対象物体の表面形状を示す情報を取得する形状取得手段と、前記対象物体の超音波画像を撮影する超音波プローブの撮影面における前記対象物体との接触部と非接触部とを判別する判別手段と、前記超音波プローブの撮影時の位置姿勢を示す情報を取得する位置姿勢取得手段と、前記表面形状を示す情報と前記判別手段による判別結果と前記位置姿勢を示す情報とに基づいて前記対象物体の変形を推定し、前記表面形状と前記超音波画像との位置合わせを行う位置合わせ手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。前記対象物体の医用画像を取得する医用画像取得手段をさらに備え、前記形状取得手段は、前記医用画像から前記対象物体の表面形状を示す情報を取得し、前記位置合わせ手段は、前記表面形状を含む前記医用画像と前記超音波画像との位置合わせを行うことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記位置合わせ手段は、前記超音波画像における前記接触部と、当該接触部に対応する前記表面形状の一部とを一致させる位置合わせを行うことを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。前記判別手段は、前記超音波プローブの撮影面の各部における前記超音波画像の取得の有無に基づいて、前記接触部と前記非接触部とを判別することを特徴とする請求項1乃至3の何れか1項に記載の画像処理装置。前記判別手段は、前記超音波プローブの位置姿勢を示す情報と前記表面形状を示す情報とに基づいて前記接触部と前記非接触部とを判別することを特徴とする請求項1乃至3の何れか1項に記載の画像処理装置。形状取得手段と、判別手段と、位置姿勢取得手段と、位置合わせ手段とを備える画像処理装置の制御方法であって前記形状取得手段が、対象物体の表面形状を示す情報を取得する形状取得工程と、前記判別手段が、前記対象物体の超音波画像を撮影する超音波プローブの撮影面における前記対象物体との接触部と非接触部とを判別する判別工程と、前記位置姿勢取得手段が、前記超音波プローブの撮影時の位置姿勢を示す情報を取得する位置姿勢取得工程と、前記位置合わせ手段が、前記表面形状を示す情報と前記判別工程による判別結果と前記位置姿勢を示す情報とに基づいて前記対象物体の変形を推定し、前記表面形状と前記超音波画像との位置合わせを行う位置合わせ工程と、を備えることを特徴とする画像処理装置の制御方法。請求項6に記載の画像処理装置の制御方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。特許文献1の技術では、センサの精度が不十分な場合には超音波画像と三次元医用画像との位置合わせを精度良く行うことが困難である。また、高精度な位置姿勢センサを用いたとしても、被検体の体動やプローブの押し当て圧力による撮影部位の変形が生じる場合には、やはり位置合わせを精度良く行うことが困難である。一方、非特許文献1に開示されている技術では、超音波画像とMRI画像との位置合わせ処理を画像情報に基づいて行うことで上記の変形の補正を含めて高精度な位置合わせが可能である。しかし、非常に多くの計算量を必要とするため、位置合わせを高速に行うことが困難であり、撮影と観察の同期性を損ねてしまうという課題がある。また特許文献2の技術では、プローブの撮影面全体が被検体と接触していると仮定して処理しているため、プローブが被検体の一部にしか接触していないような場合には位置合わせの結果の精度が低下するという課題がある。上記の課題に鑑み、本発明は、超音波画像と三次元医用画像とを、高精度、高速度で位置合わせを行う技術を提供することを目的とする。上記の目的を達成する本発明に係る画像処理装置は、対象物体の表面形状を示す情報を取得する形状取得手段と、前記対象物体の超音波画像を撮影する超音波プローブの撮影面における前記対象物体との接触部と非接触部とを判別する判別手段と、前記超音波プローブの撮影時の位置姿勢を示す情報を取得する位置姿勢取得手段と、前記表面形状を示す情報と前記判別手段による判別結果と前記位置姿勢を示す情報とに基づいて前記対象物体の変形を推定し、前記表面形状と前記超音波画像との位置合わせを行う位置合わせ手段と、を備えることを特徴とする。本発明によれば、超音波画像と三次元医用画像とを、高精度、高速度で位置合わせを行うことが可能となる。以下、添付図面に従って本発明に係る画像処理装置及び画像処理装置の制御方法の実施形態について詳説する。ただし、発明の範囲は図示例に限定されるものではない。第1実施形態図1は、本実施形態に係る画像処理システムの機能構成を示す図である。画像処理装置100は、医用画像撮影装置110と、超音波画像撮影装置120と、位置姿勢計測装置130と接続される。医用画像撮影装置110は、例えばMRIであり、被検体の所定の3次元領域を撮影した3次元のMRI画像を取得する。超音波画像撮影装置120は、超音波撮影に使用される超音波を送受信する不図示の超音波プローブを被検体に接触させることで被検体の内部を超音波撮影し、被検体の所定の2次元領域が撮影された2次元のBモード超音波画像を取得するものとする。位置姿勢計測装置130は、超音波画像撮影装置120が有する不図示の超音波プローブの位置と姿勢とを計測する。位置姿勢計測装置130は、例えば不図示の磁気送信部と不図示の磁気受信部を備える。磁気送信部は計測を行う空間において固定して設置され、磁気信号を送信する。磁気受信部はその磁気信号を受信する。位置姿勢計測装置130は、その磁気受信部が受信した磁気信号を処理することで磁気送信部と磁気受信部の相対的な位置と姿勢の関係を計測する。ここで、磁気受信部をプローブに固定して装着することにより、プローブの位置と姿勢を、磁気送信部を基準とした座標系で計測する。画像処理装置100は、医用画像撮影装置110が撮影したMRI画像と、超音波画像撮影装置120が撮影した超音波画像と、位置姿勢計測装置130が計測したプローブの位置と姿勢とに基づいて、MRI画像と超音波画像との位置合わせ処理を行う。画像処理装置100は、医用画像取得部1001と、表面形状取得部1002と、超音波画像取得部1003と、接触状態判別部1004と、位置合わせモード判定部1005と、位置姿勢計測値取得部1006と、位置合わせ部1007と、変形画像生成部1008と、画像表示部1009とを備える。医用画像取得部1001は、医用画像撮影装置110が撮影した被検体のMRI画像を取得し、表面形状取得部1002および変形画像生成部1008へ送信する。表面形状取得部1002は、MRI画像を処理して被検体の表面にあたる各画素の位置を検出し、その形状表面形状に関する情報を、MRI画像座標系における当該画素の位置座標の集合として生成する。そして、その結果を位置合わせ部1007へ送信する。超音波画像取得部1003は、超音波画像撮影装置120が撮影した被検体の超音波画像を取得し、接触状態判別部1004および変形画像生成部1008へ送信する。