"被検体に光を照射する光源と、前記光により前記被検体で発生した音響波を検出する検出器と、前記検出器から取得される検出信号に基づいて、前記被検体の光学特性値分布を生成する信号処理装置と、を備え、前記信号処理装置は、前記被検体の光学特性値分布から、既知の吸収係数を有する2以上の領域を抽出する領域抽出部と、前記領域抽出部で抽出された2以上の領域の光学特性値と、予め設定された前記被検体背景の光学定数から求めた光量分布とを用いて、該被検体背景の光学定数を推定する光学定数推定部と、を有することを特徴とする被検体情報取得装置。前記光学特性値とは、初期音圧分布または光吸収エネルギー密度分布であることを特徴とする請求項1に記載の被検体情報取得装置。前記被検体背景の光学定数は、吸収係数、散乱係数、異方性パラメータ、等価散乱係数、等価減衰係数のいずれかであることを特徴とする請求項1に記載の被検体情報取得装置。前記光吸収体は血管であることを特徴とする請求項1に記載の被検体情報取得装置。前記光吸収体は、前記被検体の外部に設けられており、前記2以上の領域は、該被検体の外部の領域であることを特徴とする請求項1に記載の被検体情報取得装置。前記光吸収体は、前記被検体の内部に設けられた造影剤であることを特徴とする請求項1に記載の被検体情報取得装置。前記光学定数推定部は、前記2以上の領域の初期音圧分布と、予め設定された光学定数とに基づいて設定された目的関数を最小化することにより、前記被検体背景の光学定数を推定することを特徴とする請求項1に記載の被検体情報取得装置。前記光学定数推定部により推定された前記被検体背景の光学定数を用いて、該被検体の光量分布を算出し、該光量分布に基づいて前記被検体の光学特性値分布を生成する生成部を有することを特徴とする請求項1に記載の被検体情報取得装置。被検体情報取得装置に用いる方法であって、被検体に照射した光により前記被検体で発生した音響波を検出する工程と、前記検出器から取得される検出信号に基づいて、前記被検体の光学特性値の分布を生成する工程と、前記被検体の光学特性値の分布から、既知の吸収係数を有する2以上の領域を抽出する工程と、前記2以上の領域の光学特性値と、予め設定された前記被検体背景の光学定数から求めた光量分布とを用いて、前記被検体背景の光学定数を推定する工程と、を有することを特徴とする被検体情報取得方法。コンピュータに、被検体に照射した光により前記被検体で発生した音響波を検出することにより取得される検出信号に基づいて、前記被検体の光学特性値の分布を生成する工程と、前記被検体の光学特性値の分布から、既知の吸収係数を有する2以上の領域を抽出する工程と、前記2以上の領域の光学特性値と、予め設定された前記被検体背景の光学定数から求めた光量分布とを用いて、前記被検体背景の光学定数を推定する工程と、を実行させることを特徴とするプログラム。上記のように、光音響イメージングにおいては、吸収体に照射された光量分布Φを精度良く算出することが難しく、この結果、吸収係数分布などの光学特性値分布を適切に算出することが難しいという課題がある。そこで、本発明では、吸収体に照射された光量分布Φの影響を低減した光学特性値分布を取得することができる被検体情報取得装置および被検体情報取得方法を提供することを目的とする。上記課題に鑑み、本発明の被検体情報取得装置は、被検体に光を照射する光源と、前記光により前記被検体で発生した音響波を検出する検出器と、前記検出器から取得される検出信号に基づいて、前記被検体の光学特性値分布を生成する信号処理装置と、を備え、前記信号処理装置は、前記被検体の光学特性値分布から、既知の吸収係数を有する2以上の領域を抽出する領域抽出部と、前記領域抽出部で抽出された2以上の領域の光学特性値と、予め設定された前記被検体背景の光学定数から求めた光量分布とを用いて、該被検体背景の光学定数を推定する光学定数推定部と、を有することを特徴とする。本発明によれば、吸収体に照射された光量分布Φの影響を低減した光学特性値分布を取得することができる被検体情報取得装置および被検体情報取得方法を提供することができる。以下、図面を参照しつつ本発明をより詳細に説明する。なお、同一の構成要素には原則として同一の参照番号を付して、説明を省略する。図1を参照しながら実施形態にかかる被検体情報取得装置の構成を説明する。本実施形態の被検体情報取得装置は、被検体の内部の光学特性値情報を画像化する装置である。ここで、光学特性値情報とは、一般的には初期音圧分布P0や光吸収エネルギー密度分布μaΦ、あるいは、そこから導かれる吸収係数分布μaを示す。基本的構成本実施形態の被検体情報取得装置は、基本的なハード構成として、光源11、検出器17、信号処理装置19を有する。光源11から発せられたパルス光12は例えばレンズ、ミラー、光ファイバ、拡散板などの光学系により所望の形状に加工されながら導かれ、生体などの被検体15に照射される。被検体15の内部を伝播した光のエネルギーの一部が血管などの光吸収体14に吸収されると、その光吸収体14の熱膨張により弾性波である音響波16が発生する。これは光音響波と呼ばれることもある。音響波16は検出器17により検出され、信号収集器18で増幅やデジタル変換された後、信号処理装置19で被検体の光学特性値分布が生成され、画像データとして出力される。また、その画像データは表示装置20上で画像として表示される。被検体情報取得方法次に、本発明の特徴である信号処理装置19で行う被検体情報取得方法の一例について、図面を参照しつつ説明する。下記の番号は図2における処理の番号と一致する。処理1S201:光学特性値分布を生成する工程この工程では、受信信号を用いて、画像再構成を行い、被検体の光学特性値分布第1の光学特性値分布を形成する。ここで、被検体の光学特性値分布とは、例えば、式1で表現される、初期音圧分布、あるいは、吸収係数分布と光量分布の積である光吸収エネルギー密度分布である。この第1の光学特性値分布は、光量分布に依存したデータとなっている。例えば、第1の生成部19aにおいて、検出信号である信号収集器18から得られたデジタル受信信号を用いて、第1の光学特性値分布を生成する。この処理に関しては、通常の光音響イメージングで用いられる種々の画像再構成処理を用いることが可能である。画像再構成アルゴリズムとしては、例えば、トモグラフィー技術で通常に用いられるタイムドメインでの逆投影法やフーリエ変換法などが使われる。再構成に多くの時間をかけることが可能な場合は、大規模な行列演算を行うモデルベース法などの画像再構成手法も利用することができる。PAIの画像再構成手法には、代表的なものとして、フーリエ変換法、バックプロジェクション法、タイムリバーサル法、デコンボリューション法、モデルベース法などがあるが、本発明においてはどのような画像再構成手法を用いても構わない。なお、観測点を制限したフォーカス型検出器などを用いて、受信信号がすでに深さ方向の画像と比例している場合は、画像再構成を行わなくても良く、受信信号を画像データに直接変換することもできる。処理2S202:光学特性値分布から2以上の領域を抽出する工程この工程では、S201で形成された第1の光学特性値分布から、既知の吸収係数を有する2以上の領域を抽出する。2以上の領域における吸収係数は既知であればよく、各領域における吸収係数は同一であっても、異なっていてもよい。また、抽出する領域は、何らかの数量的なデータを有していればよく、必ずしも画像データである必要はない。図6aは、領域の抽出方法の一例を示したものである。被検体61に照射された光60は、入射深さに応じて減衰されるため、血管62中の領域63と領域64とでは照射される光量が異なっている。領域63と領域64は同一の血管の一部であるため、吸収係数は同一である。本工程では、このように同一の光吸収体の2以上の領域を抽出しても良い。図6bは、異なる光吸収体から2以上の領域を抽出する例を示したものである。このように、本工程では、領域65と領域66の吸収係数が既知であれば、これらの領域を抽出してもよい。例えば、吸収係数が予め分かっている造影剤を導入して、これを利用してもよい。図6cは、被検体61の外部に設けられた光吸収体から2以上の領域を抽出する例を示したものである。このように、本工程では、被検体61の外部に光吸収体67を設けて、この光吸収体67の一部である領域68と領域69を抽出してもよい。領域の抽出は、装置が自動的に領域を抽出してもよいし、装置を操作する者が領域を指定した結果として、領域が抽出されていてもよい。例えば、領域抽出部19bにおいて、第1の生成部19aで得られた第1の光学特性値分布の画像の中から、例えば吸収係数が同一の画像データ領域を抽出する。すなわち、光吸収体の画像データから吸収係数が同一である光吸収体の場所を特定する。図3aはS201の処理で得られる第1の光学特性値分布の一例を示している。図中のA,B,Cで示された場所は画像化された光吸収体を示しており、そのコントラスト色の濃さは初期音圧の大きさ、光吸収エネルギー密度の大きさなどを表している。図中のA,B,Cの光吸収体の吸収係数は同一であるにも関わらず、コントラストが異なっている。処理3S203:被検体背景の光学定数を推定する工程この工程では、S202で抽出された2以上の領域の光学特性値初期音圧、光吸収エネルギー密度などと、予め設定された被検体背景の光学定数を用いて、被検体背景の光学定数を推定する。ここで、推定される被検体背景の光学定数とは、例えば、被検体背景の吸収係数μab、散乱係数μsb、異方性パラメータgbである。また、散乱係数μsbと異方性パラメータgbをまとめて等価散乱係数μs’bとして、吸収係数μabと等価散乱係数μs’bを被検体背景の光学定数として求めることもできる。さらに、吸収係数μabと等価散乱係数μs’bをまとめて等価減衰係数μbeffとして、この等価減衰係数μbeffを被検体背景の光学定数として求めることもできる。例えば、光学定数推定部19cにおいて、抽出された吸収係数がお互いに等しい画像データから被検体背景の光学定数を推定する。以下では、被検体背景の光学定数の一例として、吸収係数と等価散乱係数を推定する。被検体が生体である場合、照射する光を500-900nmの近赤外光とすると、生体中の主な光吸収体は酸化還元ヘモグロビンとなる。言い換えると、ヘモグロビンを多く含む血管が主に画像化される。ここで、血液の吸収係数がどの位置にある血管においても同じ値であると仮定する。そのような仮定のもとでは、式1における吸収係数μa及びグリューナイセン係数Γの値は、血管画像であれば一定となる。つまり、Γとμaは定数となるので、P0rは光量分布Φrのみの関数となる。なお、光量分布Φrは、被検体の光学定数、形状、光照射分布光源分布が分かれば、計算により求めることができる。式を用いて具体的に説明する。第1の光学特性値分布として血管の初期音圧分布P0rが得られるとする。また、ある光吸収体の位置rでの光量が被検体背景の吸収係数μabと等価散乱係数μs’bで決まると仮定すると、式1は以下の式となる。ここでrは光吸収体の位置を示す。光吸収体がすべて血管であると仮定し、また、その吸収係数μaが酸素飽和度によらず一定とすると、Γとμaは定数となるので、P0rは光量分布Φのみの関数となる。ここでAは比例定数であり、定数であるΓとμaの積である。被検体背景を均質な媒体で、光の拡散近似が成り立つ場合、光吸収体の位置rでの光量Φrは、例えば、以下の拡散方程式により求めることができる。ここでDは拡散定数であり、D=1/3μabμs’bとして表現され、Srは光照射分布を示す。つまり、拡散定数Dや吸収係数μabなどの被検体背景の光学定数、境界条件被検体の形状など、光照射分布Srが分かれば、計算シミュレーションにより被検体背景の光量分布Φrを求めることができる。ここで、被検体背景の吸収係数μabと等価散乱係数μs’bを変数として、計算により求めた光量分布をΦsimr、μab、μs’bとする。次に、目的関数Eを以下の式で定義すると、目的関数Eを最小化することで、被検体背景の光学定数である吸収係数μabと等価散乱係数μs’bを推定することができる。具体的には、通常の最適化手法を用いて、繰り返し吸収係数と等価散乱係数をアップデートして、シミュレーションによりΦsimを求めながら、Eを最小化すればよい。例えば、適当に被検体背景の光学定数である吸収係数μabと等価散乱係数μs’bを仮定し、シミュレーションにより被検体の光量分布Φsimr、μab、μs’b算出する。この値に予め分かっている比例定数Aをかけたものと、S202の工程で得られた吸収係数がお互いに等しい画像データの差が最も小さくなるように、被検体背景の平均的な吸収係数μabと等価散乱係数μs’bを繰り返し変更する。例えば、図3bはそのときに得られる結果であり、縦軸は目的関数Eのログ値であり、横軸は計算の繰り返し回数を示す。また、図3cは、被検体背景の吸収係数と、計算の繰り返し回数との関係を示したものであり、図3dは、被検体背景の等価散乱係数と、計算の繰り返し回数との関係を示したものである。これらの図から、目的関数の値が最適演算により小さくなり図3b、それに伴い吸収係数と等価散乱係数はある値に収束することが分かる図3c、d。この最終的に収束した値を被検体背景の平均的な光学定数であるとする。