第1の医用画像に対応する第1の3次元線状情報と、第2の医用画像に対応する第2の3次元線状情報を夫々作成する線状情報作成部と、作成した前記第1の3次元線状情報と、前記第2の3次元線状情報とを比較する比較部と、を有することを特徴とする画像診断装置。医用画像を取得する画像取得部と、前記画像取得部で取得した前記医用画像を、異常部位を含む第1の領域と、前記異常部位を含まない第2の領域とに分割する領域分割部と、前記領域分割部で分割した前記第1の領域と前記第2の領域における形状の変位を算出する変位算出部と、をさらに備え、前記線状情報作成部は、前記第1の領域に対応する前記第1の医用画像と、前記第2の領域に対応する前記第2の医用画像から、前記第1及び第2の3次元線状情報を夫々作成し、前記比較部は、前記変位算出部で算出した前記変位を用いて、前記第1の3次元線状情報と前記第2の3次元線状情報との位置合わせを行った後、前記第1の3次元線状情報と前記第2の3次元線状情報とを比較する、ことを特徴とする請求項1に記載の画像診断装置。前記第1の医用画像と前記第2の医用画像とは同一時刻に取得された医用画像である、ことを特徴とする請求項1に記載の画像診断装置。前記比較部は、第1の時刻に取得された前記第1の医用画像に対応する所定の領域の前記第1の3次元線状情報と、第2の時刻に取得された前記第2の医用画像に対応する同一領域の前記第2の3次元線状情報とを比較して、治療前後の回復度を求める、ことを特徴とする請求項1に記載の画像診断装置。前記比較部は、前記第1の3次元線状情報と、前記第2の線状情報とを比較して異常度を求める、ことを特徴とする請求項2に記載の画像診断装置。前記比較部で求める前記異常度は、前記3次元線状情報から求めた、前記第1の領域の拡散方向ベクトルの頂点位置と、前記第2の領域の拡散方向ベクトルの頂点位置との差を示すベクトルの大きさである、ことを特徴とする請求項5に記載の画像診断装置。前記比較部で求める前記回復度は、治療後の検査における所定の領域の3次元線状情報から求めた拡散方向ベクトルと、治療前の検査における前記所定の領域の3次元線状情報から求めた拡散方向ベクトルとの差を用いて算出される、ことを特徴とする請求項4に記載の画像診断装置。前記比較部で求めた前記回復度の大きさを表示する表示部をさらに有する、ことを特徴とする請求項4に記載の画像診断装置。前記比較部で求めた前記異常度の大きさを表示する表示部をさらに有する、ことを特徴とする請求項5に記載の画像診断装置前記変位算出部で算出する形状の前記変位は、前記第1の領域と前記第2の領域における解剖学的同一点の位置の差をベクトルで表し、前記ベクトルの集合をベクトル場として表現したWarpFieldである、ことを特徴とする請求項2記載の画像診断装置。前記第1及び第2の3次元線状情報は、少なくとも神経線維、血管、および血流速度のうち1つを含む線状情報である、ことを特徴とする請求項1乃至10のいずれかに記載の画像診断装置。前記第1の領域の3次元線状情報が破損していることにより、破損領域から先の3次元線状情報が求められない場合、破損領域に対応する前記第2の領域の3次元線状情報を前記破損領域に置換して、前記第1の領域における前記破損領域から先の3次元線状情報を推定する推定部、をさらに備えたことを特徴とする請求項2に記載の画像診断装置。しかしながら、線状情報の情報密度は高く、表示が込み入っているため、微小な変化がある場合に目視による観察が困難であり、従来の手法では、異常箇所発症時の画像と正常時の画像との差から異常の程度を示す指標以下、異常度と言うを俯瞰的に観察できなかった。また従来は、異常箇所発症時の画像と、治療中或いは治療後の検査時の画像との間で、症状がどの程度回復したかを示す客観的な指標以下、回復度と言うがなかった。本発明の実施形態はこのような点を考慮してなされたもので、血管や神経線維、血流情報等の線状情報を用いて、異常度や回復度を算出し表示することが出来る画像診断装置を提供することを目的とする。