接触状態判別部1004は、取得した超音波画像を処理することで、プローブ撮影面上における被検体との接触部と非接触部とを判別し、その結果を位置合わせモード判定部1005および位置合わせ部1007へ送信する。位置合わせモード判定部1005は、接触状態判別部1004の判別結果に基づき、後述の位置合わせ部1007が実行する適切な処理モードを判定し、その結果を位置合わせ部1007へ送信する。位置姿勢計測値取得部1006は、位置姿勢計測装置130が出力するプローブの位置と姿勢とに関する計測結果を取得し、位置合わせ部1007へ出力する。位置合わせ部1007は、表面形状取得部1002、位置姿勢計測値取得部1006、および接触状態判別部1004の夫々から取得された情報に基づいて、MRI撮影時と超音波撮影時との間の被検体の変形を推定する。そしてその推定に基づいて、MRI画像と超音波画像の位置合わせを行う。そして、その結果を変形画像生成部1008へ送信する。なお、位置合わせ部1007の処理は、位置合わせモード判定部1005の処理結果により異なる複数の処理モードを切り替えて実行される。変形画像生成部1008は、医用画像取得部1001が取得したMRI画像と、超音波画像取得部1003が取得した超音波画像とのいずれか一方、もしくは両方を位置合わせ部1007の処理結果に基づいて変形させた変形画像を生成する。そして、その結果を画像表示部1009へ送信する。画像表示部1009は、変形画像生成部1008が生成した変形画像を表示する処理を実行する。図2は、第1実施形態に係る画像処理システムの装置構成を示す図である。画像処理システムは、画像処理装置100と、ローカルエリアネットワークLAN200を介して医用画像撮影装置110と、医用画像記録装置220と、超音波画像撮影装置120と、位置姿勢計測装置130とを備える。画像処理装置100は、例えばパーソナルコンピュータPCなどで実現することができる。画像処理装置100は、中央演算処理装置CPU211と、主メモリ212と、磁気ディスク213と、表示メモリ214と、モニタ215と、マウス216と、キーボード217とを有する。CPU211は、主として図1を参照して説明した画像処理装置100の各構成要素の動作を制御する。主メモリ212は、CPU211が実行する制御プログラムを格納したり、CPU211によるプログラム実行時の作業領域を提供したりする。磁気ディスク213は、オペレーティングシステムOS、周辺機器のデバイスドライブ、後述する位置合わせ処理等を行うためのプログラムを含む各種アプリケーションソフト等を格納する。表示メモリ214は、モニタ215のための表示用データを一時記憶する。モニタ215は、例えばCRTモニタや液晶モニタ等であり、表示メモリ214からのデータに基づいて画像を表示する。マウス216及びキーボード217はユーザによるポインティング入力及び文字やコマンド等の入力をそれぞれ行う。これらの各構成要素は共通バス218により互いに通信可能に接続されている。本実施形態において、画像処理装置100は、LAN200を介して医用画像記録装置220から医用画像データ等を読み出して取得することができる。また、LAN200を経由して医用画像撮影装置110から直接に医用画像データ等を取得できるようにしてもよい。本発明の形態はこれに限定されず、例えば画像処理装置100にUSBメモリ等の外部記憶装置を接続し、これらの装置から医用画像データ等を読み込んで取得するようにしても良い。また、これらの装置に本画像処理システムの処理結果を保存するようにしても良い。また画像処理装置100は、超音波画像撮影装置120と接続されていて、超音波画像撮影装置120が撮影した超音波画像を取得することができる。また、超音波画像撮影装置120で撮影した超音波画像を医用画像記録装置220に記録し、画像処理装置100が医用画像記録装置220から超音波画像を読み出して取得できるようにしても良い。次に、画像処理装置100が行う全体の処理動作を、図3のフローチャートを参照して詳しく説明する。本実施形態では、主メモリ212に格納されている各部の機能を実現するプログラムをCPU211が実行することにより実現される。ステップS301:MRI画像取得処理まず、ステップS301において、医用画像取得部1001は、医用画像撮影装置110によって被検体を撮影したMRI画像を取得する。本実施形態ではMRI画像が三次元の画像情報である場合を例として説明し、その画像情報をIMRIと表記する。ここでIMRIはMRI画像座標系における位置座標ベクトルの位置におけるMRI画像の輝度値を表すスカラ関数である。取得したMRI画像IMRIは、表面形状取得部1002および、位置合わせ部1007に送信される。ステップS302表面の検出処理ステップS302において、表面形状取得部1002は、ステップS301で取得された医用画像IMRIから被検体の表面にあたる各画素の位置表面位置を検出し、表面形状を取得する。この処理について図4を参照して説明する。図4aは、ステップS301で取得されたMRI画像IMRIを、紙面上での説明のために二次元画像として表した模式図である。MRI画像400を構成する画素は、MRI画像座標系403における位置が定義されているものとする。MRI画像400には、被検体の体内401の領域と、被検体の体外402の領域との両方の撮影結果が映し出されている。図4bは、図4aのMRI画像400から被検体の体内401と被検体の体外402との境界となる表面位置411を検出した表面検出画像410であり、例えば被検体の表面の位置とそれ以外の位置とを区別できる2値画像などである。表面形状取得部1002は、MRI画像400に画像処理を施すことで表面位置411を検出し、表面検出画像410を生成する。表面位置411の検出方法としては様々な方法が考えられるが、例えばMRI画像400の輝度値の空間勾配を求め、その空間輝度勾配の大きさに対して閾値処理を施すことで実現することができる。被検体の表面位置411を検出する方法は、これに限らず既知のいかなる方法でも良い。表面形状取得部1002はさらに、表面検出画像410を処理することにより、図4cに示すように表面位置411を構成する画素の中から表面点群420を取得する。表面点群420の取得は、例えば表面位置411を構成する画素の中から所定の間隔で取得してもよいし、表面位置411を構成する画素の全てを表面点群420として取得するようにしてもよい。また被検体の表面の位置の取得は、必ずしもMRI画像400を処理して自動的に行う必要は無く、例えば、図2に記載のマウス216やキーボード217などを用いて、ユーザが手動で指定する位置などを取得できるようにしてもよい。本実施形態では、被検体の表面形状として、表面点群420をNS個の点群Siとして取得するものとし、その点群の位置をMRI画像座標系403における3次元の位置座標ベクトルxsiとして記録する。本実施形態ではこれを、xsiT、と表記する。ステップS303超音波画像取得処理ステップS303において、超音波画像取得部1003は、超音波画像撮影装置120が被検体を超音波撮影した超音波画像を取得する。