以上のように、このような繰り返し演算方法を用いれば、光学特性値分布初期音圧分布、光吸収エネルギー密度分布などから被検体背景の光学定数を推定できる。なお、光吸収体を血管とする場合、その吸収係数は酸素飽和度により変化する。そのため、酸素飽和度の値により吸収係数が変化しない特定の波長、例えば、797nmなどを選択することが望ましい。なお、上記の例では光量分布の推定方法、目的関数やその最適化手法など、特定の例を示したが、光量分布の推定方法、目的関数の選択方法や最適手法に関しては、最終的に被検体背景の光学定数が求まれば、どのようなものを用いてもかまわない。以上の工程を行うことで、吸収係数がお互いに等しい画像データから被検体背景の光学定数を推定できる。処理4S204:推定された光学定数を用いて光学特性値分布を生成する工程この工程では、S203で推定された被検体背景の光学定数を用いて、光量分布を算出し、この光量分布の値を用いて、被検体の光学特性値分布第2の光学特性値分布を生成する。ここで、第2の光学特性値分布とは、例えば、光量分布の影響を低減した吸収係数分布などである。例えば、第2の生成部19dにおいて、S203で得られた被検体背景の光学定数と、例えば、式4の拡散方程式を用いて、被検体内部の光量分布を算出する。次に、得られた光量分布を用いて、S201で得られた第1の光学特性値分布の補正を行う。図4は図3aの第1の光学特性値分布を、図3cとdで得られた被検体背景の吸収係数と等価散乱係数を用いて計算された光量分布で割ったものである。図3aでは、光量分布の影響により、同一の吸収係数をもつ光吸収体A,B,Cが異なるコントラストで画像化されている。一方、図4では、どの光吸収体も同じコントラストで画像化されている。つまり、光量分布に影響を低減した第2の光学特性値分布を得ることができている。なお、上記では、光量分布を拡散方程式で求める例を示したが、厳密に輸送方程式を解く方法やモンテカルロ法など、光量分布が求まればどのような方法で求めてもかまわない。また、上記では、第1の光学特性値分布を光量分布で割ることにより、第2の光学特性値分布を求めているが、他の演算方法によって、第2の光学特性値分布を求めてもよい。以上の工程を行うことで、被検体の光学定数が既知でない場合においても、被検体内の光量分布の影響を低減した画像を得ることが可能な被検体情報取得装置を提供できる。なお、第1の生成部19a、領域抽出部19b、光学定数推定部19c、第2の生成部19dは、機能ブロックであり、通常これらはソフトウェアにより行われる。このソフトウェアの実行は、同一のハードウェアで行っても、複数のハードウェアで行っても良い。次に、本実施形態の具体的な構成例を説明する。光源11被検体が生体の場合、光源11からは生体を構成する成分のうち特定の成分に吸収される特定の波長の光を照射する。光源は、本実施形態の被検体情報取得装置と一体として設けられていても良いし、光源を分離して別体として設けられていても良い。光源としては数ナノから数百ナノ秒オーダーのパルス光を発生可能なパルス光源が好ましい。具体的には効率的に光音響波を発生させるため、10ナノ秒程度のパルス幅が使われる。光源としては大出力が得られるためレーザーが好ましいが、レーザーのかわりに発光ダイオードなどを用いることも可能である。レーザーとしては、固体レーザー、ガスレーザー、色素レーザー、半導体レーザーなど様々なレーザーを使用することができる。照射のタイミング、光強度などは不図示の光源制御部によって制御される。なお、この光源制御部は通常、光源と一体化されている。使用する光源の波長は、被検体内部まで光が伝搬する波長を使うことが望ましい。具体的には、被検体が生体の場合、500nm以上1200nm以下である。光吸収体14及び被検体15これらは本発明の被検体情報取得装置の一部を構成するものではないが、以下に説明する。本発明の光音響を用いた被検体情報取得装置は、血管の造影、人や動物の悪性腫瘍や血管疾患などの診断や化学治療の経過観察などを主な目的とする。よって、被検体15としては生体、具体的には人体や動物の乳房や指、手足などの診断の対象部位が想定される。動物では、ねずみなど小動物の場合は特定の部位だけではなく、小動物全体が対象となることもある。被検体内部の光吸収体14としては、被検体内で相対的に吸収係数が高いものを示し、使用する光の波長にもよるが、例えば、人体が測定対象であれば酸化あるいは還元ヘモグロビンやそれらを含む多く含む血管あるいは新生血管を多く含む悪性腫瘍が該当する。