実施形態の画像診断装置は、第1の医用画像に対応する第1の3次元線状情報と、第2の医用画像に対応する第2の3次元線状情報を夫々作成する線状情報作成部と、作成した前記第1の3次元線状情報と、前記第2の3次元線状情報とを比較する比較部と、を有することを特徴とする。以下、本発明の実施形態を添付図面に基づいて説明する。図1は、本発明の一実施形態に係る画像処理装置1画像診断装置の概略構成を示すブロック図である。画像処理装置1は、制御部10、表示部12、操作部13、通信部15、記憶部16、情報記憶媒体17、画像データベース21がバスによって相互に通信可能に接続されて構成されている。表示部12はモニタ等であり、制御部10の制御に基づいて文書データや画像データ等を表示する。操作部13は操作キー等の入力装置である。通信部15は、病院内LANに接続し、各種モダリティとの通信を行う。画像データベース21は、後述する制御部10内の画像取得部101で取得した医用画像、および線状情報作成部106で作成した、3次元線状情報を付加した医用画像DTT画像や拡散方向ベクトル等を格納する。記憶部16は、制御部10や通信部15などのワーク領域となるもので、RAMRandomAccessMemoryなどにより実現できる。情報記憶媒体17コンピュータにより読み取り可能な媒体は、プログラムやデータなどを格納するものであり、ハードディスク、或いはメモリFlashMemory、ROM:ReadOnlyMemoryなどにより実現できる。情報記憶媒体17には、本実施形態の各部としてコンピュータを機能させるためのプログラム各部の処理をコンピュータに実行させるためのプログラム、複数のアプリケーション等が記憶される。制御部10は、画像処理装置1の総括的な制御を行うとともに、その他の様々な演算処理や制御処理などを行う演算装置である。制御部10の機能は各種プロセッサCPU、DSP等、ASICゲートアレイ等などのハードウェアや、プログラムにより実現できる。制御部10は、情報記憶媒体17に格納されるプログラムデータに基づいて本実施形態の種々の処理を行う。図2は制御部10の詳細を示すブロック図である。制御部10は、画像取得部101、異常箇所検出部102、領域分割部103、変位算出部104、推定部105、線状情報作成部106、比較部107、形状変換部108を含む。画像取得部101は、外部のMRI装置で撮影したDWI画像のうち、例えば脳の画像を通信部15を介して取得する。また画像取得部101は、画像データベース21に格納されるDTT画像および拡散方向ベクトルを取得する。異常箇所検出部102は、画像取得部101で取得した脳の医用画像から、脳梗塞部位等の異常箇所を検出する。詳細は後述する。領域分割部103は、画像取得部101で取得した脳の医用画像から、脳正中線に沿って左右の脳を分割する。変位算出部104は、領域分割部103で分割した左右脳について、左右の形状の変位を表すWarpFieldを算出する。形状変換部108は、変位算出部104が算出したWarpFieldに基づき、正常側または異常側の形状を変換する。線状情報作成部106は、DWI画像に対して拡散テンソル解析を行って拡散テンソル画像DTIを生成する。さらに、生成したDTI画像に対して最大拡散方向を追跡し、その軌跡を3次元上で描出するトラクトグラフィー解析を行い、線状情報である神経線維を抽出して拡散テンソルトラクトグラフィ画像以下、DTT画像と呼ぶを生成する。また線状情報作成部106は、生成したDTT画像から、線形繊維の局所領域におけるベクトルである拡散方向ベクトルを算出する。推定部105は、正常側のDTI画像の一部を異常側にコピーして、異常側の神経線維を推定する機能を有する。異常側領域の神経線維の一部が梗塞部位等の影響を受けて破損している場合や大きく変形している場合に、DTI画像における最大拡散方向の追跡が困難となり、破損部や変形部の先にある神経線維に対するDTT画像を生成できなくなる場合がある。このような場合、推定部105は、異常側の破損部や変形部を正常側のDTI画像をコピーして置き換えることによって、破損部や変形部の先にある神経線維に対するDTT画像の生成を可能とする。比較部107は、線状情報作成部106で作成されたDTT画像から、異常箇所発症時の神経線維と正常時の神経線維とを比較する。また、異常箇所発症時の神経線維と治療中の検査時或いは治療後の検査時の神経線維とを比較する。次に、上記構成の画像診断装置1の動作について説明する。まず、左右脳の一方に異常箇所が含まれるとして、左右の形状差を無くす動作について、図3を参照して説明する。<形状による左右差の調整>画像取得部101は、外部のMRI装置で撮影し通信部15で受信した、T1W画像T1縦緩和時間強調画像、T2W画像T2横緩和時間強調画像、DWI等の医用画像より、全脳の領域を取得するステップS101。次に異常箇所検出部102は、画像取得部101で取得した脳の医用画像から、例えばDWI/PWIMismatch法等により、脳梗塞部位等の異常箇所を検出するステップS103。次に領域分割部103は、画像取得部101で取得した脳の医用画像を、脳正中線に沿って左右の領域に分割するステップS105。このとき、異常箇所が含まれている側の領域を異常側領域、含まれていない側の領域を正常側領域と呼ぶことにする。次に変位算出部104は、正常側領域を脳正中線に対して線対称に反転し、異常側領域と似通った形状とするステップS107。次に変位算出部104は、反転した正常側領域の3次元画像と異常側領域の3次元画像から、WarpFieldを算出するステップS109。WarpFieldの算出に用いられる3次元画像は、例えば、TW1画像やT2W画像のような形態画像を用いることができる。ここで、WarpFieldとは、互いに対応する2つの3次元医用画像の一方が他方に対して歪んでいたり、拡大縮小回転等されているような場合において、それぞれの解剖学的同一点の位置の差をベクトルで表し、対応する各点のベクトルの集合をベクトル場VectorFieldとして表現したものである。3次元医用画像におけるWarpFieldは、例えば、ボクセル単位の分解能をもつ3次元ベクトル場である。WarpFieldが求まれば、反転した正常側領域の3次元画像と、異常側領域の3次元画像において、解剖学的同一点の位置が合致するように3次元画像を変換することができる。例えば、異常側領域の3次元画像にWarpFieldを適用してすることで異常側の画像を変換して、異常側の画像と反転させた正常側の画像における解剖学的同一点の位置を合致させることができる。逆に、反転させた正常側領域の3次元画像にWarpFieldを適用してすることで正常側の画像を変換して、異常側の画像と反転させた正常側の画像における解剖学的同一点の位置を合致させることもできる。なお、WarpFieldの算出処理として、線形位置合わせrigidregistrationまたは非線形位置合わせnonrigidregistrationのいずれか、または組み合わせでもよい。また変位算出部104は、中心溝や灰白質等、詳細な解剖学的領域情報を利用して、小領域毎のWarpFieldを算出しても良い。また、撮像時期が異なる検査で得られた画像間では、同じ異常側の画像であっても、解剖学的同一部位が異なる位置に撮像される場合がある。このような場合には、撮像時期が異なる画像間でWarpFieldを算出し、そのWarpFieldをいずれか一方の画像に適用することで、解剖学的同一部位の位置合わせを行うことができる。WarpFieldは、その算出に用いたT1W画像等の左右の非対称性を補正することができるのみならず、T1W画像の撮像と同じ検査内で撮像されたDWI画像や、DWI画像から生成されるDTI画像やDTT画像の左右の非対称性も補正することができる。本実施形態では、図3のステップS109で算出されたWarpFieldを、異常側及び正常側のいずれか一方に適用して、正常側の神経線維と異常側の神経線維の全体的な形状差を吸収し、その上で、脳梗塞等の影響を受けている異常側の神経線維の局所的な変位を、正常側の神経線維と比較して異常度を算出している。また、正常側の神経線維を基準として、異常側の神経線維の変形量が治療の経過ごとにどの程度回復したか或いはどの程度悪化したかを、相対的に示す回復度を算出している。回復度の算出においては、異常側と正常側の位置合わせを行うためのWarpFieldと、撮像時期が異なる画像間でのWarpFieldとを用いて、各DTT画像の位置合わせを行う。なお、異常度と回復度は、双方算出しても良いし、いずれか一方を算出してもよい。図4は、検査との対応関係から異常度と回復度の概念を説明する図である。異常箇所発症時治療前の検査を検査1、治療後の検査を経過時間順に検査2、検査3とする。異常度Aは、各検査における、正常側と異常側との比較において、異常側の神経線維の局部的な形状が正常側の神経線維の形状からどの程度乖離しているかを示す指標である。一方、回復度Bは、異常側の神経線維の局部的な形状が、治療前の検査1と治療後の検査2との間で、或いは治療前の検査1と治療後の検査3との間でどの程度回復しているか否かを、正常側の神経線維の形状を基準として相対的示す指標である。正常側の差Cは、治療前の検査1と治療後の検査2、治療前の検査1と検査3との間で正常側に何らかの変化が生じている場合にはその変化の程度を示す指標である。検査1と検査2、または検査1と検査3とで正常側に差が生じている場合は、異常側の回復度Bにも影響されるため、回復度Bの算出の前に正常側の差を吸収しておく必要があるためである。以降、異常度A及び回復度Bのより具体的な算出方法について説明する。<異常度Aの算出>まず、神経線維のDTT画像を作成し、異常側と正常側とを比較した異常度Aを算出する動作について、図5を参照して説明する。線状情報作成部106は、検査1の正常側と異常側のそれぞれのDTI画像に対して、最大拡散方向を追跡し、その軌跡を3次元上で描出するトラクトグラフィー解析を行い、線状情報である神経線維を抽出して神経線維のDTT画像を作成するステップS201。図6に脳の神経線維のDTT画像の一例を示す。図6の例では、脳の2次元のDWI画像に3次元のDTT画像を合成して表示している。この合成画像により、脳の所定の部位から発生している神経線維を立体的に観察することが出来る。次に形状変換部108は、正常側のDTT画像を反転するステップS202。さらに、形状変換部108は、図3のステップS109で変位算出部104が算出したWarpFieldを、反転した正常側のDTT画像に適用することで、反転した正常側のDTT画像と異常側のDTT画像との位置合わせ行うステップS203。次に線状情報作成部106は、ステップS203で互いに位置合わせされた、反転された正常側のDTT画像と異常側DTT画像に対して、ボクセル毎の拡散方向ベクトルをそれぞれ算出するステップS205。以後、便宜上、異常側のDTT画像から算出した拡散方向ベクトルを異常側ベクトル、反転された正常側のDTT画像から算出した拡散方向ベクトルを正常側ベクトルと呼ぶ。次に比較部107は、解剖学的に対応する異常側のベクトルの頂点と正常側ベクトルの頂点との差から異常度を算出する。この異常度を、神経線維の各位置について算出するステップS207。次に制御部10は、ステップS201で作成したDTT画像、ステップS205で算出した各位置における正常側ベクトルおよび異常側ベクトル、及びステップS207算出した異常度を画像データベース21に格納するステップS209。図7は、上述した異常度の算出概念を説明する図である。図7aは、所定の位置X、Y、Zでの正常側の神経線維の模式図および各位置における神経線維から求めた拡散方向ベクトル、即ち、正常側ベクトルXa、Ya、Zaを例示する図である。一方、図7bは、図7aと解剖学的に対応する位置における、治療前の異常側の神経線維の模式図および各位置における神経線維から求めた拡散方向ベクトル、即ち、異常側ベクトルXb、Yb、Zbを例示する図である。異常側の神経線維は、梗塞部位等に圧迫されることにより、正常側に対して局所的に変形している。図7cは、上記の正常側ベクトルXa、Ya、Zaと、異常側ベクトルXb、Yb、Zbとから、異常度を算出する概念を説明する図である。図7cに示すように、異常度は、解剖学的に対応する正常ベクトルの頂点と異常ベクトルの頂点とを結ぶ変位量のベクトルの絶対値で表される。例えば、位置Xに関しては、正常ベクトルXaと異常ベクトルXbのそれぞれの頂点axと頂点bxが解剖学的に対応する点であり、頂点axから頂点bxに向かうベクトルbxaxの絶対値が、位置Xにおける異常度として算出される。同様にして、位置Yにおける異常度が頂点ayから頂点byに向かうベクトルbyayの絶対値として、また位置Zにおける異常度が頂点azから頂点bzに向かうベクトルbzazの絶対値として算出される。異常度の算出は、ボクセル毎の拡散方向ベクトル正常ベクトルと異常ベクトルから、ボクセル毎に求めても良いが、複数の拡散方向ベクトルを繋げて、ボクセルよりも大きな単位毎に求めても良い。このようにして算出された各位置における異常度は、DTT画像と共に画像データベース21に格納される。<回復度Bの算出>次に、異常箇所の治療を行い、治療前の検査1における異常側と、治療後の検査2又は検査3における異常側とを比較して回復度Bを算出する動作について、図8を参照して説明する。なお、検査1の正常側と検査2の正常側には差がないものとする。線状情報作成部106は、検査2における正常側および異常側のDTT画像を作成し、拡散方向ベクトルを算出するステップS301。このときの異常側の拡散方向ベクトルを、検査2の異常側ベクトルと呼ぶ。一方、画像取得部101は、治療前の検査1におけるDTT画像から算出した異常側の拡散方向ベクトルこれを検査1の異常側ベクトルと呼ぶを、画像データベース21から取得するステップS303。比較部107は、ステップS301で算出した、検査2の異常側ベクトルと、ステップS303で画像取得部101が取得した検査1の異常側ベクトルとを比較し、検査1と検査2の間の期間における回復度を算出するステップS305。図9及び図10は、回復度の具体的な算出方法の一例を説明する図である。図9aは、図7aと同様の図であり、所定の位置X、Y、Zでの正常側の神経線維の模式図および各位置における神経線維から求めた拡散方向ベクトル、即ち、正常側ベクトルXa、Ya、Zaを例示する図である。図9bは、図9aと解剖学的に対応する位置における、治療前の異常側の神経線維の模式図および各位置における神経線維から求めた拡散方向ベクトル、即ち、異常側ベクトルXb、Yb、Zbを例示する図である。図7bと同様に、異常側の神経線維は、梗塞部位等に圧迫されることにより、正常側に対して局所的に変形している。図9cは、図9bと同じく異常側の神経線維から求めた異常側ベクトルXb、Yb、Zbを示しているが、図9bが治療前の検査1のデータから求めた異常側ベクトルであるのに対して、図9cは治療後の検査2或いは検査3のデータから求めた異常ベクトルである。治療によって梗塞部位が縮小して梗塞部位からの圧迫が減少し、この結果、神経線維の局部的変形が正常時に近づきつつある様子を示している。図10は、回復度の算出方法を、位置Yにおける、正常ベクトルYa、検査1の異常ベクトルYb、検査2の異常ベクトルYdを例にとって説明する図である。本実施形態において、回復度は、正常側の拡散方向ベクトル即ち、正常ベクトルを基準として、治療前の異常ベクトルと治療後の異常ベクトルとの差を、治療前の異常ベクトルと正常ベクトルとの差に対する相対値比として定義している。具体的には、回復度は、次の式によって定義される指標である。回復度=100COSθ|[C]|/|[Co]|ここで、|[Co]|は、治療前の異常ベクトル[Yb]の頂点から、正常ベクトル[Ya]の頂点に向かうベクトル完全回復ベクトル[Co]と呼ぶの絶対値であり、[Co]=[Ya]-[Yb]である。また、|[C]|は、治療前検査1の異常ベクトル[Yb]の頂点から、治療後検査2又は検査3の異常ベクトル[Yd]の頂点に向かうベクトル回復ベクトルCと呼ぶの絶対値である。また、θは、完全回復ベクトルCoと回復ベクトルCの成す角であり、通常、回復時異常ベクトルが正常ベクトルに近づく時は、θ=0°となり、悪化時異常ベクトルが正常ベクトルから遠ざかる時は、θ=180°となる。