグメンテーション | |
JP5610129B2 (ja) | 3次元テンプレート変形方法、装置及びプログラム | |
Lamecker et al. | Segmentation of the liver using a 3D statistical shape model | |
KR101908520B1 (ko) | 메디컬 이미징에서 공간 및 시간 제약들을 이용하는 랜드마크 검출 | |
Kirişli et al. | Evaluation of a multi‐atlas based method for segmentation of cardiac CTA data: a large‐scale, multicenter, and multivendor study | |
JP5438029B2 (ja) | 短軸遅延強調心臓mriの自動三次元セグメント化 | |
US5889524A (en) | Reconstruction of three-dimensional objects using labeled piecewise smooth subdivision surfaces | |
RU2522038C2 (ru) | Сегментация при мр-визуализации сердца в проекции по длинной оси с поздним усилением контраста | |
JP5102302B2 (ja) | データ処理方法、装置及びコンピュータプログラム | |
US20060008143A1 (en) | Hierachical image segmentation | |
US9129392B2 (en) | Automatic quantification of mitral valve dynamics with real-time 3D ultrasound | |
US7986836B2 (en) | Method, a system and a computer program for segmenting a surface in a multidimensional dataset | |
JP2007530088A (ja) | オブジェクト特有のセグメンテーション | |
Priya et al. | Adaptive fruitfly based modified region growing algorithm for cardiac fat segmentation using optimal neural network | |
Ben Zekry et al. | Comparative evaluation of mitral valve strain by deformation tracking in 3D-echocardiography | |
JP2012217747A (ja) | 医用画像データをセグメント化するための方法及び装置 | |
Doste et al. | A rule-based method to model myocardial fiber orientation for simulating ventricular outflow tract arrhythmias | |
JP7401537B2 (ja) | システム、該システムを備えるワークステーション及び撮像装置、並びにコンピュータによって実施される方法、該方法をプロセッサシステムに実行させる命令を表す一時的又は非一時的データを含むコンピュータ可読媒体 | |
Tautz et al. | 3D right ventricle reconstruction from 2D U-Net segmentation of sparse short-axis and 4-chamber cardiac cine MRI views | |
US20240104721A1 (en) | Anatomy-aware contour editing method and system for implementing said method | |
Carnahan | Towards Patient Specific Mitral Valve Modelling via Dynamic 3D Transesophageal Echocardiography | |
Dawood et al. | A Hybrid Method for Endocardial Contour Extraction of Right Ventricle in 4‐Slices from 3D Echocardiography Dataset | |
US20210383547A1 (en) | Medical image processing |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20091210 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20120221 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20120511 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20120918 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20121011 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20151019 Year of fee payment: 3 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5113077 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |