生体内部の内壁部に対する光干渉断層計測により得られた該内壁部の光強度データを取得する光強度データ取得手段と、前記光強度データ取得手段により取得された光強度データに基づいて、病変部の疑いがある複数の特徴領域を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された各特徴領域に対して病変部の可能性の度合いに応じた点数を割り当てる重み付け手段と、前記重み付け手段により各特徴領域に割り当てられた点数に基づいて、前記内壁部の各位置における危険度を設定する危険度設定手段と、前記光強度データを可視化した画像上に前記危険度設定手段によって危険度が設定された前記内壁部の各位置に危険度毎に異なる色を付けて表示する表示手段と、を備えたことを特徴とする診断支援装置。前記抽出手段により抽出された複数の特徴領域を所定の項目に分類する分類手段を備え、前記重み付け手段は、前記分類手段により分類された項目毎に病変部の可能性の度合いに応じた点数を各特徴領域に割り当てることを特徴とする請求項1に記載の診断支援装置。前記分類手段は、各特徴領域をそれぞれ抽出した検出処理の種類に応じて分類することを特徴とする請求項2に記載の診断支援装置。前記分類手段は、前記複数の特徴領域を、前記内壁部の層構造が消失した領域、前記内壁部の最表面層が肥厚した領域、前記内壁部の表面の面粗さが異常である領域、及び、前記内壁部に管腔が存在する領域のうち少なくともいずれか1つの項目に分類することを特徴とする請求項2又は3に記載の診断支援装置。前記複数の特徴領域を所定の項目に分類する基準を設定する基準設定手段を備え、前記分類手段は、前記分類基準設定手段により設定された基準に従って前記複数の特徴領域を分類することを特徴とする請求項2~4のいずれか1項に記載の診断支援装置。前記危険度設定手段は、前記複数の特徴領域の少なくとも一部が重なる重畳領域に対しては、各特徴領域にそれぞれ割り当てられた点数を加算して、その加算値に基づいて前記重畳領域に対する危険度を設定することを特徴とする請求項1~5のいずれか1項に記載の診断支援装置。前記光強度データ取得手段は、前記内壁部の立体的な領域の光強度データを取得することを特徴とする請求項1~6のいずれか1項に記載の診断支援装置。前記表示手段は、前記立体構造データを可視化した画像として、透視投影処理による3次元画像、平行投影処理による3次元画像、所定断面における断層像のうち少なくともいずれか1つの画像を表示することを特徴とする請求項1~7のいずれか1項に記載の診断支援装置。前記内壁部は、胆道、膵管、気管支、咽頭、食道、胃、大腸、子宮、又は、尿管の内壁部であることを特徴とする請求項1~8のいずれか1項に記載の診断支援装置。生体内部の内壁部に対する光干渉断層計測により得られた該内壁部の光強度データを取得する光強度データ取得ステップと、前記光強度データ取得ステップにより取得された光強度データに基づいて、病変部の疑いがある複数の特徴領域を抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップにより抽出された各特徴領域に対して病変部の可能性の度合いに応じた点数を割り当てる重み付けステップと、前記重み付けステップにより各特徴領域に割り当てられた点数に基づいて、前記内壁部の各位置における危険度を設定する危険度設定ステップと、前記光強度データを可視化した画像上に前記危険度設定ステップによって危険度が設定された前記内壁部の各位置に危険度毎に異なる色を付けて表示する表示ステップと、を備えたことを特徴とする診断支援方法。生体内部の内壁部に対する光干渉断層計測により得られた該内壁部の光強度データを取得する光強度データ取得手段と、前記光強度データ取得手段により取得された光強度データに基づいて、病変部の疑いがある複数の特徴領域を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された各特徴領域に対して病変部の可能性の度合いに応じた点数を割り当てる重み付け手段と、前記重み付け手段により各特徴領域に割り当てられた点数に基づいて、前記内壁部の各位置における危険度を設定する危険度設定手段と、を備えたことを特徴とする病変部検出装置。生体内部の内壁部に対する光干渉断層計測により得られた該内壁部の光強度データを取得する光強度データ取得ステップと、前記光強度データ取得ステップにより取得された光強度データに基づいて、病変部の疑いがある複数の特徴領域を抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップにより抽出された各特徴領域に対して病変部の可能性の度合いに応じた点数を割り当てる重み付けステップと、前記重み付けステップにより各特徴領域に割り当てられた点数に基づいて、前記内壁部の各位置における危険度を設定する危険度設定ステップと、を備えたことを特徴とする病変部検出方法。しかしながら、腹部超音波や内視鏡下超音波EUSは、管壁の形態変化の観察には向いていない。X線CTやERCPでは、管壁の形状が画像化され、1mm以上の大きな腫瘍がある場合はこれらで診断できるが、それ以下の変化を見わけることは困難である。IDUSは直接管内にプローブを挿入する手法であるため、管壁の観察には向いているが、分解能が100μm程度である。一方、胆管や膵管の上皮内を横方向に進展した癌の形態変化は20μm程度の場合もあり、それを観察するには、分解能が不十分であった。そのため、従来の診断方法では横方向の進展の精度が悪く、外科的な切除を行った後の病理組織学的な診断により、切除断端陽性、すなわち癌の切り残しが判明するケースが発生する事が問題であった。従って、高感度な癌の横方向進展の診断、そして精度の高い外科的切除線の決定が、重要な課題となっている。一方、OCT装置は、分解能が高く、胆道膵管の画像診断に有効であるとともに、胆道膵管の立体構造情報を解析して自動で病変部を検出する自動診断も医師の診断支援として有益なものと考えられる。特に、癌等の病変部の可能性が高い領域を観察者が容易に把握できるようになると、作業負担を軽減することができるので望ましい。また、胆道膵管にかかわらず、臓器、例えば気管支、咽頭、食道、胃、大腸、子宮、尿管等においても、同様に病変部の可能性が高い領域を把握できることができれば診断支援に有益なものとなる。本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、病変部の可能性が高い領域を観察者が容易に把握することができ、作業負担を軽減することが可能となる診断支援装置、診断支援方法、病変部検出装置、及び病変部検出方法を提供することを目的とする。前記目的を達成するために、請求項1に係る診断支援装置は、生体内部の内壁部に対する光干渉断層計測により得られた該内壁部の光強度データを取得する光強度データ取得手段と、前記光強度データ取得手段により取得された光強度データに基づいて、病変部の疑いがある複数の特徴領域を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された各特徴領域に対して病変部の可能性の度合いに応じた点数を割り当てる重み付け手段と、前記重み付け手段により各特徴領域に割り当てられた点数に基づいて、前記内壁部の各位置における危険度を設定する危険度設定手段と、前記光強度データを可視化した画像上に前記危険度設定手段によって危険度が設定された前記内壁部の各位置に危険度毎に異なる色を付けて表示する表示手段と、を備えたことを特徴としている。本発明によれば、生体内部の内壁部において、癌などの病変部の疑いのある複数の特徴領域が検出され、各特徴領域には病変部の可能性の度合いに応じた点数が割り当てられる。そして、各特徴領域に割り当てられた点数に基づいて、内壁部の各位置における危険度が設定され、内壁部の各位置が危険度毎に色分けして表示される。これにより、病変部の可能性が高い領域を観察者が容易に把握することができるようになり、作業負担を軽減することが可能となる。請求項2に係る診断支援装置は、請求項1に係る発明において、前記抽出手段により抽出された複数の特徴領域を所定の項目に分類する分類手段を備え、前記重み付け手段は、前記分類手段により分類された項目毎に病変部の可能性の度合いに応じた点数を各特徴領域に割り当てることを特徴としている。本発明によれば、抽出手段によって抽出された複数の特徴領域は所定の項目に分類されるので、病変部の可能性の度合いに応じた点数の割り付けを項目毎に容易に行うことが可能となる。請求項3に係る診断支援装置は、請求項2に係る発明において、前記分類手段は、各特徴領域をそれぞれ抽出した検出処理の種類に応じて分類することを特徴としている。本発明によれば、各検出処理により抽出された特徴領域を効率的に分類することができる。請求項4に係る診断支援装置は、請求項2又は3に記載の発明において、前記分類手段は、前記複数の特徴領域を、前記内壁部の層構造が消失した領域、前記内壁部の最表面層が肥厚した領域、前記内壁部の表面の面粗さが異常である領域、及び、前記内壁部に管腔が存在する領域のうち少なくともいずれか1つの項目に分類することを特徴としている。本発明は、各特徴領域が分類される項目の具体的態様を示したものである。請求項5に係る診断支援装置は、請求項2~4のいずれか1項に係る発明において、前記複数の特徴領域を所定の項目に分類する基準を設定する基準設定手段を備え、前記分類手段は、前記分類基準設定手段により設定された基準に従って前記複数の特徴領域を分類することを特徴としている。本発明によれば、操作者の経験や好みに応じて各特徴領域を分類する基準を適宜設定することが可能となる。これにより、重点をおいて観察すべき領域危険度の高い領域を色付けして表示することが可能となり、作業負担を軽減することができる。請求項6に係る診断支援装置は、請求項1~5のいずれか1項に係る発明において、前記危険度設定手段は、前記複数の特徴領域の少なくとも一部が重なる重畳領域に対しては、各特徴領域にそれぞれ割り当てられた点数を加算して、その加算値に基づいて前記重畳領域に対する危険度を設定することを特徴としている。