なお、回復度が負の場合は、回復度に-1を乗じて正の値とし、これを悪化度と定義してもよい。なお、回復度の定義式によれば、治療前の異常ベクトルに対する回復度は0となり、治療後の異常ベクトルが正常ベクトルに近づくにつれて回復度は正方向に大きくなり、異常ベクトルが正常ベクトルと完全に重なったとき、回復度は100となる。また、治療後の異常ベクトルが正常ベクトルから遠ざかるにつれて回復度の値は負の方向に大きくなり、悪化度は正の方向に大きくなる。回復度或いは悪化度の算出は、異常度の算出と同様に、ボクセル毎の拡散方向ベクトル正常ベクトルと異常ベクトルから、ボクセル毎に求めても良いが、複数の拡散方向ベクトルを繋げて、ボクセルよりも大きな単位毎に求めても良い。このようにして算出された各位置における回復度或いは悪化度は、検査2或いは検査3のDTT画像と共に画像データベース21に格納される。図10に示した図は、正常ベクトルと治療前の検査1の異常ベクトルの頂点を結ぶ線L上に治療後の検査2の異常ベクトルの頂点が乗る場合を例示しているが、治療後の検査2の異常ベクトルYdの大きさ絶対値によっては、異常ベクトルYdの頂点が線L上に乗らない場合もあり得る。このような場合には、異常ベクトルYdの方向を維持しつつ、異常ベクトルYdの絶対値を適宜変更して、異常ベクトルYdの頂点が線Lに乗るように調整すれば良い。また、拡散方向ベクトルは3次元のベクトルであるため、検査1の異常ベクトルと正常ベクトルが含まれる平面上に、検査2の異常側ベクトルが存在しない場合もあり得る。このような場合、図11に示すように、各3次元ベクトルの終点をそれぞれ2次元平面上に投影し、投影した正常側ベクトルの終点を中心とした同心円より回復度を求める。具体的に、投影した正常側ベクトルの終点をO、投影した検査1の異常側ベクトルの終点をP、投影した検査2の異常側ベクトルの終点をQとすると、ベクトルPOは回復度100の回復ベクトルである。点Oを中心として点Qを通る円を描くと、この円とベクトルPOとが交わる点Xが求まる。ベクトルPOとベクトルPXの大きさの割合により、回復度が算出される。図11の場合、ベクトルPXの大きさはベクトルPOの大きさの20であるため、回復度が20と算出される。上記のように算出された回復度は、検査2における神経線維のDTT画像を表示する際に、回復度の大きさに応じて例えば色別に表示しても良い。表示例を図12に示す。図12では、カラーバーに示すように、回復度が高くなるにつれて神経線維の色が濃くなっている。また、回復度の表示は、所定の大きさ以下の回復度である神経線維のみをDTT画像上で表示させてもよい。また表示する回復度を決める閾値を選択可能にしても良い。これにより、複雑な形状かつ情報密度の高い神経線維の画像から、回復が悪い部分や悪化している部分のみ抽出して表示し治療効果を確認する等、効率的な解析が可能である。また、前述した異常度を表示する場合にも、図12と同様に、各検査におけるDTT画像における線形繊維を、異常度の大きさに応じて色わけ表示しても良い。この場合にも、複雑な形状でかつ情報密度の高い神経線維の画像から、異常度の大きな部分のみ抽出して表示することで、異常部位の場所や異常の程度を視覚的に容易に確認することが可能となる。<正常側の差Cの算出>治療前の検査1における正常側と、治療後の検査2における正常側とを比較した正常側の差を算出する動作は、回復度の算出動作における異常側の比較と同様であるので、説明を省略する。なお、正常側の差の算出は各検査における悪化度の算出の後、回復度の算出の前に行い、回復度の算出時に正常側の差の算出結果を組み入れる。これにより、治療前と治療後で、正常側に経時変化等何らかの変化があった場合でも、異常側で正確な回復度を得る事ができる。<神経線維破損の場合>図5のステップS201でDTI画像から神経線維のDTT画像を作成する際、異常側において、異常箇所の影響により神経が破損しており、DTI画像に対して最大拡散方向を追跡することトラッキングができずDTT画像が途中までしか作成できない場合がある。