この取得は超音波画像撮影装置120の撮影と同期して直接取得するようにしてもよいし、超音波画像撮影装置120が過去に撮影した画像を、図2に記載の医用画像記録装置220に記録し、その超音波画像を読み出して入力するようにしてもよい。超音波画像は二次元画像でも三次元画像でも良く、エラストグラフィなどの超音波画像でも良い。本実施形態では取得する超音波画像が被検体の二次元Bモード断層画像である場合を例として説明を行う。図5は、超音波画像撮影装置120が被検体の超音波画像を撮影する様子を示す。図5において、超音波プローブ500は超音波画像撮影装置120からの制御に基づき、プローブ撮影面501から超音波ビーム502を超音波撮影対象領域504に向けて放射し、その反射ビームを受信する。このときプローブ撮影面501が被検体の表面503と接するように設置されている場合には超音波ビーム502が被検体の内部に伝搬し、被検体の内部の超音波撮影が行われる。一方、プローブ撮影面501が被検体の表面503から離れている場合には、超音波ビーム502が被検体の内部に伝搬しないため、被検体の内部の超音波撮影が行われない。図6は、超音波画像撮影装置120が撮影した超音波画像の例を示す。ここで超音波画像を、超音波画像座標系603における位置座標ベクトルの位置における超音波画像の輝度値を表すスカラ関数IUSとして表記する。なお、超音波画像が2次元画像の場合には、その画像座標も2次元座標系となり、位置座標ベクトルはと読み替えられる。ただし、3次元のMRI画像との位置合わせを行う本実施形態において、超音波画像座標系は便宜上3次元座標系とし、z0の平面上に画像情報が存在するものと解釈する。この図において、撮影画像領域600に対して、図5に示されるような超音波プローブ500が超音波ビーム502を発射する。そして、その反射ビームを受信することによって得られた被検体内部の超音波画像が表示される。プローブ撮影面位置画素群601は図5のプローブ撮影面501に対応する超音波画像上の座標群である。超音波ビームの放射方向602は、プローブ撮影面位置画素群601から撮影画像領域600へと向かう方向であり、ここでは超音波画像座標系603における方向ベクトルで表現される。ステップS304:撮影位置の取得処理ステップS304において、位置姿勢計測値取得部1006は、位置姿勢計測装置130により計測された超音波プローブ500の位置と姿勢に関する情報を取得する。そして、超音波画像座標系603からMRI画像座標系403への変換行列を生成して記録する処理を実行する。位置姿勢計測装置130の出力値は、位置姿勢計測装置130が定める座標系を基準とした超音波プローブ500の位置と姿勢の計測値である。位置姿勢計測装置130が磁気発生部と磁気受信部を備える本実施形態において、基準とする座標系は磁気発生部に固定された座標系となる。位置姿勢計測装置130が基準として定める座標系における超音波画像の各画素の位置は、既知の校正手法により上述の計測値を変換することにより算出できる。また、撮影された超音波画像とMRI画像とに共通して描出される被検査部位の対応付け等により、位置座標計測装置130が基準として定める座標系とMRI画像座標系403との関係を算出できる。上述の変換を夫々得ることにより、超音波画像座標系603からMRI画像座標系403への変換を得ることができる。本実施形態では、この変換を変換行列TUSMRIと表記する。行列TUSMRIを用いて式1の計算を行うことで、超音波画像座標系603における位置座標ベクトルxusを、MRI画像座標系403における対応する位置座標ベクトルxMRIに変換できる。ただし、xusおよびxMRIは各座標系における3次元の位置座標を意味するベクトルであり、本実施形態では夫々のベクトルが4次元の拡張ベクトルとして表現されているものとする。また、TUSMRIは回転並進スケーリングによって表現される4行4列の行列であるものとする。以上の処理を実行するステップS304において、位置姿勢計測取得部1006は、位置姿勢計測装置130が計測を行った時点において撮影された超音波画像座標系603とMRI画像座標系403とを対応付ける座標変換TUSMRIを取得し、記録する。ステップS305:接触部位の検出処理ステップS305において、接触状態判別部1004は、取得された超音波画像を処理してプローブ撮影面501と被検体の表面503との接触部位を検出するすなわち、プローブ撮影面501上における被検体との接触部と非接触部を判別する処理を実行する。この処理について図7乃至9を参照して詳しく説明する。図7a乃至図7cは、超音波プローブ500のプローブ撮影面501と被検体の表面503との接触状態の典型的な例を示すものである。図7aは、プローブ撮影面501の全体が被検体の表面503と非接触な状態を表す。図7bは、一部が接触している状態を表す。そして図7cは、全体が接触している状態を表している。次に図8を参照して、図7a乃至図7cにおける各接触状態において撮影される超音波画像の特性について説明する。図8a乃至図8cは、図7a乃至図7cに示した各接触状態と、その時に撮影される超音波画像を示す図である。図8aは、プローブ撮影面501の全体が被検体の表面503と非接触の状態であり、この場合は超音波プローブ500が放射する超音波ビームが被検体の内部に到達しないため、撮影される超音波画像には被検体の内部に関する情報が撮影されない。この場合、Bモード超音波画像の全体の輝度値は0黒またはそれに近い値となる。また、図8bに示されるように、プローブ撮影面501の一部が被検体の表面503と接触している場合には、プローブ撮影面501のうち被検体の表面503と接触している一部の部位から放射された超音波だけが被検体の内部に到達する。この場合、超音波画像上でプローブ撮影面501の接触部位から放射された超音波ビームによって生成される画素だけが被検体の内部を表す画像となり、それ以外の画素は非接触の場合と同様に輝度値が0黒になる。また、図8cに示されるように、プローブ撮影面501の全体が被検体の表面503と接触している場合には、超音波画像の全ての領域が被検体の内部を表す画像となる。ステップS305において、接触状態判別部1004は、プローブ撮影面501から放射される複数の超音波ビームの夫々が被検体の体内に到達しているかどうかを、超音波画像を処理することにより判定する。そして、その判定結果に基づいてプローブ撮影面501と被検体の表面503との接触の状態を推定する。図9a乃至図9cは、図7a乃至図7cでも示したプローブ撮影面501と被検体の表面503との接触の状態のパターンと、夫々の状態において取得した超音波画像をより詳細に説明する図である。本実施形態では、超音波ビーム502毎の伝搬する線上スキャンライン上の画素値を処理することにより、そのスキャンラインの上端プローブ撮影面501上の1点における被検体との接触状態を推定する。この推定は、例えばスキャンライン上の画素値の平均輝度値が所定の閾値以上であるか否かによって推定の結果を切り替えるようにできる。この場合、平均輝度値が所定の閾値以上の場合には、当該画素を撮影するために放射された超音波が被検体の体内に到達し、その内部を撮影した画像が現れているものと考えられる。したがって、その超音波を放射しているプローブ撮影面501上の点が被検体の表面503と接触していると推定できる。一方、平均輝度値が所定の閾値よりも小さい場合には、当該画素を撮影するために放射された超音波が被検体の体内に到達していないものと考えられる。したがって、その超音波を放射しているプローブ撮影面501上の点が被検体の表面503と接触していない非接触の状態であると推定できる。以上の処理を、プローブ撮影面501を構成する全ての位置に関して実行することにより、各位置における被検体の表面503との接触の有無が推定される。これにより、プローブ撮影面501と被検体の表面503との接触境界点の位置が分かる。以上超音波画像の所定の領域における平均輝度値に基づいて、プローブ撮影面501と、プローブ撮影面501を構成する複数の位置における被検体の表面503との接触の有無を推定する方法について説明したが、本発明の実施はこれに限らない。例えば、平均輝度値に代えて輝度値の分散と所定の閾値との大小関係に基づいて接触の有無を推定するようにしても良い。これ以外にも、例えばプローブ撮影面501と被検体の表面503とが非接触である状態における超音波画像を予め撮影しておき、その画像と、現在撮影されている超音波画像との差分画像を算出し、その差分画像に基づいて接触の有無を推定するようにしても良い。この場合、その差分画像に対して同様に平均輝度値や分散値などを算出して推定するようにできる。本発明の実施はこれらの方法に限らず、プローブ撮影面501の各部位における被検体の表面503との接触の有無を推定できる方法であればいかなる方法を用いても良い。また、超音波画像に混入した雑音などの影響を除去するためにノイズ除去フィルタを超音波画像に対して施し、その画像を用いてプローブ撮影面501と被検体の表面503との接触の有無を推定してもよい。また、推定された接触非接触の結果をさらに処理して、ノイズ等の影響による推定結果のばらつきを抑制する処理を講じても良い。この場合、例えばプローブ撮影面501上の各点における接触の有無のうち、隣接する2点と推定結果が異なる孤立点の推定結果を隣接する2点の推定結果に置き換える孤立点除去を施すようにできる。また、隣接する数点の推定結果を多数決処理して当該点の推定結果を決定するなどの方法を講じても良い。以上の方法により、プローブ撮影面501を構成するNP個の点群Pjの夫々に対する接触の有無を式2に示す数値列として記録する。ステップS306:接触状態の判定処理ステップS306において、位置合わせモード判定部1005は、プローブ撮影面501と被検体の表面503との接触の状態に応じて、その後の処理を切り替える処理を行う。すなわち、プローブ撮影面501の全体が被検体の表面503と非接触の場合にはステップS310へ進む。また、全体が接触している場合にはステップS307に進む。そして、一部が接触している場合にはステップS308へ進む。この分岐処理はステップS305の処理結果に基づいて実行される。具体的にはステップS305で取得したプローブ撮影面501の接触の有無を記録した変数sjの全てが0非接触の場合にはステップS310へ進む。また変数sjの全てが1の場合にはステップS307へ進む。そして、それ以外の場合にはステップS308へ進む。ステップS307:全体接触の場合の変形推定処理ステップS307において、位置合わせ部1007は、図10aおよび図10bに示されるように、プローブ撮影面501とMRI画像における被検体の表面700との形状とが一致または略一致するようにMRI画像を変形させるような変形推定の処理位置合わせ処理を実行する。図10aは、プローブ撮影面501とMRI撮影時の被検体の表面700との位置の関係を示す。ステップS307の処理は、プローブ撮影面501の全体が超音波撮影時の被検体の表面503と接触していると判定された場合に実行される処理である。そのため、プローブ撮影面501はMRI撮影時の被検体の表面700の位置よりも体の内側に位置することが想定される。図10bは、プローブ撮影面501と超音波撮影時の被検体の表面702との位置の関係を説明する図である。図10bに示されるように、超音波撮影時の被検体の表面702は超音波プローブ500の圧迫などによりMRI撮影時の被検体の表面700よりも体内側に変形しているものと想定される。そして、その一部はプローブ撮影面501と一致した位置と形状となる。ステップS307では、超音波画像撮影時における被検体の表面702がプローブ撮影面501の位置と一致または略一致していることを条件とし、超音波撮影時における被検体の変形の状態を推定する。これにより、例えば、被検体の内部に腫瘤が存在するような場合に、MRI撮影時の腫瘤701から超音波撮影時の腫瘤703の位置や形状の変動を推定することができる。以下、ステップS307の詳細な処理の手順を図11のフローチャートを参照して説明する。ステップS3070:プローブ撮影面の点群と表面点群との対応付け処理ステップS3070において、位置合わせ部1007は、プローブ撮影面501を構成するNP個の点群Pjのそれぞれについて、ステップS302で得られMRI撮影時の被検体の表面点群420すなわち点群Siとの対応付けを行う。この処理の具体例について図12aおよび図12bを参照して説明する。図12aにおいて、プローブ撮影面501上の点800は、点群Pjの中の任意の1点である。超音波画像座標系603における点800の座標は既知の値として予め定義されているので、式1を用いた変換により、MRI画像座標系403における点800の座標xPjと表記するを取得できる。このプローブ撮影面501上の点800について、その点から超音波ビームの放射方向を延伸した直線802を引き、被検体の表面の形状を表す点群Siの中から、その直線に対して最も近接する点を選択する。以上の処理をPjの夫々について実行する。これにより、図12bに示されるように、プローブ撮影面501の点群803Pjの夫々に対応付けられた表面の点群804を取得することができる。本実施形態では、この対応付けられた表面の点群804の各点をCj、その座標をxCjと表記する。これらの点群は、プローブの押し当てによる被検体の表面の変形の前後における対応する点群とみなすことができる。ステップS3071:変形の推定処理ステップS3071において、位置合わせ部1007は、ステップS3070で対応付けられた点群Pjと、点群Cjとの位置の関係に基づいて、超音波撮影時における被検体の変形状態の推定に関する処理を実行する。この処理の具体例について図13aおよび図13bを参照して詳しく説明する。位置合わせ部1007は、点群803、点群804、不図示の超音波画像の撮影範囲などに基づいて、MRI画像座標系における被検体内の所定の領域に、図13aに示されるような変形前のメッシュ900を生成する。