検出器17パルス光により被検体表面及び被検体内部などで発生する光音響波を検出する検出器である検出器17は、音響波を検知し、アナログ信号である電気信号に変換するものである。この検出器は、探触子あるいはトランスデューサということもある。圧電現象を用いたトランスデューサ、光の共振を用いたトランスデューサ、容量の変化を用いたトランスデューサなど音響波信号を検知できるものであれば、どのような検出器を用いてもよい。本実施形態の検出器17は、典型的には複数の検出素子が1次元あるいは2次元に配置されたものが良い。このような多次元配列素子を用いることで、同時に複数の場所で音響波を検出することができ、計測時間を短縮できる。その結果、被検体の振動などの影響を低減できる。ただし、1つの検出器のみを有するシングル検出器を走査して、複数の位置を検出できれば、1次元あるいは2次元アレイの検出器を用いなくても良い。なお、図1のように、検出器17は被検体15を囲む領域で走査し、あるいは、アレイ型のように複数用意して、様々な角度で音響波16を検出できることが好ましい。信号収集器18本実施形態の装置は、検出器17より得られた電気信号を増幅し、その電気信号をアナログ信号からデジタル信号に変換する信号収集器18を有することが好ましい。信号収集器18は、典型的には増幅器、A/D変換器、FPGAFieldProgrammableGateArrayチップなどで構成される。検出器17から得られる検出信号が複数の場合は、同時に複数の信号を処理できることが望ましい。それにより、画像を形成するまでの時間を短縮できる。なお、本明細書において検出信号とは、検出器17から取得されるアナログ信号も、その後AD変換されたデジタル信号も含む概念である。信号処理装置19信号処理装置19は、信号収集器18から得られたデジタル受信信号を用いて画像再構成や演算処理を行い、被検体内の光量分布の影響を低減した画像を得る。特に、本発明の信号処理装置19は、上記した演算処理を行う。通常、信号処理装置19には典型的にはワークステーションなどのコンピュータが用いられ、その処理はあらかじめプログラミングされたソフトウェアにより行われる。なお、通常、第1の生成部19a、領域抽出部19b、光学定数推定部19c、第2の生成部19dは、ワークステーションなどのコンピュータ及び付属のソフトウェアとして扱われる。表示装置20表示装置20は信号処理装置19で出力される画像データを表示する装置であり、典型的には液晶ディスプレイなどが利用される。なお、本発明の被検体情報取得装置とは別に提供されていても良い。本発明を適用した光音響イメージングを用いた装置の一例について説明する。図1の装置概略図を用いて説明する。本実施例においては、光源11として、波長1064nmで約10ナノ秒のパルス光を発生するQスイッチYAGレーザーを用いる。パルスレーザー光12から発せられる光パルスのエネルギーは0.6Jであり、そのパルス光をミラーとビームエキスパンダーなどの光学システムを用いて、半径約20mm程度まで広げたあと、パルス光を被検体上面に照射できるように光学系をセッティングする。被検体15として、生体の光学定数を模擬したファントムを用いる。ファントムのベースは、ウレタンゴムで作成し、光学定数は酸化チタンとインクで調整する。ベースファントムの吸収係数は0.0047mm-1、等価散乱係数は0.7mm-1とする。光吸収体14として、ベースファントム内には、直径2mmの円柱状の物体を3本埋め込む。この吸収係数はどれも同じとし、吸収係数値は0.08mm-1、グリューナイセン係数は0.9とする。このようなファントムを水槽に入れて、図1のように検出器17がその周囲を操作できるようにセッティングし、パルス光12をファントムの上面に照射する。なお、本実施例では円弧状の形状をしたアレイ型探触子の作製が困難であるため、検出器17はシングル素子タイプを用いる。次に、光を照射しながら、検出器17を走査し、ファントムを囲む360°の範囲で発生した光音響波を受信する。また、アナログ受信信号は、信号収集器18であるアンプ、ADコンバーター、FPGAを用いて、光音響信号のデジタルデータに変換される。その後、得られたデジタルデータを信号処理装置19であるワークステーションWSへ転送し、WS内に保存する。次に、WS内のソフトウェアプログラムである第1の生成部19aにて画像再構成を行い光音響画像である初期音圧分布を算出する。