このときの神経線維を推定する動作について、図14の概念図および図13のフローチャートを参照して説明する。異常側において、図14Aに示すように、神経が位置l1と位置l2の間で破損して切断されているとする。この場合の正常側および異常側のDTT画像をBに示す。DTT画像を作成する際、異常側において、位置l1で破損しているため、位置l1以降の神経線維の拡散方向が分からなくなり、位置l2以降に神経が存在するにもかかわらず、トラッキングができなくなってしまう。そこで形状変換部108は、ステップS109で求めたWarpFieldを用い、異常側における破損箇所までの神経線維の解剖学的位置が正常側の神経線維の解剖学的位置と合致するように、異常側のDTT画像を変換するステップS401。次に形状変換部108は、正常側の神経線維を反転して異常側にコピーするステップS403。図14Cで異常側に点線で示されているのが、正常側から異常側にコピーされた神経線維である。図14Aに示すように、神経はl1-l2間のみ破損しており、神経は位置l2から再び存在している。よって、図14Cの異常側のDTT画像において、l1―l2間の軌跡が分かれば、位置l2より先では拡散方向の情報があるため、続けてトラッキングが可能である。ステップS403で正常側の神経線維がコピーされたことで、推定部105は、異常側の、破損していたl1―l2間の軌跡を推定し、位置l2以降の軌跡も推定することができるステップS405。DTT画像における位置l2は、トラッキング再開用ROIRegionOfInterestとして設定される。次に線状情報作成部106は、ステップS403で正常側をコピーした、l1―l2間の神経線維を削除しステップS407、破損した状態に戻す。ステップS407における異常側の神経線維は、形状が変換されているため、本来の異常側の形状ではない。よって形状変換部108は、ステップS407で削除した状態である異常側の神経線維を、WarpFieldに基づいて元の形状に変換するステップS409。この結果、神経が途中で破損している場合でも、WarpFieldを用いて正常側から神経線維を推定することができ、これまでトラッキングが出来なかった、破損した箇所より先の神経線維をトラッキングしてDTT画像を作成することができる。<他の例>なお、上述した実施形態では、神経線維について回復度を算出して表示を行ったが、神経線維以外の線状情報、例えば血管系や血流においても同様に、回復度を算出し色別に表示することが出来る。図15に脳の血管系の場合、図16に血流の場合における回復度の表示例をそれぞれ示す。血管系の場合、神経線維とは異なり、分岐点が多数存在するため、この分岐点で分割して抽出した血管毎に回復度の算出、表示を行うことが可能である。また、脳梗塞部位の周辺等、観察したい対象の血管または分岐点を指定することも可能である。また、冠動脈のように、血管形状が時系列に変化する場合は、ECGのR-R周期の各時相に対する冠動脈形状をトラッキングすることで、時系列的な回復度、他の部位への副作用を表示することが出来る。血流の場合、解析処理によって血流ベクトルを得て、回復度を算出する。心臓周辺等の血流速度の変化が大きい部位に関しては、ECGのR-R周期の各時相に対する時系列な血流ベクトルを算出することによって、瞬間的な血流異常を表現することが出来る。以上説明した実施例によれば、神経線維、血管系、または血流等の情報密度が高い線状情報について、正常側と異常側の形状の差を吸収した上で、DTT画像から算出される、治療前の異常側ベクトルと正常側ベクトルとの差をとって、悪化度を算出する。治療前の検査における悪化度を回復度100の回復ベクトルとし、この回復ベクトルの線分上に治療後の異常側ベクトルが接する位置に基づいて、回復度の割合を算出し、回復度に応じた表示を行う。これにより、複雑な形状かつ情報密度の高い神経線維の画像から、回復度が悪い部分や悪化している部分のみ抽出して表示し治療効果を確認する等、効率的な解析が可能である。以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。