このメッシュは、少なくとも被検体の表面の一部および超音波画像の撮影範囲の一部を含む領域に仮想的に配置する。メッシュを配置する領域は、例えば、対応付けられた表面の点群804から被検体の体内側に、予め定めた所定の深さまでの領域としてもよい。またこれ以外にも、例えば超音波画像から被検体の解剖学的な構造骨や筋肉などの境界を抽出し、その境界を領域の端面としてもよい。いずれにしても、3次元のMRI画像と超音波画像とを位置合わせする本実施形態において、変形前のメッシュ900は所定の3次元領域に6面体や4面体などの立体構造である要素を配置することにより生成される。このメッシュはこれらの要素の頂点によって構成されていると捉えることができる。このメッシュは所定の領域の変位量を表すのに用いられる。メッシュの頂点を変位させると、それに応じて所定の領域に変位の場を生成し、これに基づいて対応付けられた表面の点群804の変位を求めることができる。より具体的には、変形前のメッシュ900を構成する各頂点に対してある変位量を与えると、図13bに示されるように変形後のメッシュ901を生成することができる。そして、点群804の各点について、その点を内部に含む変形前のメッシュ900の要素を特定し、変形後のメッシュ901における対応する要素の頂点の位置に基づいて点群804を変位させた変形後の表面の点群805を算出することができる。この計算は、例えば頂点に設定した変位量にBSplineなどの既知の補間方法を施すことで実行できる。本実施形態では変形後の点群805をDj、その座標をxDjと表記する。そして、Djと夫々に対応するPjとの間の空間距離すなわち、xDjxPjを求め、その平均値dを算出する。このdを変形推定に関する評価関数と呼び、変形後のメッシュを生成するために与える各頂点の変位量は、dが小さくなるように最適化される。すなわち、位置合わせ部1007は、dに基づいてメッシュ900の各頂点の変位量を算出する。なお、頂点に与える変位量の最適化の方法は、例えば再急降下法や準ニュートン法、グリーディーアルゴリズムなどの既知の手法によって実行できる。この時、対応付けられた点群804を含む要素と関係しない頂点の変位量が不定となるが、例えばそのような頂点の変位量を0とする固定するようにできる。また、頂点の変位量の最適化の評価関数としてDjとPjとの間の空間距離に基づく量だけなく、例えば各頂点の変位に基づき各要素の体積変化量や形状変化量などを求めて、これらの値も評価関数の一部とするようにできる。具体的には空間距離の平均値と各要素の体積変化量および形状変化量を所定の重みで加算した値をdとするようにできる。これによれば、メッシュを配置した空間において、より現実に近い自然な変形を推定することができる。また、メッシュの外端に位置する頂点を変位させない固定するようにすることで、メッシュ全体が剛体変位するなどの非現実的な変動を防ぐことができる。またメッシュの各頂点の適切な変位量を探索的に導く上述の方法以外にも、例えばプローブの押し当てによる被検体の変形を有限要素法などの手法でシミュレーションし、そのシミュレーション結果に基づいて領域の変形を推定しても良い。この時、プローブ押し当てに関する外力や、被検体の内部の硬さなどのパラメータを様々に変化させ、同様にdを最適化するようにできる。ステップS3071において、位置合わせ部1007は、上述の処理を実行することにより、具体的には変形前のメッシュ900と変形後のメッシュ901とを構成する頂点の座標を算出し、その座標を記録する処理を実行する。以上説明したように、本実施形態におけるステップS307において、位置合わせ部1007は、プローブ撮影面501の全体が被検体の表面503と接触するという拘束下で、超音波撮影時における被検体の変形の状態を推定する処理位置合わせ処理を実行する。ステップS308:部分接触の場合の変形推定処理ステップS308において、位置合わせ部1007は、プローブ撮影面501のうち、被検体と接触している部位とMRI画像における被検体の表面の位置とを一致または略一致させるようにMRI画像を変形させる処理を実行する。図14aは、プローブの位置と被検体の表面の位置との関係を示す。ステップS308の処理は、プローブ撮影面501の一部が被検体の表面と接していると判定された場合に実行される処理である。プローブ撮影面501のうち、被検体と接触していると判定された部位は、ステップS302で検出されたMRI撮影時における被検体の表面よりも体内側に位置することが想定される。同様に、プローブ撮影面501のうち、被検体と非接触であると判定された部位は、MRI画像撮影時の被検体の表面よりも体外側に位置することが想定される。この時、超音波撮影時における被検体の表面の形状702は図14bに示されるように、プローブの圧迫により体内側に変形しているものと想定される。ステップS308では、プローブ撮影面501上の各部位における被検体との接触/非接触の状態と矛盾しないことを条件として、超音波撮影時における被検体の変形の状態を推定する処理位置合わせ処理を実行する。これにより例えば、被検体の内部に腫瘤が存在するような場合には、MRI撮影時の腫瘤701の位置や形状から、超音波撮影時の腫瘤703の位置や形状を推定することができる。ステップS308の詳細な処理の手順を図15のフローチャートを参照して説明する。ステップS3080:境界点の検出処理ステップS3080において、位置合わせ部1007は、プローブ撮影面501上において、被検体との接触/非接触が切り替わる位置である境界点を検出する。この処理はステップS305の処理結果、すなわちプローブ撮影面501を構成する点群Pjの夫々に対する接触の有無sjに基づいて実行される。例えば、接触状態sjが式3に示されるような関係にある場合に、当該部位を境界点として検出するようにできる。そして、上記の条件を満たす点を境界点として記録する。以後、この境界点の集合をDkと表記する。また、MRI画像座標系におけるDkの座標をxDkと表記する。ここでNDは境界点の個数を表す。なお、多くの状況下においては、プローブ撮影面501上の一点を境界として、その片側の全点が接触、反対側の全点が非接触となるので、ND1となる。ステップS3081:境界点近傍探索処理ステップS3081において、位置合わせ部1007は、境界点Dkの夫々について、ステップS302で得られたMRI撮影時の被検体の表面点群420すなわち点群Siとの対応付けを行う。図16aに示されるように、この対応付けは、例えば各Dkの夫々の位置から最も近接する点を点群Siの中から選択する処理により実行される。そして、境界点Dkの夫々に対応付けられた表面の点をDk、その座標をxDkとして記録する。ステップS3082:剛体補正処理ステップS3082において、位置合わせ部1007は、境界点群Dkとその対応点群Dkとに基づいて、それらの点を略一致させる剛体変換行列TRIGIDを算出する処理を実行する。そして、算出したTRIGIDを乗算することで、ステップS304で得られた変換行列TUSMRIを補正する。