本発明によれば、複数の特徴領域の少なくとも一部が重なる重畳領域に対する危険度を各特徴領域に割り当てられた点数の加算値とすることにより、特に病変部の危険度の高い領域を観察者が瞬時に把握することが可能となる。請求項7に係る診断支援装置は、請求項1~6のいずれか1項に係る発明において、前記光強度データ取得手段は、前記内壁部の立体的な領域の光強度データを取得することを特徴としている。本発明において好適な具体的態様であり、光強度データ取得手段は、内壁部の立体的な領域の光強度データを取得することが好ましい。請求項8に係る診断支援装置は、請求項1~7のいずれか1項に係る発明において、前記表示手段は、前記立体構造データを可視化した画像として、透視投影処理による3次元画像、平行投影処理による3次元画像、所定断面における断層像のうち少なくともいずれか1つの画像を表示することを特徴としている。本発明は、立体構造データは3次元の構造情報を有しているため様々な形態の画像が生成可能であり、立体的に見せるための3次元画像や特定の断面のみの断層像の表示が可能であることを示す。いずれの画像でも病変部の表示は可能である。請求項9に係る診断支援装置は、請求項1~8のいずれか1項に記載の発明において、前記内壁部は、胆道、膵管、気管支、咽頭、食道、胃、大腸、子宮、又は、尿管の内壁部であることを特徴としている。請求項1~8に係る発明が特に有効な生体内の部位を限定したものである。また前記目的を達成するために、請求項10に係る診断支援方法は、生体内部の内壁部に対する光干渉断層計測により得られた該内壁部の光強度データを取得する光強度データ取得ステップと、前記光強度データ取得ステップにより取得された光強度データに基づいて、病変部の疑いがある複数の特徴領域を抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップにより抽出された各特徴領域に対して病変部の可能性の度合いに応じた点数を割り当てる重み付けステップと、前記重み付けステップにより各特徴領域に割り当てられた点数に基づいて、前記内壁部の各位置における危険度を設定する危険度設定ステップと、前記光強度データを可視化した画像上に前記危険度設定ステップによって危険度が設定された前記内壁部の各位置に危険度毎に異なる色を付けて表示する表示ステップと、を備えたことを特徴としている。また前記目的を達成するために、請求項11に係る病変部検出装置は、生体内部の内壁部に対する光干渉断層計測により得られた該内壁部の光強度データを取得する光強度データ取得手段と、前記光強度データ取得手段により取得された光強度データに基づいて、病変部の疑いがある複数の特徴領域を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された各特徴領域に対して病変部の可能性の度合いに応じた点数を割り当てる重み付け手段と、前記重み付け手段により各特徴領域に割り当てられた点数に基づいて、前記内壁部の各位置における危険度を設定する危険度設定手段と、を備えたことを特徴としている。また前記目的を達成するために、請求項12に係る病変部検出方法は、生体内部の内壁部に対する光干渉断層計測により得られた該内壁部の光強度データを取得する光強度データ取得ステップと、前記光強度データ取得ステップにより取得された光強度データに基づいて、病変部の疑いがある複数の特徴領域を抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップにより抽出された各特徴領域に対して病変部の可能性の度合いに応じた点数を割り当てる重み付けステップと、前記重み付けステップにより各特徴領域に割り当てられた点数に基づいて、前記内壁部の各位置における危険度を設定する危険度設定ステップと、を備えたことを特徴としている。本発明によれば、病変部の可能性が高い領域を観察者が容易に把握することができるようになり、作業負担を軽減することが可能となる。以下、本発明に係る診断支援装置を実施するための最良の形態について説明する。図1は、本実施の形態において測定対象とする胆道膵管の内壁部の断層情報の測定に使用されるOCT装置の構成を示すブロック図である。図1に示すように、OCT装置1は、測定対象の断層情報を例えば波長1.3μmを中心とするSS-OCT計測により取得し、取得した断層情報によりOCT画像の表示等を行うものであって、OCT光源10、OCT干渉計30、演算処理装置コンピュータ90及びモニタ100等を備えて構成される。OCT光源10は周波数を一定の周期で掃引させながら赤外領域のレーザ光Lを射出する光源である。OCT光源10から射出されたレーザ光Lは、OCT干渉計30内の光分波部3により測定光L1と参照光L2とに分波される。光分波部3は、例えば、分岐比90:10の光カプラから構成され、測定光:参照光=90:10の割合で分波する。OCT干渉計30では、光分波部3により分波された参照光L2は、サーキュレータ5aを介して光路長調整部80により光路長が調整されて反射される。この光路長調整部80は、断層画像の取得を開始する位置を調整するために参照光L2の光路長を変更するものであり、コリメータレンズ81、82および反射ミラー83を有している。そして、サーキュレータ5aからの参照光L2はコリメータレンズ81、82を透過した後に反射ミラー83により反射され、参照光L2の戻り光L2aは再びコリメータレンズ81、82を介してサーキュレータ5aに入射される。ここで、反射ミラー83は可動ステージ84上に配置されており、可動ステージ84はミラー移動部85により矢印X方向に移動可能に設けられている。そして可動ステージ84が矢印A方向に移動することにより、参照光L2の光路長が変更するようになっている。そして、光路長調整部80からの参照光L2の戻り光L2aは、サーキュレータ5aを介して光合分波部4に導光される。一方、光分波部3により分波された測定光L1は、サーキュレータ5b、光ファイバFB1及び光学ロータリコネクタ部41を介して光ファイバFB2によりOCTプローブ40の先端の光出射端まで導光され、光出射端から出射されて測定対象Tに照射される。また、OCTプローブ40は、測定光L1が測定対象Tに照射されたときの測定対象Tからの後方散乱光L4を導光する。詳細を後述するOCTプローブ40は、プローブ外筒内に光ファイバFB2が挿入配置されており、光走査部42内の図示しないモータにより、光学ロータリコネクタ部41から先となる光ファイバFB2がプローブ外筒内で回転する構成となっている。また、光出射端から測定対象Tに向けて出射される測定光L1は、光ファイバFB2の光軸に対して偏向した方向略垂直な方向となっており、光ファイバFB2が回転することによって、光出射端から出射される測定光L1の出射方向もOCTプローブ40の長軸周りに回転するようになっている。ここで、本実施の形態では、OCTプローブ40の光出射端から出射される測定光L1の出射方向測定光L1の光軸方向であって、測定対象Tの深さ方向とする方向をA軸方向又はA軸、OCTプローブ40の長軸方向光ファイバFB2の光軸方向をC軸方向又はC軸、A軸とC軸とからなるAC面に直角な方向をB軸方向又はB軸とする。また、本実施の形態のOCTプローブ40のように、光出射端からの測定光L1の出射方向をOCTプローブ40の長軸周りに回転させる構成の場合においては、A軸方向も長軸周りに回転するため、A軸方向というときにはOCTプローブ40の長軸から見て放射方向を示し、B軸方向という場合にはOCTプローブ40の長軸周りの円周方向を示す。これによれば、上記のように光ファイバFB2が回転した場合には、測定光L1がB軸方向に走査されるため、A軸とB軸とからなるAB面の断層情報が取得される。なお、この測定光L1のB軸方向の走査をB走査というものとする。また、OCTプローブ40の光出射端は、光走査部42内の図示しないモータにより光ファイバFB2と共にC軸方向に進退移動するようになっている。これによって測定光L1がC軸方向に走査されるため、AC面の断層情報が取得される。なお、この測定光L1のC軸方向の走査をC走査というものとする。このC走査をB走査と同時又は交互に行うことによって、A軸、B軸、C軸からなる3次元空間における立体的な領域の断層情報が取得される。本明細書では立体的な領域の断層情報を立体構造情報又は立体構造データという。後方散乱光L4は、OCT干渉計30に導光され、OCT干渉計30にてサーキュレータ5bを介して光合分波部4に導光される。そして、この光合分波部4において測定光L1の後方散乱光L4と参照光L2の戻り光L2aとを合波し干渉情報検出部70側に射出するようになっている。干渉情報検出部70は、光合分波部4により合波された測定光L1の戻り光L4と参照光L2の戻り光L2aとの干渉光L5を、所定のサンプリング周波数で検出するものであり、干渉光L5の光強度を測定するInGaAsフォトディテクタ71aおよび71bと、InGaAsフォトディテクタ71aの検出値とInGaAsフォトディテクタ71bの検出値のバランス検波を行なう干渉光検出部72とを備えている。なお、干渉光L5は、光合分波部4において2分され、InGaAsフォトディテクタ71aおよび71bにおいて検出され、干渉光検出部72に出力される。干渉光検出部72は、OCT光源10の掃引トリガ信号に同期して、干渉光L5をフーリエ変換することにより、A軸方向の各位置における後方散乱光L4の強度を検出する。演算処理装置90は、汎用のコンピュータの本体と同様の構成を有する構成部であり、図示しないプロセッサ、記憶装置、通信インターフェースなどを備えている。また、演算処理装置90には、操作パネル、キーボード、マウスなどの入力装置94やモニタ100が接続されている。なお、演算処理装置90は、上記のOCT光源10及びOCT干渉計30と共に、OCT装置1本体の筐体内に一体的に組み込まれたものであっても良いし、OCT装置1本体にケーブルなどで接続されたコンピュータであっても良い。演算処理装置90は、OCT光源10、ミラー移動部85、光走査部42等のOCT装置1の各部を統括的に制御する制御機能、干渉光検出部72により検出された後方散乱光L4の強度の情報を取得して、測定対象Tの断層像等のOCT画像を生成しモニタ100に表示する表示画像生成機能、表示機能と併せて実施される診断を支援する診断支援機能などを備えている。これらの機能の実施において必要な操作は入力装置92を用いて行われ、必要な情報の表示はモニタ100に表示されるようになっている。なお、干渉光検出部72において後方散乱光L4の強度を検出するためのフーリエ変換などの処理もこの演算処理装置90において行うようにしてもよい。また、演算処理装置90は、LANなどの通信回線を介して図2のように通信機能を有するX線透視装置110やその他の任意の医療機器内視鏡、CT、MRI、EUS、IDUS、MRI、THz等の装置と通信を行うことができるようになっている。また、通信回線を介してデータベース112とも接続されている。データベース112は、演算処理装置90により生成されたOCT画像のデータ等を管理するファイリングシステムであり、例えば、データを保管する大容量記憶装置と、この大容量記憶装置に保管されたデータを管理するデータベースソフトウェアとを含んで構成されている。演算処理装置90はデータベース112に保管されているデータを適宜取得することができ、過去にデータベースに保管したOCT画像等のデータや他の医療機器によってデータベースに保管されたデータを適宜取得することができるようになっている。また、データベース112には、パソコン等の任意の端末を通信回線を介して接続することができ、データベース112に保管されているOCT画像等のデータを端末で読み出して、演算処理装置90における診断支援機能等の処理を、端末のソフトウェア処理によって実施することもできる。なお、データベースには、例えば任意の医療機器で取得された画像データ用のファイリングシステムの他に電子カルテ等の他用途のファイリングシステムを含ませることが可能である。次に、本実施の形態において測定対象とする胆道膵管の内壁部の測定に使用されるOCT装置1におけるOCTプローブ40の構成について図3を用いて説明する。同図に示すようにOCTプローブ40の先端部は、プローブ外筒シース44と、キャップ46と、光ファイバFB2と、バネ48と、固定部材50と、光学レンズ52とを有している。シース44は、OCTプローブ40全体を覆う可撓性を有する筒状の部材であり、測定光L1および後方散乱光L3が透過する材料からなっている。キャップ46は、シース44の先端に設けられ、シース44の先端を閉塞している。また、キャップ46には、ガイドワイヤを挿通するためのガイドワイヤ用孔54が形成されており、ガイドワイヤ用孔54は、キャップ46の側面に一方の開口54Aを有し、前面に他方の開口54Bを有している。ガイドワイヤは、事前に測定部位に配置されてOCTプローブ40をその位置に案内するためのものであり、測定位置に配置したガイドワイヤをこのガイドワイヤ用孔54に挿通させ、OCTプローブ40を先方に進行させることによって、OCTプローブ40をガイドワイヤに案内させて測定部位まで移動させることができる。このようにガイドワイヤを使用してOCTプローブ40を案内することによって、OCTプローブ40を直接進入させることが難しい胆管や膵管へのOCTプローブ40の配置を容易に行うことができる。光ファイバFB2は、シース44内に挿入配置されており、OCTプローブ40の基端側において図1にも示したように光ファイバFB1と光学ロータリコネクタ部41を介して光学的に接続される。この光ファイバFB2により、光ファイバFB1から射出された測定光L1が光学レンズ52まで導波され、光学レンズ52で取得された測定対象Tからの後方散乱光L3が光ファイバFB1まで導波される。バネ48は、光ファイバFB2の外周に固定されていており、これによって、基端側の光学ロータリコネクタ部41において与えられた回転力が光ファイバFB2の先端まで伝達される。光学レンズ52は、固定部材50によって光ファイバFB2の先端側に固定されており、略半球状に形成されている。この光学レンズ52により、光ファイバFB2から出射された測定光L1がA軸方向に偏向されると共に所定位置に集光するようになっている。また、光学レンズ52により、測定対象Tからの後方散乱光L3が集光されて光ファイバFB2に入射する。なお、光ファイバFB2の光軸と、光学レンズ52によって偏向された測定光L1の光軸とが交わる点が、OCTプローブ40の光出射端に相当する。また、上記のように、OCTプローブ40の光出射端から出射される測定光L1の出射方向測定光L1の光軸方向であって、測定対象Tの深さ方向とする方向をA軸方向又はA軸、OCTプローブ40の長軸方向光ファイバFB2の光軸方向をC軸方向又はC軸、A軸とC軸とからなるAC面に直角な方向をB軸方向又はB軸と定義しており、光学レンズ52によって偏向された測定光L1の出射方向がA軸方向となる。本実施の形態における光学レンズ52では、C軸方向に対して測定光L1を略直角の方向に偏向しているため、A軸方向はC軸方向に略直角の方向となる。OCTプローブ40の基端側には、図1に示した光学ロータリコネクタ部41や光走査部42を内包した駆動装置56が設置される。駆動装置56は、筐体58の内部に配置されたフレーム60内に上記の光学ロータリコネクタ部41が配置されており、光学ロータリコネクタ部41は、フレーム60に固定された光コネクタ部61と光コネクタ部61に対して回動可能に支持された回転筒62とを備えている。光コネクタ部61及び回転筒62には両方を貫通する導光用孔が形成される共に、その導光用孔に所要の光学系が組み込まれており、導光用孔の光コネクタ部61側の開口端に図1に示した光ファイバFB1の端部が固定され、導光用孔の回転筒62側の開口端にOCTプローブ40の光ファイバFB2の端部が固定される。これによって、光ファイバFB1と光ファイバFB2が光学的に接続され、光ファイバFB1から射出された測定光L1が光ファイバFB2に入射し、光ファイバFB2から射出された後方散乱光L3が光ファイバFB1に入射するようになっている。また、回転筒62には光ファイバFB2の外周に固定されたバネ48が光ファイバFB2と共に固定され、筐体58にはシース44が固定されている。従って、回転筒62が光コネクタ部61に対して回転すると、光ファイバFB2全体が光ファイバFB1に対して回転すると共に、シース44内において回転し、光ファイバFB2の先端側に固定された光学レンズ52もシース44内で回転するようになっている。一方、フレーム60には、図1の光走査部42の構成要素となるモータ63が固定されており、このモータ63が、ギヤ64を介して回転筒62に連結されている。これによって、モータ63の駆動によって回転筒62が回転し、上記のように光ファイバFB2及び光学レンズ52がシース44内で矢印R2方向B軸方向に回転するようになっている。これによって、光学レンズ52から出射される測定光L1がB軸方向に走査B走査される。また、筐体58には、図1の光走査部42の構成要素となる他のモータ65が固定されており、このモータ65によって進退移動用ボールネジ66が回転するようになっている。進退移動用ボールネジ66は、フレーム60に設けられた支持部材67のネジ孔に螺合しており、進退移動用ボールネジ66が回転するとフレーム60が光ファイバFB2の光軸方向に進退移動するようになっている。従って、モータ65の駆動によって、光ファイバFB2及び光学レンズ52がシース44内で矢印S1及びS2方向C軸方向に進退移動するようになっている。これによって、光学レンズ52から出射される測定光L1がC軸方向に走査C走査される。上記モータ63、65は、例えば図1の入力装置92による操作者の操作等に従って演算処理装置90から与えられる駆動信号により駆動し、又は、駆動装置56自体に設けられる操作部の操作により駆動し、測定光L1のB走査とC走査を適宜行わせることができるようになっている。また、図では省略したが、駆動装置56には、光ファイバFB2の回転角度の情報と光ファイバFB2のC軸方向の位置の情報を取得する位置センサが設けられており、位置センサで取得されたそれらの情報が演算処理装置90に与えられるようになっている。これによって、演算処理装置90において、測定光L1のB走査やC走査の走査位置の関する制御が行われると共に、干渉光検出部72から取得されるA軸方向の後方散乱光L4の強度が測定されたときのB軸方向及びC軸方向の位置を把握することができるようになっている。ただし、走査位置を制御する方法やB軸方向及びC軸方向の位置を把握する方法はこれに限らない。また、シース44の外周面の2箇所には、C走査の範囲を示すマーカプラチナマーカ68A、68Bが付着されている。後述のように胆道膵管のOCT測定の際にはX線透視装置を使用したX線透視画像の撮影が行われる。そのとき、シース44とマーカ68A、68BとのX線透過率が異なるためシース44はX線を透過し、マーカ68A、68Bは不透過、マーカ68A、68Bの位置をX線透視画像上で把握することができる。一方、これらのマーカ68A、68Bは、予め決められたC走査の始点の位置と終点の位置に付着されているため図面上では実際より狭い間隔位置に示している、X線透視画像上のマーカ68A、68Bの位置によってC走査の範囲をX線透視画像により把握することが可能である。なお、マーカ68A、68BはC走査の始点と終点の位置のわずかに外側C走査範囲の外側に付着されており、測定光L1を遮断しないようになっている。また、マーカ68A、68Bのいずれが始点の位置と終点の位置を示すかはC走査の向きによって入れ替わる。更に、マーカ68A、68Bの材質は、X線透過率がシース44と異なるものであればよい。ここで、本実施の形態で使用する用語を説明しておく。