次に、WS内のソフトウェアプログラムである領域抽出部19bにて、得られた初期音圧分布画像から周囲よりもコントラストの高い領域を抽出することで、円柱状光吸収体画像を抽出する。次に、WS内のソフトウェアプログラムである光学定数推定部19cにて、式5と同じ目的関数を用いて、目的関数の最小化を行う。ここでAの比例定数はあらかじめ分かっている吸収体の吸収係数とグリューナイセン係数を用いる。最小化においては、被検体背景の吸収係数と等価散乱係数の初期値を0.007mm-1、0.4mm-1と設定する。そのとき、得られた結果を図3b、c、dとする。図3bからファントム背景の吸収係数と等価散乱係数の値は33回程度で収束し、最終的な吸収係数と等価散乱係数値は0.0049と0.68mm-1である。この値はベースファントムの値とほぼ等しく、この方法により被検体であるファントム背景の平均的な光学定数である吸収係数と等価散乱係数を求めることができる。さらに、この値を用いて、WS内のソフトウェアプログラムである第2の生成部19dにて、ファントム内部の光量分布を算出し、その光量分布で初期音圧分布画像を規格化することで、光量分布の影響を低減した画像を得ることができる。本発明を適用した光音響イメージングを用いた装置の一例について説明する。実施例1では、被検体背景の光学定数である吸収係数μabと等価散乱係数μs’bを求めている。これに対して、本実施例では、被検体背景の光学定数である等価減衰係数μbeffを求める。本実施例は、ファントム内の光吸収体の吸収係数とグリューナイセン係数が既知でない場合に好適に用いることができる。本実施例においては、実施例1と同様なファントム及び測定系を用いる。まず、実施例1と同様に光音響波の受信信号から画像再構成を行い光音響画像である初期音圧分布を算出する。次に、WS内のソフトウェアプログラムである領域抽出部19bにて、得られた初期音圧分布画像からコントラストの高い領域を抽出することで、円柱状光吸収体画像を特定する。次に、目的関数を以下のように定め、比例定数Aと被検体背景の等価減衰係数μbeffを変数として、Eを最小化するようにAとμbeffを決める。その結果、繰り返し計算により、被検体背景の等価減衰係数μbeffが得られる。さらに、この等価減衰係数を用いて、ファントム内部の光量分布を算出し、その光量分布で初期音圧分布画像を規格化することで、光量分布の影響を低減した画像を得ることができる。本発明を適用した光音響イメージングを用いた装置の一例について図5を用いて説明する。実施例1および実施例2では、被検体内の光吸収体を用いて被検体背景の光学定数を求めている。これに対して、本実施例では、被検体の外に配置してある光吸収体を用いて被検体背景の光学定数を求める。本実施例においては、光源11として波長800nmで約15ナノ秒のパルス光を発生するTi:saレーザーを用いる。パルスレーザー光12から発せられる光パルスのエネルギーは0.1Jであり、そのパルス光をミラーとビームエキスパンダーなどの光学システムを用いて、半径約20mm程度まで広げる。また、図5のようにパルス光12を被検体15の側面に照射できるように光学系をセッティングする。被検体15としては、実施例1と同じファントムを用いる。ファントムのベースは、ウレタンゴムで作成し、光学定数は酸化チタンとインクで調整する。ベースファントムの上面には、厚さ2mmのシート51を光学定数推定用の光吸収体として設置する。この吸収体の吸収係数は0.08mm-1、グリューナイセン係数は0.9である。このようなファントムの底面に検出器17を接触させる。なお、検出器17は2次元に配列した複数の検出素子22からなる2Dアレイ型を用いる。次に、発生した光音響波を2Dアレイ型検出器17の複数の検出素子22で受信し、その検出信号をアンプ、ADコンバーター、FPGAからなる信号収集器18を用いて、光音響信号のデジタルデータを取得する。その後、得られたデジタルデータを信号処理装置19であるワークステーションWSへ転送し、WS内に保存する。実施例1と同様にWS内のプログラムで得られた光音響画像を解析し、ベースファントムの平均的な光学特性値である吸収係数と等価散乱係数を算出する。その結果、実施例1と同様にファントムの光学定数とほぼ一致する値が得られる。さらに、この値を用いて、ファントム内部の光量分布を算出し、その光量分布で初期音圧分布画像を規格化することで、光量分布の影響を低減した画像を得ることができる。"