なお、剛体変換行列TRIGIDの算出処理は公知のいかなる方法を用いても良い。図16bに示されるように、ND1の場合にはTRIGIDは並進を表す剛体変換とすることができ、例えば並進量をxDkxDkとすることで、対応点を一致させる剛体変換が得られる。また、NDが2以上の場合には、上記同様の計算を複数の点について夫々行い、それらの平均を並進量として設定できる。また、複数の点の位置関係に基づいて回転を含む剛体変換を求めてもよい。ステップS3083:表面との対応付け処理ステップS3083において、位置合わせ部1007は、図16cに示されるように、プローブ撮影面501上の接触点群911すなわち、sj1を満たす点群Pjの夫々についてステップS3070と同様の処理を実行し、被検体の表面点群420Siとの対応付けを行う。ただし、ステップS3070の処理とは異なり、MRI画像座標系403における点群Pjの座標xPjは、ステップS3082で補正した後の変換行列TUSMRIを用いて算出する。以上の処理により、プローブ撮影面501の接触点群911Pjの夫々と、それに対応付けられた被検体の表面の点群910Cjが得られる。ステップS3084:変形推定処理ステップS3084において、位置合わせ部1007は、ステップS3082で得られた接触点群911とその対応点群910との位置関係に基づいて、超音波撮影時における被検体の変形状態の推定に関する処理を実行する。この処理の具体例について図17を参照して詳しく説明する。位置合わせ部1007は、MRI画像座標系における被検体内の所定の領域に、図17aに示されるような変形前のメッシュ912を生成する。このメッシュは、少なくともMRI撮影時の被検体の表面の一部や、超音波撮影領域の一部を含むように決められる。ここで、変形前のメッシュ912の頂点に適切な変位量を与えることにより、図17bに示される変形後のメッシュ914を算出することができる。この時、対応点群910をメッシュの頂点に与えられた変位量に基づいて変位させることで、変形後の表面の点群913の座標を算出することができる。この算出処理はステップS3071で説明した方法と同様の方法により実行できる。位置合わせ部1007は、メッシュの頂点に与える変位量を、プローブ撮影面501の接触点群911と変形後の表面の点群913とが一致または略一致するように、ステップS3071と同様の方法により評価関数dの値に基づいて算出する。また位置合わせ部1007の処理は、これらの方法に限らず、プローブ撮影面501の非接触部位と変形後の表面の点群913との関係にも基づいて、メッシュの頂点に与える変位量を算出するようにできる。この場合、まずプローブ撮影面501を構成する点群Pjのうち被検体と非接触となる点群も求める。そして、仮定した変形状態における変形後の被検体の表面の点群913と、点群Ejとが接している場合、または近接している場合に、変形の推定に関する評価関数dにペナルティを課せるようにする。そして、同様に評価関数dの値に基づいてメッシュの頂点に与える変位量を算出する。この方法によれば、超音波撮影時点におけるプローブ撮影面501と被検体の表面との接触および非接触の両方の状態を考慮して変形状態を推定することができ、より精度の高い推定結果が得られる効果がある。ステップS3084において、位置合わせ部1007は、上述の処理を実行することにより、具体的には変形前のメッシュ912と変形後のメッシュ914とを構成する頂点の座標を算出し、その座標を記録する処理を実行する。以上説明したように、ステップS308において、位置合わせ部1007は、プローブ撮影面501上で被検体の表面と接触する部位が、変形後の被検体の表面と一致または略一致するという拘束下で、被検体の変形を推定する処理位置合わせ処理を実行する。ステップS309:画像の生成処理ステップS309において、変形画像生成部1008は、ステップS307またはステップS308の位置合わせ処理の結果変形推定の結果に基づいて、MRI画像を変形させた変形MRI画像を生成する処理を実行する。この処理は、変形前のメッシュと変形後のメッシュとの夫々を構成する頂点の位置に基づいて実行される。具体的には変形前のメッシュを構成する各要素と、それに対応する変形後のメッシュを構成する各要素との夫々の頂点の位置関係に基づき、当該要素に含まれる領域における変位に関する3次元の場変形場を生成する。この変形場およびMRI画像に基づいて、変形MRI画像を生成する。この時、変形前のメッシュを基準とした領域において変形場を生成し、その変形場によってMRI画像の各画素の位置を変位させた位置を算出して、変形MRI画像の各画素の値を決めるようにしても良い。また、別の方法として、変形後のメッシュを基準とした領域において変形場を生成し、その変形場に基づいて変形MRI画像の各画素値を決めるために参照するMRI画像の画素の位置を求めるようにしても良い。なお、上記の説明ではMRI画像を変形させた変形MRI画像を生成する場合を例に説明したが、本発明の実施はこれに限らず、例えば変形推定の結果に基づいて超音波画像を変形させた変形超音波画像を生成するようにしても良い。また変形MRI画像と変形超音波画像の両方を生成するようにしても良い。また、必ずしも変形MRI画像や変形超音波画像を具体的に生成しなくても良く、例えば変形場やそれに相当する類の情報を生成する構成も本発明の一実施形態となりうる。ステップS310:画像の表示処理ステップS310において、画像表示部1009は、ステップS309で生成された変形MRI画像を画像処理装置100が備えるモニタ215に表示する処理を実行する。ただし、ステップS306で非接触と判定された場合にはステップS309の処理は行われないので、画像表示部1009は、変形のないMRI画像をモニタ215に表示する処理を実行する。画像の表示には様々な形態が考えられるが、例えば3次元の画像である変形MRI画像から超音波画像が撮影する断面に対応する断面を切り出した2次元画像を生成し、その画像を表示してもよい。対応する断面は、式1に示される計算により容易に求めることができる。画像の表示に関する形態は、これ以外にも、例えば、変形MRI画像から切り出した2次元画像と、超音波画像とを並べて表示したり、重ねて表示したりすることができる。以上説明したように、本実施形態における画像処理システムによれば、MRI画像と超音波画像の位置合わせを精密かつ高速に行うことが可能となる。超音波プローブ撮影面と被検体の表面との接触状態に基づき適応的に位置合わせの処理を実行することが、本実施形態の最大の特徴である。変形例1-1:MRI画像が複数ある場合の変形例第1実施形態では、一対のMRI画像と超音波画像との位置合わせを行う場合を例として説明したが、本発明の実施はこれに限らない。例えば、2枚のMRI画像第一のMRI画像と第二のMRI画像を予め撮影し、必要な場合にはそれらの画像に適切な座標変換を施しておく。そして、第一のMRI画像と超音波画像とを対象として、第1実施形態で説明した方法で第一のMRI画像を変形させた第一のMRI画像を求める。