上記のように定義したA軸、B軸、C軸に対して、A軸とB軸とで作られる面A軸がC軸に直交する場合はC軸に直交する面を‘AB面’、A軸とC軸によって作られる面を‘AC面’、B軸とC軸とで作られる面を‘BC面’、AB面によって切断された切断対象の断面を‘AB断面’、AC面で切断された切断対象の断面を‘AC断面’、BC面で切断された切断対象の断面を‘BC断面’というものとする。また、図1の演算処理装置90において、干渉光検出部72から得られた後方散乱光L4の強度の値又はこれに所定の変換処理を施した値を‘散乱光強度’又は‘散乱光強度データ’主として散乱光強度データを用いる、各散乱光強度データが得られた位置又はこれに対応する位置に各散乱光強度データを対応付けたものを‘断層情報’又は‘断層データ’主として断層データを用いる、AB断面の断層データを‘AB断層データ’、AC断面の断層データを‘AC断層データ’、BC断面の断層データを‘BC断層データ’、例えばB走査とC走査を同時にいわゆるスパイラル走査又は交互にC軸方向に一定距離ずつ移動しながらB走査行うこと等によって得られる立体的な領域の断層情報であって、立体的な領域の各位置に各散乱光強度データを対応付けたものを‘立体構造情報’又は‘立体構造データ’主として立体構造データを用いるというものとする。更に、モニタに表示可能なAB断面、AC断面、BC断面の画像を各々‘AB断層像’、‘AC断層像’、‘BC断層像’、これらを総称して‘断層像’といい、立体構造データから生成されたモニタに表示可能な画像を‘立体構造像’、これらのOCT装置1の測定によって得られたモニタに表示可能な画像を‘OCT画像’というものとする。なお、上記実施の形態のOCTプローブ40では、C軸方向と略直角となるA軸方向に測定光L1を出射する光出射端をC軸方向のOCTプローブ40の長軸光ファイバFB2の光軸の周りに回転させることで測定光L1をB軸方向に走査し、光出射端をC軸方向に移動させることで測定光L1をC軸方向に走査する構成としたが、この構成に限らない。例えば、OCTプローブ40の光出射端から出射する測定光L1の出射方向又は出射位置光出射端の位置のうちの少なくとも一方を変更することによって測定光L1を異なる2方向に走査できるようにした構成であれば良く、立体的な領域の立体構造データを取得することができる。このとき、光出射端からの測定光L1の出射方向をA軸方向又はA軸、測定光L1が走査される2方向のうちの一方をB軸方向又はB軸、他方をC軸方向又はC軸と定義して以下で説明する各処理を略同様に適用することができる。次に、上記のOCT装置1を用いて胆道膵管を観察する際の手順について説明する。まず、図2に示したようにOCT装置1と通信可能なX線透視装置110が設置されている部屋において患者をX線透視装置110の撮影台に乗せ、X線透視できる状態にする。続いて、図4に示すように、内視鏡200の挿入部202を図示しない患者の口から挿入し、食道胃を経由して挿入部202の先端を十二指腸にあるファーター乳頭十二指腸乳頭部の近傍位置まで挿入する。詳細については省略するが、内視鏡200は周知のように体腔内に挿入される挿入部202や操作者が把持して各種操作を行う操作部材が設けられた手元操作部等を備えている。挿入部202の内部には、鉗子等の処置具を挿通させる鉗子チャンネルが設けられており、その鉗子チャンネルに処置具を挿入する鉗子口鉗子導入口204が手元操作部に設けられ、鉗子導入口204から挿入した処置具を導出する鉗子口鉗子導出口206が挿入部202の先端面に設けられている。また、同図には、十二指腸の横に膵臓が示され、その上方に肝臓が示されている。肝臓の下には胆嚢が示されている。周知のように肝臓により作られた胆汁は、胆管により十二指腸まで運ばれてファーター乳頭の開口から十二指腸内に送り出されるようになっている。胆嚢は胆嚢管により胆管に繋がれており、胆汁を蓄積する。また、膵臓により作られた膵液は、膵臓内の膵管を通って十二指腸まで運ばれる。細かい膵管は十二指腸に向けて寄り集まり、主膵管、副膵管と呼ばれる太い二本の管になって、十二指腸に繋がる。主膵管は、十二指腸壁内で総胆管と合流して短い共通管となり、ファーター乳頭において十二指腸に開口されている。胆管は、肝臓から十二指腸まで胆汁を運ぶ管腔構造物の総称であり、部位に応じた名称が付けられている。肝臓の中にある胆管は肝内胆管と称され、肝臓の外から十二指腸までの胆管は肝外胆管と称されている。肝内胆管は大きく2つに枝分かれしており、それぞれ左肝管、右肝管と称される。胆外肝管は左肝管と右肝管とが合流する肝門部から十二指腸までの部分であり、肝門部から胆嚢管が合流する三管合流部までの部分は総肝管と称され、三管合流部から十二指腸までは総胆管と称されている。また、胆管肝内胆管、肝外胆管の他に胆嚢やファーター乳頭を含む部位は胆道と称されており、本発明は、胆道の全ての部位を診断等の対象として適用可能である。上記のように内視鏡200の挿入部202の先端を十二指腸のファーター乳頭の近傍まで挿入すると、ERCP内視鏡的逆行性胆管膵管造影用のカテーテルを鉗子口鉗子導入口204から鉗子チャンネルに挿入して鉗子口鉗子導出口206から導出させ、X線透視画像を確認しながら胆管又は膵管に挿入する。造影後、カテーテル内を経由して図3のOCTプローブ40を所望位置に案内するためのガイドワイヤ210を胆管又は膵管内に留置し、図4のようにOCT装置1により観察測定したい部位に配置する。続いて、ガイドワイヤを留置した状態でカテーテルを抜き、図3に示したOCTプローブ40のガイドワイヤ用孔54にガイドワイヤ210を基端側から通して、ガイドワイヤ210に沿って鉗子口鉗子導入口204から鉗子チャンネルに挿入して鉗子口鉗子導出口206から導出させ、ガイドワイヤ210に沿ってファーター乳頭の開口から胆道又は膵管に挿入し、観察したい部位に配置する図5参照。また、このような作業時において、OCT装置1の演算処理装置90にリアルタイム観察モードの処理を実行させておくことによって、演算処理装置90は、OCTプローブ40でB走査を繰り返し行いながらAB断層データを取得し、円形のAB断層像をリアルタイムにモニタ100に表示する。観察者は、そのリアルタイムに表示されるAB断層像を観察しながら、OCTプローブ40の位置を動かして、病変部の中心、側方進展領域の概要を確かめる。そして、C走査を行う範囲が適切となるようにOCTプローブ40の位置を決めた後、C走査測定開始の指示操作を入力装置92により行う。C走査測定開始の指示操作を行うと、C走査が開始される前にOCT装置1から通信回線を介してX線透視装置110にトリガ信号が与えられ、そのトリガ信号によりX線透視装置110がOCTプローブ40の周辺領域のX線透視画像を撮影し、そのX線透視画像を通信回線を通じて演算処理装置90に与え、又は、データベース112に登録する。上述のようにOCTプローブ40のシース44には、C走査の始点と終点を示すマーカ68A、68Bが付与されており、X線透視画像にそのマーカ68A、68Bが造影されるため、胆道又は膵管の全域のうちのどの範囲をC走査の範囲測定領域としたかがそのX線透視画像により特定される。X線透視画像の撮影及び記憶が終了すると、OCT装置1は、OCTプローブ40の光出射端光学レンズ52をC走査の始点位置に移動させてC走査を開始する。このときB走査とC走査とを例えば同時いわゆるスパイラル走査に行い、例えば長さ100mmの範囲の立体構造データを取得する。C走査中において観察者は、内視鏡200およびOCTプローブ40を静止させた状態に保持する。モニタ画面中には、測定中のAB断層像と共に、特定のAC断層像がC走査に従って展開される。なお、図6のようにOCTプローブ40のシース44の外周面の例えばC走査範囲外の2箇所に膨縮可能なバルーン220、222を設置すると好適である。これによれば、測定部位にOCTプローブ40を配置した後にそれらのバルーン220、222に流動体を注入することによってバルーン220、222を膨らませて測定部位の内壁に当接させることができる。これによって体動の影響を受けることなく、OCTプローブ40と測定部位の内壁との相対的な位置を固定することができる。C走査が終了すると、モニタ100により視覚的に、又は、スピーカにより聴覚的に測定終了の合図がOCT装置1から発せられる。そして、OCTプローブ40の光出射端である光学レンズ52がC走査の始点位置に戻された後、リアルタイム観察モードに復帰し、OCTプローブ40でB走査が行われると共に、これにより取得されたAB断層像、AC断層像がリアルタイムでモニタ100に表示される。観察者は、別の場所を測定する場合には上記の操作を繰り返し、観察を終了する場合には、OCTプローブ40を内視鏡200の挿入部202の鉗子チャンネルから抜き取ると共に、OCT装置1の動作を停止させる。なお、OCTプローブ40を胆道膵管に挿入する方法は、経内視鏡観察法の他に、経皮度肝観察法があり、これを用いてもよい。また、ガイドワイヤを使用する方法ではなく、カテーテル内部を通してファーター乳頭部からOCTプローブ40を胆道膵管に挿入する方法でもよい。ERCP内視鏡的逆行性胆管膵管造影手技における造影剤注入、または、IDUS管腔内超音波検査プローブの挿入で使用されている方法は、いずれも使用可能である。また、上記説明ではOCT装置1と共にX線透視装置110を使用する場合について説明したが、X線透視装置110ではなくCT、MRI、THzイメージング装置等の他の透視装置を用いてもよい。透視装置によって撮影された画像はリアルタイムにそれらの透視装置が備えるモニタに表示させるだけでなく、OCT装置1に通信回線を介してOCT装置1に取り込み、OCT装置1のモニタ100に、OCT画像と共にリアルタイムに表示させるようにしてもよい。以上のようにしてOCT装置1により取得された立体構造データはOCT装置1の演算処理装置90により画像処理されて立体構造像として可視化され、モニタ100に表示される。立体構造像は、後述のように各種可視化技法によって異なる表示形態に切り替えて表示されることができるようになっている。また、OCT装置1の演算処理装置90は、病変部病変部として疑われる特徴的な構造を自動検出する診断支援機能も備えており、後述のように立体構造データに基づいて病変部を自動検出してモニタ100に病変部を表示させることもできるようになっている。更に、OCT装置1により取得された立体構造データ、又は、これにより生成された立体構造像は、患者情報などの各種付帯情報に関連付けられて、通信回線により接続されたデータベース112に保存される。患者情報は、患者IDや患者氏名等の患者を特定する情報である。なお、立体構造データを取得した後も演算処理装置90における立体構造像を表示する表示機能や診断支援する診断支援機能の処理に関しては、データベース112に通信回線を介して接続されたOCT装置1以外の端末電子カルテシステムのコンピュータ等においても実施可能である。即ち、OCT装置1の演算処理装置90と同様の処理を実施するためのソフトウェアOCT表示ソフトを演算処理装置90以外の端末において実行し、データベース112から立体構造データを取得して演算処理装置90の処理を実施することができる。次にOCT装置1演算処理装置90にける診断支援機能について説明する。上記のように胆道膵管の所定部位の立体構造データが取得されると、演算処理装置90の表示機能によって立体構造像等の表示が行われる後述。病変部が存在する場合には、観察者はその病変部を特定し、切除する場合には切除線を決めることによって切除する範囲を決定する。一方、演算処理装置90は、病変部病変部として疑われる部位を自動で検出し、立体構造像と合わせてその病変部の領域の情報を表示する診断支援機能を備えており、観察者は、入力装置92を所定操作によって適宜その診断支援機能を実行させて病変部の特定や切除線の決定の参考にすることができるようになっている。なお、立体構造像等を表示する表示機能については、診断支援機能においても同様に実施されるものであり、診断支援機能の説明の中で行うものとする。まず、診断支援機能の説明の前に胆道膵管の内壁部の構造と癌などの病変が生じた場合の形態変化について説明する。胆道における内壁部の構造は、図7のように内腔側の表面内壁部の表面から外側へ順に、組織構造の異なる粘膜上皮層、繊維筋層、漿膜下層により形成されている。膵管は、内腔側から粘膜上皮、繊維結合組織、膵腺房組織膵実質の順に形成されている。本実施の形態では、各層を内腔側から外側へ順に第1層、第2層、第3層と称し、内壁部表面第1層の表面を最表面又は上皮細胞と称する。上記のOCT測定によって得られた立体構造データにおいては、正常部位正常組織であれば第2層で最も強い散乱光強度データが得られ、次いで第1層で強い散乱光強度データが得られ、第3層で最も弱い散乱光強度データが得られる。胆道膵管における内壁部に癌、あるいは将来的に癌へと変化する可能性の高い前癌状態等の切除が必要となる病変部が存在する場合、図7のような正常部位に対して次の病変タイプ1~6のような形態変化が病理学的に知られている。1、最表面に乳頭状隆起ができる。2、第1層が肥厚する。3、繊維化が進行する。4、ランダムに最表面の細胞上皮細胞が増殖する。5、癌性腺管が発生する。6、血管の形態が変化する。または新生血管ができる。演算処理装置90は、診断支援機能の実行によって上記のような病変タイプ1~6の病変部が示す特徴的な構造形態を立体構造データの中から検出し、特徴領域として抽出する。その検出処理の方法として、以下に示す検出処理タイプ1~9の9通りの態様が考えられ、各々、検出可能な病変タイプが異なり、以下で説明する各検出処理タイプ1~9は各々、次の病変部タイプを検出することができる。検出処理タイプ1:病変タイプ1~3検出処理タイプ2:病変タイプ1、2、4検出処理タイプ3:病変タイプ1、4検出処理タイプ4:病変タイプ1検出処理タイプ5:病変タイプ1検出処理タイプ6:病変タイプ5検出処理タイプ7:病変タイプ3検出処理タイプ8:病変タイプ3検出処理タイプ9:病変タイプ6まず、検出処理タイプ1~9のいずれの処理を行う場合においても演算処理装置90により前処理として実施される処理について説明すると、OCT測定により取得された立体構造データからノイズを除去するノイズ除去処理が行われる。このノイズ除去処理は、例えばぼかし処理によるものである。ここで、立体構造データは、3次元空間を最小単位のボクセルで細分化したボクセル空間で示すと、各ボクセルの位置に対応する測定領域の各位置での散乱光強度データが各ボクセルのボクセル値として割り当てられた構造を有している。散乱光強度データが割り当てられたボクセルの領域は、測定領域と同様に略円柱状の立体形状を有し、A軸A軸方向、B軸B軸方向、C軸C軸方向は、ボクセル空間においても同様に定義されるものとする。ぼかし処理では、立体構造データが割り当てられた全てのボクセルの各々が順に着目ボクセルに設定されるとともに、着目ボクセルを中心とする所定領域内のボクセル例えば着目ボクセルに隣接する9×9×9=27個のボクセルの散乱光強度データの平均値が着目ボクセルの散乱光強度データとして変換される。これによって立体構造データからノイズが除去される。続いて、立体構造データからOCTプローブ40のシース44での散乱光強度データを取り除くシース除去処理が行われる。このシース除去処理では、まず、A軸方向のラインが通過する位置A軸方向の各位置の散乱光強度データの値を示す信号をA軸方向散乱光強度信号というものとすると、BC面の各位置において、A軸方向散乱光強度信号が微分されて微分信号が生成される。なお、A軸方向のラインを想定した場合、そのようなラインがB軸方向とC軸方向の異なる位置に多数存在しており、A軸方向に着目する場合に、全てのラインについて着目するときには、BC面の各位置において等と表現するものとする。次に、BC面の各位置において、微分信号が最大値を示すA軸方向の位置が検出される。微分信号が最大値を示す位置は、シース44の内壁面の位置を示しており、その最大値の位置から既知のシースの厚さ分A軸方向の外側に離間した位置までの範囲がシース44での散乱光強度データとなる。そして、その範囲の散乱光強度データがノイズレベルまで低減した値に変換される。これによって、立体構造データからシース44での散乱光強度データが取り除かれる。以上の前処理が実施された後、以下の各検出処理タイプ1~9に応じた検出処理が演算処理装置90により実施される。1.検出処理タイプ1検出処理タイプ1の処理は、立体構造データが取得された胆道膵管の内壁部生体内壁部において第1層の散乱光強度が所定値の範囲から外れている部位が存在する場合にその部位を特徴的な構造を有する病変部特徴領域として検出する処理である。図8Aは、本検出処理タイプ1により検出される病変タイプ1~3のうちの病変タイプ2、3の病変部を有する生体内壁の立体構造データを、その病変部を通過するAC断層像により例示したものである。図8Aには、第1層において繊維化が進行した部位が示され、図8Aの一部を拡大した図8Bにおいて第1層が周辺よりも肥厚している部位が示されており、これらの部位が病変タイプ2、3の病変部に該当する。このような病変部を特徴領域として検出するため、本検出処理タイプ1では以下の手順で各処理が行われる。図29のフローチャートを参照する。まず、前処理におけるシース除去処理時と同様に、BC面の各位置において、A軸方向散乱光強度信号を微分した微分信号が求められるステップS50。次に、各BC面の各位置において、求めた微分信号が最大値を示すA軸方向の位置が検出される。微分信号が最大値を示す位置は生体内壁部の第1層の表面の位置、即ち、最表面の位置であり、これによって、図8AのようにBC面の各位置における生体内壁部の最表面のA軸方向の位置が検出されるステップS52。なお、上記の処理をBC面の各位置において行う順序としてC軸方向の位置を固定し、B軸方向の位置を順次変更してB軸方向の全ての位置において上記処理を行った後、C軸方向の位置をずらして同じことを繰り返すようにする場合やその逆の場合等が考えられるが、どのような順序でもよい。生体内壁部の最表面の位置が検出されると、次に、BC面の各位置において、図8Bのように最表面の位置からA軸方向外側の所定長さ分の範囲例えば、100μmの長さ範囲であり、第2層を含む範囲でのA軸方向散乱光強度信号散乱光強度データが積算されるステップS54。これによって生体内壁部の最表面から組織内の所定深さまでの範囲での散乱光強度の積算値が得られる。図8Cはこれによって得られた積算値の分布を例示したものである。次に、積算値が所定値の範囲から外れている位置が検出されるステップS56。即ち、積算値が所定の上限値よりも大きい位置と、所定の下限値よりも小さい位置が検出される。病変タイプ1、2のように内壁部の最表面に乳頭状隆起ができた場合や第1層が肥厚した場合には積算値が小さくなり、病変タイプ3のように繊維化が進行した場合には積算値が大きくなることから、閾値を適切な値に設定すれば、この検出によって病変部の可能性がある位置が検出される。そして、積算値が所定値の範囲から外れているとして検出された位置によって形成された3次元的に一定の広がりを有する領域所定の大きさ以上の連続的な領域の検出が行われ、検出された場合に最終的にその領域が病変部病変部の領域と判断されるステップS58。以上の処理手順によって検出処理タイプ1の処理が行われ、病変タイプ1~3のいずれかに該当する病変部の検出が行われると共に、その検出された病変部の領域が、後述の病変部の表示の際の特徴領域として抽出される。なお、この検出処理タイプ1に類似する検出処理として、上記のように最表面の位置からA軸方向外側の所定長さ分の範囲においてA軸方向散乱光強度信号を積算することなく、その範囲内で散乱光強度データが所定の閾値よりも大きい値を示す位置を検出し、検出した位置が3次元的に一定の広がりを有する領域を形成している場合にその領域を病変部の領域として検出し、特徴領域として抽出するようにしてもよい。2.検出処理タイプ2検出処理タイプ2の処理は、立体構造データが得られた胆道膵管の内壁部生体内壁部において第1層の厚みが所定の閾値を超えている部位が存在する場合にその部位を特徴的な構造を有する病変部特徴領域として検出する処理である。図9Aは、本検出処理タイプ2により検出される病変タイプ1、2、4のうちの病変タイプ2の病変部を有する生体内壁部の立体構造データを、その病変部を通過するAC断層像により例示したものである。同図には、第1層が肥厚している部位が示されており、この部位が病変タイプ2の病変部に該当する。このような病変部を検出するため、本検出処理タイプ2では以下の手順で各処理が行われる図30のフローチャートを参照する。まず、前処理におけるシース除去処理時と同様に、BC面の各位置において、A軸方向散乱光強度信号を微分した微分信号が求められるステップS70。次に、BC面の各位置において、微分信号に基づいて、図9Bのように生体内壁部の最表面の位置と、第1層と第2層の境界の位置が検出される。例えば、生体内壁部の最表面の位置と、第1層と第2層の境界の位置とではA軸方向散乱光強度信号の変化が大きく、微分信号において比較的大きな極大値を示すため、微分信号においてA軸方向の最も内側に存在する大きな極大値と最も外側に存在する大きな極大値を示す位置が該当位置として検出されるステップS72。次に、生体内壁部の最表面の位置と、第1層と第2層の境界の位置との間隔が求められる。これによって、BC面の各位置における第1層の厚みが求められるステップS74。次に、図9Cのように、第1層の厚みが所定の閾値より大きい値を示すBC面での位置が検出されるステップS76。これによって、病変タイプ2のように肥厚した病変部の位置が検出される。また、病変タイプ1、4の病変部についても第1層の厚みが増えることから、それらの病変部の位置も検出される。そして、第1層の厚みが所定の閾値より大きいとして検出された位置によって形成された3次元的に一定の広がりを有する領域所定の大きさ以上の連続的な領域の検出が行われ、検出された場合に最終的にその領域が病変部病変部の領域と判断されるステップS78。以上の処理手順によって検出処理タイプ2の処理が行われ、病変タイプ1、2、4のいずれかに該当する病変部の検出が行われると共に、その検出された病変部の領域が、後述の病変部の表示の際の特徴領域として抽出される。なお、この検出処理タイプ2に類似する検出処理として、ある一定範囲の散乱光強度データを示す位置を検出し、検出した位置が3次元的に一定の広がりを有する領域を形成している場合にその領域を病変部の領域として検出し、特徴領域として抽出するようにしてもよい。3.検出処理タイプ3検出処理タイプ3の処理は、立体構造データが得られた胆道膵管の内壁部生体内壁部において最表面の面粗さが所定の閾値を超えている部位が存在する場合にその部位を特徴的な構造を有する病変部特徴領域として検出する処理である。図10Aは、本検出処理タイプ3により検出される病変タイプ1、4のうちの病変タイプ4の病変部を有する生体内壁部の立体構造データを、その病変部を通過するAC断層像により例示したものである。同図には、最表面の細胞がランダムに増殖した病変タイプ4の病変部が示されている。このような病変部を検出するため、本検出処理タイプ3では以下の手順で各処理が行われる。図31のフローチャートを参照する。まず、前処理におけるシース除去処理時と同様に、BC面の各位置において、A軸方向散乱光強度信号を微分した微分信号が求められるステップS90。次に、BC面の各位置において、求めた微分信号が最大値を示すA軸方向の位置が検出され、図10BのようにBC面の各位置における生体内壁部の最表面のA軸方向の位置が検出されるステップS92。ここでは、この検出した位置を計測位置という。なお、上記の処理をBC面の各位置において行う順序としてC軸方向の位置を固定してB軸方向の位置を順次変更してB軸方向の全ての位置において上記処理を行った後、C軸方向の位置をずらして同じことを繰り返すようにする場合やその逆の場合等が考えられるが、どのような順序でもよい。次に、図10Bのように最表面のA軸方向の平均位置が算出されるステップS94。具体的には、BC面のある位置を着目位置として、その着目位置を中心としてBC面に所定の大きさの算出領域が設定される。そして、その算出領域における最表面のA軸方向の計測位置座標値の平均値が算出される。これによって算出された平均値がBC面での着目位置における最表面のA軸方向の平均位置として得られる。この処理がBC面での着目位置を順次変更しながら繰り返され、BC面の全範囲において最表面のA軸方向の平均位置が算出される。次に、BC面の各位置において、最表面の計測位置の平均位置に対する差分差分値が算出されるステップS96。このときBC面の各位置において平均位置のA軸方向の座標値が0一定位置となるように最表面の計測位置の座標値をシフトすると、図10Cのように最表面の計測位置を示す曲線の値が差分値を示す。次に、図10CのようにBC面が所定の大きさの領域で区分されB軸方向とC軸方向が所定長さ単位で区分され、各領域ごとに差分値の最大値と最小値との差が求められるステップS98。そして、その差が図10Dのように各領域における最表面の面粗さを示す値評価値として設定される。次に、各領域における最表面の面粗さが所定の閾値よりも大きい値を示す領域位置が検出されるステップS100。これによって、病変タイプ4のように最表面の細胞がランダムに増殖した病変部の位置が検出される。また、病変タイプ1のように最表面に乳頭状隆起が発生している場合も面粗さが大きくなることから、病変タイプ1の病変部の位置も検出される。そして、検出された領域位置によって形成された一定の広がりを有する領域所定の大きさ以上の連続的な領域の検出が行われ、検出された場合に最終的にその領域が病変部病変部の領域と判断されるステップS102。以上の処理手順によって検出処理タイプ3の処理が行われ、病変タイプ1、4のいずれかに該当する病変部の検出が行われると共に、その検出された病変部の領域が、後述の病変部の表示の際の特徴領域として抽出される。なお、ステップS98のようにBC面を所定の大きさの領域で区分するのではなく、B方向とC方向のいずれか一方向に等間隔のラインを設定し、各ラインにおいて所定長さの範囲ごとに差分値最表面の計測位置の平均位置に対する差分値の最大値と最小値との差を求め、これによって求めた差をその範囲での面粗さの値としてもよい。また、面粗さの値の求め方は上記の方法に限らない。例えば、図10Cに示した様な、所定の大きさの領域内における平均値からの差分値を求めた後、所定領域内における平均線からの絶対偏差の平均値を評価値としてもよい。あるいは、偏差の二乗値から評価値を算出する方法、最大値あるいは最小値を評価値とする方法、差分値の標準偏差や分散から評価値を求める方法、ピークの数を評価値とする方法、など、面の粗さを示す値を求めるものであればどのような方法であってもよい。病変タイプ4のランダムな細胞増殖を検知するためには、細胞1個の直径が約10μmであることから、所定領域の大きさは少なくとも1辺が40μm以上であることが望ましい。一方、病変タイプ1の乳頭状隆起を検知するためには、30μm程度の隆起を検知するために、少なくとも1辺が120μm以上であることが望ましい。この様に、所定領域の大きさを変化させて、異なる病変タイプの検出を行ってもよい。また、本検出処理タイプ3の処理は、胆道膵管に限らず、胆道膵管と同様に正常時に平坦な上皮構造を有する他の臓器、例えば気管支、咽頭、食道、胃、大腸、食道、尿管等における病変部の検出に有効であり、これらの部位に関して診断支援を行う場合に、病変部特徴領域の検出処理として本検出処理タイプ3を用い、検出した病変部の表示等に関して本実施の形態と同様に方法を用いて診断支援を行うことができる。4.検出処理タイプ4検出処理タイプ4の処理は、立体構造データが得られた胆道膵管の内壁部生体内壁部において最表面近傍に略球形の組織形態を有する部位が存在する場合にその部位を特徴的な構造を有する病変部特徴領域として検出する処理である。図11Aは、本検出処理タイプ4により検出される病変タイプ1の病変部を有する生体内壁部の立体構造データを、その病変部を通過するAC断層像により例示したものである。同図には、最表面に乳頭状隆起が発生している病変タイプ1の病変部が示されている。このような病変部を検出するため、本検出処理タイプ4では以下の手順で各処理が行われる。図32のフローチャートを参照する。まず、検出処理タイプ2と同様の処理により、生体内壁部の最表面の位置と、第1層と第2層の境界の位置の検出が行われるステップS110、S112。次に、BC面の各位置において、A軸方向散乱光強度信号を微分した微分信号が求められるステップS114。なお、ステップS110で求めた微分信号を記憶しておいたものを用いてもよい。次に、最表面より外側で、第1層と第2層の境界より内側となる位置範囲においてA軸方向散乱光強度信号の傾きが急峻に立ち上がる位置の検出が、BC面の各位置における微分信号に基づいて行われるステップS116。例えば、図11Aにおいて符号aと符号bで示す位置のA軸方向散乱光強度信号を図11Bに示すと、病変部が存在しない符号bの位置のA軸方向散乱光強度信号には、上記の位置範囲において傾きが急峻に立ち上がる位置は存在しない。一方、病変部が存在する符号aの位置のA軸方向散乱光強度信号には、上記の位置範囲において傾きが急峻に立ち上がる位置が存在し、その位置が検出される。そして、検出された位置によって形成された3次元的に一定の広がりを有する領域所定の大きさ以上の連続的な領域の検出が行われ、検出された場合に最終的にその領域が病変部病変部の領域と判断されるステップS118。以上の処理手順によって検出処理タイプ4の処理が行われ、病変タイプ1に該当する病変部の検出が行われると共に、その検出された病変部の領域が、後述の病変部の表示の際の特徴領域として抽出される。5.検出処理タイプ5検出処理タイプ5の処理は、立体構造データが得られた胆道膵管の内壁部生体内壁部において最表面近傍のBC断面に略円形泡形状の高散乱領域を有する部位が存在する場合にその部位を特徴的な構造を有する病変部特徴領域として検出する処理である。これによって、最表面に乳頭状隆起が発生している病変タイプ1の病変部の検出が行われる。