そして、前述の処理で得られた変形量に基づいて第二のMRI画像に変形を施し、第二の変形MRI画像を求めるようにできる。これによれば、超音波画像に対応付けるべく適切な変形を施した第一の変形MRI画像と第二の変形MRI画像を効率的な処理により生成することができる効果がある。また、この方法によれば、例えば第二のMRI画像に被検体の表面が写っていない、または画像が不鮮明などの理由で被検体の表面位置の検出が困難な場合でも、超音波画像と対応付けられる適切な変形処理を施すことができる効果がある。変形例1-2:時系列超音波を用いる変形例第1実施形態では、MRI画像と1枚の超音波画像との位置合わせを行う場合を例として説明したが、本発明の実施はこれに限らない。例えば、超音波画像は時系列に複数毎の画像で構成されていても良く、これらの画像に対して連続的な処理によって位置合わせを行うようにしても良い。例えば、処理を実行する時点で取得した超音波画像をMRI画像と位置合わせする場合に、それよりも過去に撮影した超音波画像に対して第1実施形態で説明した方法で位置合わせを行った結果を用いることにより、処理を効率化させることができる。具体的には、過去の超音波画像に対する位置合わせの結果を現在の超音波画像の位置合わせ処理の初期値として用いるようにしても良い。この方法によれば、連続する超音波画像の間で撮影位置や被検体の変形の状態が近い場合に、位置合わせを、真値に近い初期値から処理を開始できる。そのため、例えば第1実施形態におけるステップS307やステップS308の処理を効率化させることができる効果がある。また、この処理は撮影した時間の順に対して順方向に処理を行う必要はなく、例えば時系列に超音波画像を蓄積して、撮影順とは逆順に上記の処理を行っても良い。または撮影順に対して順方向と逆方向の両方の処理を行って夫々の結果を比較できるようにしても良い。これによれば、位置合わせ処理の安定化や失敗の検出などを行えるようになる効果がある。また、プローブの移動を伴う複数時刻の超音波画像を取得して処理することで、被検体の3次元的な超音波画像に基づいて処理を実行するようにしても良い。この場合、本実施形態におけるステップS303からステップS305までの処理を繰り返し実行するとともに、それらの処理結果を蓄積する。そして、それらの処理結果を統合することにより、プローブ撮影面501と被検体の表面503との3次元的な接触状態を推定し、その推定結果に基づいてMRI画像を変形させるようにできる。これによれば、プローブと被検体との接触に関する情報を3次元的に取得することができるため、より精度の高い変形の推定を行うことができるという効果がある。また、超音波画像が撮影された複数の時間の間のプローブの移動方向も算出し、その方向によって変形推定の処理を変更するようにしても良い。例えば、プローブの移動方向に基づき、プローブ撮影面501と被検体の表面503との摩擦力の影響を考慮した変形推定を行ってもよい。例えば、ステップS307またはステップS308の処理において、メッシュの頂点に与える変位量を求める際に、プローブの移動方向と同じ方向に所定の変位量を加算してもよい。これ以外にも、複数の時間の夫々について第1実施形態による位置合わせを行い、それらの結果から被検体の動的な変形状態の推移を取得してもよい。そして、この変形の状態の推移に基づいて、隣接する時間における変形状態の推定を行ってもよい。例えば複数の時間における変形状態の推移に基づいて、隣接する時間における変形状態を外挿により推定しておき、その推定結果を当該時間における変形推定の初期値として利用してもよい。これにより、プローブと被検体との間の動的な接触状態に基づく変形推定を行えるため、より精度の高い変形の推定を行うことができるという効果がある。変形例1-3:超音波画像が3次元の場合第1実施形態では、超音波画像は二次元断層像である場合を例として説明したが、本発明の実施はこれに限らない。例えば、超音波画像撮影装置120は撮影対象物体を超音波撮影した三次元画像を取得できる装置であってもよい。この場合、ステップS305においてプローブ撮影面501と被検体の表面503との3次元的な接触状態を検出することができる。これにより、ステップS307およびステップS308で実行される超音波画像撮影時における被検体の変形状態の推定が、より高い精度で実行できる効果がある。変形例1-4:MRIと超音波以外の画像の組み合わせの場合第1実施形態では、MRI画像と超音波画像との位置合わせを行う場合を例として説明したが、本発明の実施はこれに限らない。医用画像撮影装置110が撮影する画像の種類は、MRI画像に限らず被検体の内部を撮影し、被検体の表面の形状が観察できるものであればいかなる画像であっても良い。また医用画像撮影装置110が撮影する画像において被検体の表面の形状が観測できなくても、それとは別に被検体の表面の形状を観測した情報を画像処理装置100が取得できれば良い。また超音波画像撮影装置120の代わりに他の類の画像を撮影する装置を用いることもできる。この場合、被検体の表面に対して何らかの拘束を受ける撮影方式による撮影画像であれば良い。例えば、撮影対象物に対してレーザ光を照射して、それに応じて撮影対象物内部から発せられる音響信号をプローブによって受信し、その音響信号に基づいて撮影対象物内部の撮影を行うPATPhotoAcousticTomography画像などであってもよい。変形例1-5:リニア型以外のプローブの場合第1実施形態では、超音波撮影に用いるプローブとして、リニア型のプローブを用いる場合を例として説明したが、本発明の実施はこれに限らない。例えば、プローブはコンベックス型やセクタ型、またはそれ以外のいかなる形状のプローブであってよい。例えばコンベックス型プローブを用いる場合を例として説明する。図18aは、コンベックス型プローブと、そのプローブから放射される超音波ビームの方向を説明する図である。図18aに示されるように、コンベックス型プローブ1801では、放射される超音波ビーム1802毎に、その放射方向が異なる。この場合、コンベックス型プローブ1801から放射される超音波ビーム1802に沿うライン毎に超音波画像を処理することで、図18bに示されるように、プローブ撮影面501における接触/非接触の状態を検出するようにできる。変形例1-6:プローブに接触センサを用いる場合第1実施形態におけるステップS305の処理では、超音波画像の画像処理に基づいてプローブ撮影面501と被検体の表面503との接触の状態を推定する場合を例として説明したが、本発明の実施はこれに限らない。例えば、プローブ撮影面501に被検体との接触の有無を計測する接触センサを装着し、その接触センサの計測結果に基づいてプローブ撮影面501と被検体の表面503との接触有無の分布を取得できるようにしても良い。また、接触センサは、プローブ撮影面501と被検体の表面503との接触有無の分布だけでなく、計測時におけるプローブ撮影面501の圧力の分布を取得できるものあっても良い。この場合、ステップS307およびステップS308の各処理は、取得された圧力の分布にも基づいて行われてもよい。例えば、ステップS3071およびステップS3084で実行する変形推定の処理において、メッシュの頂点に与えた変位量に基づき、被検体の表面上で生じ得る圧力推定値を算出する。そして、その圧力推定値と、接触センサで計測した圧力の分布との差異も考慮して評価関数dを構成するようにしても良い。これによれば、現実に被検体の表面に生じている圧力を考慮して、超音波撮影時の変形を推定できるため、より現実に近い変形状態を推定できる効果がある。なお、圧力分布はセンサを用いて計測する場合に限らず、複数時刻における変形推定の結果の推移等に基づいて算出しても良い。変形例1-7:非メッシュの変形手法を用いる場合第1実施形態におけるステップS307およびステップS308の各処理では、被検体の表面を含む所定の領域に仮想的なメッシュを生成し、それを構成する頂点の変位により変形の状態を表す場合を例として説明したが、本発明の実施はこれに限らない。例えば、メッシュの生成を行わず、所定の領域における変位の場を多項式などの基底関数を用いて表すようにできる。一例としては、放射基底関数RBFRadialBasisFunctionを所定の空間に配置することによって当該空間における変位の場を生成するようにできる。この時、プローブ撮影面501の点群の位置と、それに対応付けられた表面の点群の位置との関係に基づいて放射基底関数の中心位置や、その関数に与える変位量を設定するようにできる。この方法によれば、メッシュを生成する処理を必要としないため、より簡易に変形を表すことができる効果がある。また、これ以外にも粒子法などの非メッシュ方式による変形のシミュレーションを用いるような構成も本発明の実施形態の一つとなりうる。変形例1-8:画像の輝度値に基づく位置合わせも行う場合第1実施形態におけるステップS307およびステップS308の各処理では、プローブ撮影面501と被検体の表面503とに関する情報のみに基づいて変形の推定を行う場合を一例として説明したが、本発明の実施はこれに限らない。例えば、これらの処理に加えて、MRI画像と超音波画像との輝度値にも基づいて変形の推定を行うようにできる。例えば、ステップS3071やステップS3084の処理において、仮定した変形に基づいてMRI画像を変形した変形MRI画像と超音波画像との輝度値の類似度を算出し、その類似度を変形の評価関数dに反映させるようにできる。これによれば、被検体の表面に関する情報だけでなく、内部の情報にも基づくため、より精度の高い変形推定が行える効果がある。このとき、プローブ撮影面501と被検体の表面503との接触の状態に基づき、プローブ撮影面501が被検体の表面503と非接触の状態にある事に起因して被検体の内部が撮影できていない領域を、処理の対象から除外することができる。これによれば、変形の推定処理に悪影響を及ぼす恐れのある画像領域を予め処理対象から除外できるため、より安定した変形の推定処理を実行できる効果がある。変形例1-9第1実施形態におけるステップS307およびステップS308の各処理では、プローブ撮影面501とMRI画像における被検体の表面700の形状とが一致または略一致するような3次元的な変形を推定する場合を例として説明したが、本発明の実施はこれに限らない。例えば、ステップS307およびステップS308の各処理は、プローブ撮影面501を含む2次元の断面領域における被検体の表面の形状が、プローブ撮影面501と一致または略一致するような、2次元断面領域の変形を推定するようにしても良い。この場合、ステップS309ではMRI画像の断面領域に対応する領域だけを処理の対象として、その領域のMRI画像を変形するようにできる。この方法によれば、プローブ撮影面501が被検体に与える圧力による被検体の変形が、断面の面内にほぼ限定できる場合に、より簡易な処理で第1実施形態と同等の結果を得られる効果がある。第2実施形態本実施形態では、超音波プローブの位置および姿勢の計測結果と、MRI画像から検出した被検体の表面形状とに基づいて、超音波プローブと被検体との接触を判定する例を説明する。本実施形態にかかる画像処理システムの構成は第1実施形態の画像処理システムと同様であるため説明は省略するが、接触状態判定部1004および位置合わせ部1007が実行する処理が第1実施形態とは異なっている。ステップS305において、接触状態判別部1004は、表面形状取得部1002が検出する被検体の表面に関する情報表面形状情報と、位置姿勢取得処理により位置姿勢計測値取得部1006が取得する超音波画像の撮影位置姿勢とに基づいて、プローブ撮影面501と被検体の表面503との接触状態を検出する。すなわち、プローブ撮影面501上における被検体との接触部と非接触部を判別する。例えば図7で説明したプローブ撮影面501を構成する点群Pjの夫々が、表面形状取得部1002で検出した被検体の表面よりも体内側に存在するか否かにより、点群の夫々が被検体の表面に対して接触しているか否かを決定できる。これによれば、超音波画像を処理することなくプローブ撮影面501と被検体の表面503との接触状態を推定する処理を実行できるため、計算処理の負荷を低減する効果がある。また、本実施形態に係る方法により接触状態を検出する方法と、第1実施形態に記載した接触状態の検出方法の両方の処理を実行するようにしても良い。例えばステップS306およびステップS308において、位置合わせ部1007は、この両方の検出結果のどちらを利用するかをユーザの入力操作などにより切り替えて実行するようにできる。これ以外にも、ステップS305において、例えばプローブ撮影面501上の各点が被検体の表面503に接触しているか否かを、両方の結果の論理和もしくは論理積により決めるようにしても良い。また、両方の検出結果が大きく異なるような場合に、ユーザに対して警告を提示し、確認を促すようにしても良い。また、これ以外にも例えば以下のような処理を実行しても良い。まず、両方の検出結果のいずれか一方に基づいて第1実施形態に記載のステップS306およびステップS307またはステップS308を実行する。そして、その結果を変形推定の初期値として利用し、他方の検出結果に基づくステップS306およびステップS307またはステップS308の処理を実行する。両方の処理を実行するこれらの方法によれば、位置姿勢計測装置130の計測精度や、被検体の移動、超音波画像の画質等に起因して、いずれかの検出結果に誤差が多く含まれるような場合にも、より安定して望ましい結果が得られる効果がある。なお、上述した本実施の形態における記述は、本発明に係る好適な画像処理装置の一例であり、本発明はこれに限定されるものではない。その他の実施形態また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェアプログラムを、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータまたはCPUやMPU等がプログラムを読み出して実行する処理である。