本検出処理タイプ5では以下の手順で各処理が行われる。図33のフローチャートを参照する。まず、検出処理タイプ1と同様にBC面の各位置における生体内壁部の最表面のA軸方向の位置が検出されるステップS130、S132。次に、図12Aのように最表面の位置からA軸方向に一定距離離間した位置におけるBC断面のBC断層像リスライス画像が図12Bのように生成されるBC断面における散乱光強度データが抽出されるステップS134。次に、BC断面において所定の大きさの領域で区分けされ、各領域ごとに断層像散乱光強度データがフーリエ変換されて各領域の断層像の周波数成分が求められるステップS136。次に、所定の閾値を超える周波数成分を有する領域が検出されるステップS138。例えば、図12Bにおいて符号aと符号bで示す領域の断層像をフーリエ変換したときの各周波数の周波数成分の値を図12Cに示すと、病変部が存在しない符号aの領域での周波数成分には閾値を超えるような値は存在しない。一方、最表面近傍のBC断層像に泡形状の文様が存在する場合には最表面に乳頭状隆起が発生している病変タイプ1の病変部であり、その病変部が存在する符号bの領域での周波数成分には閾値を超えるような値を示す周波数ピークが存在し、その周波数ピークが上記処理により検出される。そして、所定の閾値を超える周波数成分を有するとして検出された領域によって形成された一定の広がりを有する領域所定の大きさ以上の連続的な領域の検出が行われ、検出された場合に最終的にその領域が病変部病変部の領域と判断されるステップS140。以上の処理手順によって検出処理タイプ5の処理が行われ、病変タイプ1に該当する病変部の検出が行われると共に、その検出された病変部の領域が、後述の病変部の表示の際の特徴領域として抽出される。6.検出処理タイプ6検出処理タイプ6の処理は、立体構造データが得られた胆道膵管の内壁部生体内壁部において所定値を超えた直径の球状又は半球状の低散乱領域を有する部位が存在する場合にその部位を特徴的な構造を有する病変部特徴領域として検出する処理である。図13Aは、本検出処理タイプ6により検出される病変タイプ5の病変部を有する生体内壁部の立体構造データを、その病変部を通過するAC断層像により例示したものである。同図には、癌性腺管が発生している病変タイプ5の病変部が示されている。このような病変部を検出するため、本検出処理タイプ6では以下の手順で各処理が行われる。図34のフローチャートを参照する。まず、検出処理タイプ2と同様の処理により、生体内壁部の最表面の位置の検出が行われるステップS150、152。次に、BC面の各位置において、A軸方向散乱光強度信号を微分した微分信号が求められるステップS154。なお、ステップS150で求めた微分信号を記憶しておいたものを用いてもよい。次に、生体内においてA軸方向散乱光強度信号の傾きが急峻に立ち上がる位置の検出が、BC面の各位置における微分信号に基づいて行われるステップS156。例えば、図13Aにおいて符号aと符号bで示す位置のA軸方向散乱光強度信号を図13Bに示すと、病変部癌性腺管が存在しない符号bの位置のA軸方向散乱光強度信号には、上記の位置範囲において傾きが急峻に立ち上がる位置は存在しない。一方、病変部が存在する符号aの位置のA軸方向散乱光強度信号には、上記の位置範囲において傾きが急峻に立ち上がる位置が存在し、その位置が検出される。そして、検出された位置によって形成された3次元的に一定の広がりを有する領域所定の大きさ以上の連続的な領域の検出が行われ、検出された場合に最終的にその領域が病変部病変部の領域と判断されるステップS158。以上の処理手順によって検出処理タイプ6の処理が行われ、病変タイプ5に該当する病変部の検出が行われると共に、その検出された病変部の領域が、後述の病変部の表示の際の特徴領域として抽出される。7.検出処理タイプ7検出処理タイプ7の処理は、立体構造データが得られた胆道膵管の内壁部生体内壁部において最表面から散乱光強度が信号限界ノイズレベルとなっている位置までのA軸方向の距離が所定の閾値よりも短い部位が存在する場合にその部位を特徴的な構造を有する病変部特徴領域として検出する処理である。図14Aは、本検出処理タイプ7により検出される病変タイプ3の病変部を有する生体内壁部の立体構造データを、その病変部を通過するAC断層像により例示したものである。同図には、繊維化が進行した病変タイプ3の病変部が示されている。このような病変部を検出するため、本検出処理タイプ7では以下の手順で各処理が行われる。図35のフローチャートを参照する。まず、検出処理タイプ1と同様の処理により、図14AのようにBC面の各位置における生体内壁部の最表面のA軸方向の位置が検出されるステップS170、S172。次に、BC面の各位置において、A軸方向散乱光強度信号の信号値がA軸方向のある位置から外側でノイズレベルと同等の信号限界を示す値信号限界とする所定の閾値より小さい値となっている領域が図14Bのように抽出されるステップS174。これによって、BC面の各位置において、信号限界の領域のA軸方向の最も内側となる境界の位置が検出される。次に、BC面の各位置において、生体内壁部の最表面の位置から信号限界の領域の境界の位置までのA軸方向の長さ信号有効長が図14Cのように算出されるステップS176。次に、図14CのようにA軸方向の信号有効長が、所定の閾値より小さい値を示すBC面での位置が検出されるステップS178。病変タイプ3のように繊維化が進行すると、その部分での後方散乱光の強度が大きくなり、その分、A軸方向の信号有効長が短くなることから、病変タイプ3の病変部の位置が検出される。そして、検出された位置によって形成された一定の広がりを有する領域所定の大きさ以上の連続的な領域の検出が行われ、検出された場合に最終的にその領域が病変部病変部の領域と判断されるステップS180。つまり、検出処理タイプ7では、A軸方向に垂直なBC面すなわち、内壁部の表面に設定された任意の測定点からA軸方向に関して散乱光強度信号の信号値が信号限界を示す値よりも小さくなるすなわち、ノイズレベルとなる境界点までの長さに相当する評価値を算出し、当該評価値が所定の閾値よりも小さくなる測定点を検出する。そして、検出された測定点の集合が連続した所定の大きさ以上の領域を形成している場合にはその領域を病変部として検出する。以上の処理手順によって検出処理タイプ7の処理が行われ、病変タイプ3に該当する病変部の検出が行われると共に、その検出された病変部の領域が、後述の病変部の表示の際の特徴領域として抽出設定される。8.検出処理タイプ8検出処理タイプ8の処理は、立体構造データが得られた胆道膵管の内壁部生体内壁部において正常な層構造が消失している部位が存在している場合にその部位を特徴的な構造を有する病変部特徴領域として検出する処理である。これによって、繊維化が進行して層構造が消失した病変タイプ3の病変部の検出が行われる。本検出処理タイプ8では以下の手順で各処理が行われる。図36のフローチャートを参照する。まず、AC面の各位置において、B軸方向に散乱光強度データが加算されるステップS190。これによって、C軸方向の各位置において、A軸方向の各位置での散乱光強度データの加算値が求められる。図15Aは第1層と第2層を有する正常な内壁部に対してこの処理が行われた場合のC軸方向のある位置におけるA軸方向の各位置での加算値を示し、図15Bは、病変タイプ5のように繊維化が進行して層構造が消失した病変部を有する内壁部に対してこの処理が行われた場合のC軸方向のある位置におけるA軸方向の各位置での加算値を示している。次に、C軸方向の各位置においてA軸方向の外側に向けて加算値が一定の減衰を示す図15Bの場合か否かの判断が行われ、肯定された場合のC軸方向の位置が検出されるステップS192。ここでは、前記加算値がA軸方向の外側に向けて一定の減衰をしているとみなせる範囲にある場合も前記判断が肯定されたものとして扱うことが好ましい。これにより、層構造が消失している領域の検出漏れを防止することが可能となる。そして、検出された位置によって形成された一定の広がりを有する領域所定の大きさ以上の連続的な領域の検出が行われ、検出された場合に最終的にその領域が病変部病変部の領域と判断されるステップS194。これによって、図15Bのように層構造を消失している部位が病変部として検出される。以上の処理手順によって検出処理タイプ8の処理が行われ、病変タイプ3に該当する病変部の検出が行われると共に、その検出された病変部の領域が、後述の病変部の表示の際の特徴領域として抽出される。なお、検出処理タイプ8の変形例として、B軸とC軸を逆にして処理を行ってもよい。すなわち、この変形例では、まず、AB面の各位置において、C軸方向に散乱光強度データが加算される。これによって、B軸方向の各位置において、A軸方向の各位置での散乱光強度データの加算値が求められる。次に、B軸方向の各位置においてA軸方向の外側に向けて加算値が一定の減衰を示すか否かの判断が行われ、肯定された場合のB軸方向の位置が検出される。そして、検出された位置によって形成された一定の広がりを有する領域所定の大きさ以上の連続的な領域の検出が行われ、検出された場合に最終的にその領域が病変部病変部の領域と判断される。また、散乱光強度データの加算方向は、B軸方向又はC軸方向に限定されず、少なくともBC面に平行な方向であればよい。すなわち、BC面に平行な方向であってB軸方向及びC軸方向に直交しない斜めの方向に加算するようにしてもよい。つまり、検出処理タイプ8では、A軸方向に垂直なBC面すなわち、内壁部の表面に設定された任意の測定点からA軸方向に関して同一深さにおける所定範囲の散乱光強度データを加算し、その加算値がA軸方向の外側に向けて一定に減衰しているとみなせる範囲にある場合にはその測定点を検出する。そして、検出された測定点の集合が連続した所定の大きさ以上の領域を形成している場合にはその領域を病変部として検出する。9.検出処理タイプ9検出処理タイプ9の処理は、立体構造データが得られた胆道膵管の内壁部生体内壁部において線状または網状に分布している低散乱領域が発生している部位が存在する場合にその部位を特徴的な構造を有する病変部特徴領域として検出する処理である。図16Aは、本検出処理タイプ7により検出する病変タイプ6の病変部を有する生体内壁部の立体構造データを、その病変部を通過するAC断層像により例示したものである。同図には、第2層に血管新生血管が発生した病変タイプ6の病変部が示されている図16C参照。このような病変部を検出するため、本検出処理タイプ9では以下の手順で各処理が行われる。図37のフローチャートを参照する。まず、検出処理タイプ2と同様の処理により、内壁表面の位置が検出されるステップS210、S212。次に、BC面の各位置において、A軸方向散乱光強度信号を微分した微分信号が求められるステップS214。なお、ステップS210で求めた微分信号を記憶しておいたものを用いてもよい。次に、生体内においてA軸方向散乱光強度信号の傾きが急峻に立ち上がる位置の検出が、BC面の各位置における微分信号に基づいて行われるステップS216。例えば、図16Aにおいて符号aと符号bで示す位置のA軸方向散乱光強度信号を図16Bに示すと、血管が存在しない符号bの位置のA軸方向散乱光強度信号には、上記の位置範囲において傾きが急峻に立ち上がる位置は存在しない。一方、血管が存在する符号aの位置のA軸方向散乱光強度信号には、上記の位置範囲において傾きが急峻に立ち上がる位置が存在し、その位置が検出される。そして、検出された位置によって形成された3次元的に一定の広がりを有する領域所定の大きさ以上の連続的な領域、かつ、線状または網状に分布している領域図16C参照の検出が行われ、検出された場合には最終的にその領域が病変部病変部の領域と判断されるステップS218。以上の処理手順によって検出処理タイプ9の処理が行われ、病変タイプ9に該当する病変部の検出が行われると共に、その検出された病変部の領域が、後述の病変部の表示の際の特徴領域として抽出される。なお、OCT測定時においてOCTプローブ40のシース44が生体内壁部の最表面に接触している部分と接触していない部分とが存在する場合がある。生体内壁部の最表面にシース44が接触している場合、その押し付け効果により内壁部が圧縮されるため、検出処理タイプ2のように第1層の厚みが所定の閾値より大きい場合に病変部と判断するような場合には、病変部が生じていても、病変部とは判断されない恐れがある。そこで、生体内壁部の最表面にシース44が接触している領域と、接触していない領域とを検出して分離し、各々の領域ごとにシース44の接触状態、非接触状態に応じた閾値を設定するようにしてもよい。シース44が接触している領域接触領域と接触していない領域非接触領域の検出は、次のように行うことができる。図17Aは、シース44の散乱光強度データを取り除く前の立体構造データを、AC断層像により例示したものであり、同図には、シース44の接触領域と非接触領域が示されている。この立体構造データにおいて、例えば、図17Aの符号aで示す非接触領域の位置のA軸方向散乱光強度信号は図17Bのような信号を示し、図17Aの符号bで示す接触領域の位置のA軸方向散乱光強度信号は図17Cのような信号を示す。これによれば、非接触領域では図17Bのようにシース44の内壁l、外壁m、生体内壁部の最表面n、第1層と第2層の境界oが異なる位置で特徴的な変化を示す。一方、接触領域では、図17Cのようにシース44の外壁mと最表面nの位置が略一致しているため、非接触領域のように4つの特徴的な変化が存在しない。従って、BC面の各位置において、A軸方向散乱光強度信号を微分し、微分信号に基づいてA軸方向散乱光強度信号のl、m、n、oの位置を検出することによって、シース44の接触領域と非接触領域とを検出することができる。以下、シース44の接触領域と非接触領域とに応じて検出処理タイプ2の閾値を変更する場合の演算処理装置90における処理手順について図38のフローチャートを用いて説明する。例えば、検出処理タイプ2の処理が実施される前に以下のシース44の接触領域と非接触領域とを判別するための処理が実施される。まず、上記のシース除去処理が前処理として施される前のシース44の散乱光強度データを含む立体構造データによりBC面の各位置におけるA軸方向散乱光強度信号が形成され、BC面の各位置において、A軸方向散乱光強度信号が微分されて微分信号が生成されるステップS300。次に、BC面の各位置において、微分信号に基づいてシース44の範囲が検出されるステップS302。即ち、微分信号が最大値を示すA軸方向の位置又はA軸方向の最も内側に存在する極大値の位置が、シース44の内壁面の位置として検出され、その位置から既知のシース44の厚さ分A軸方向の外側に離間したシース44の外周面外壁面の位置までの範囲がシース44の範囲として検出される。次に、BC面の各位置において、微分信号がシース44の範囲外周面より外側に生体内壁部の最表面に対応する大きな値所定の閾値より大きな値の信号値を有するか否かによって、シース44の非接触領域か接触領域かが判定されるステップS304。即ち、シース44の非接触領域では、図17BのようなA軸方向散乱光強度信号が得られるため、シース44の外周面の位置よりも外側において、微分信号が大きな値所定の閾値より大きな値の信号値を有する。一方、シース44の接触領域では、図17CのようなA軸方向散乱光強度信号が得られるため、シース44の外周面の位置よりも外側には微分信号が大きな値所定の閾値より大きな値の信号値を有していない。従って、微分信号がシース44の外周面より外側に生体内壁部の最表面に対応する大きな値所定の閾値より大きな値の信号値を有すると判定された場合には、その微分信号が得られたBC面の位置では、シース44の非接触領域非接触位置であると判定され、微分信号がシース44の外周面より外側に生体内壁部の最表面に対応する大きな値所定の閾値より大きな値の信号値を有していないと判定された場合には、その微分信号が得られたBC面の位置では、シース44の接触領域接触位置であると判定される。次に、シース44の非接触領域と判定されたBC面の位置に対しては、検出処理タイプ2の処理に使用する閾値が第1閾値に設定されるステップS306。一方、シース44の接触領域と判定されたBC面の位置に対しては、検出処理タイプ2の処理に使用する閾値が第2閾値に設定されるステップS308。以上の処理が終了すると、検出処理タイプ2の処理が実施される。その際、図30のステップS76の処理を行う際に、シース44の非接触領域と判定されたBC面の位置においては、第1層の厚みが第1閾値と比較され、第1層の厚みが第1閾値より大きい値を示すBC面の位置が病変部の候補として検出される。一方、シース44の接触領域と判定されたBC面の位置においては、第1層の厚みが第2閾値と比較され、第1層の厚みが第2閾値より大きい値を示すBC面の位置が病変部の候補として検出される。シース44の接触領域では、正常部位及び病変部のいずれにおいても第1層の厚みが非接触領域と比較してシースの押し付け効果により圧縮されているため厚みが小さくなっているため、第2閾値は第1閾値よりも小さい値に設定される。これによって、検出処理タイプ2の処理において、第1層の厚みが正常か否かを判断する際の閾値がシース44の接触領域か非接触領域かに応じて適切な値に設定され、病変部の検出が適切に行われるようになる。なお、検出処理タイプ2の処理は、胆道膵管に限らず、胆道膵管と同様に層構造を有し、正常時において第1層が略一定の厚みを有する他の臓器、例えば気管支、咽頭、食道、尿管等における病変部の検出に有効であり、これらの部位に関して診断支援を行う場合に、病変部特徴領域の検出処理として検出処理タイプ2を用い、検出した病変部の表示等に関して本実施の形態と同様に方法を用いて診断支援を行うことができる。その際に、上記のようにシース44の接触領域と非接触領域とで閾値を変更すれば、適切に病変部の検出が行われる。また、上記のようにシース44の接触領域と非接触領域とを判別して接触領域と非接触領域とで閾値を変更する処理は、検出処理タイプ7の処理においても有効に適用できる。即ち、検出処理タイプ7の処理では、図35のフローチャートのステップS178に示したようにA軸方向の信号有効長が所定の閾値より小さい値を示すBC面での位置が病変部の位置として検出される。シース44の接触領域ではシース44の押し付け効果により正常部位及び病変部におけるA軸方向の信号有効長が非接触領域よりも小さくなるため、信号有効長と比較する前記閾値もシース44の接触領域では非接触領域よりも小さい値に設定すると好適である。以上の検出処理タイプ1~9の説明では、また、上記説明では、第1層より第2層の方が強い散乱光強度データが得られるものとしたが、測定条件によっては反対となる場合があるため、その場合には、それを考慮して各検出処理タイプ1~9の処理を変更すればよい。次に、OCT装置1の演算処理装置90における診断支援機能について説明する。図18は、診断支援機能の第1の実施の形態の処理手順の示したフローチャートであり、以下、これに従って診断支援機能の第1の実施の形態について説明する。なお、同図のフローチャートは演算処理装置90における機能ブロックも示すものであり、各ステップの処理は演算処理装置90における各処理部としての処理も表している図21のフローチャートも同様。まず、演算処理装置90は、診断を行う胆道胆管の内壁部生体内壁部の立体構造データを取得するステップS10。OCT測定後に直接取得する場合以外にデータベース112に保管されている立体構造データを取得することも可能である。次に、観察者が診断支援機能の実行を入力装置92によって指示すると、演算処理装置90は、特徴抽出処理を実行するステップS12。この特徴抽出処理では、上記の各検出処理タイプ1~9の処理が実行され、上記のように病変部の疑いがある特徴領域が抽出される。ただし、必ずしも全ての検出処理タイプ1~9の処理を実行する必要はなく、いずれか1つ又は複数の検出処理タイプの処理を実行するようにしてもよいし、どの検出処理タイプの処理を実行するかを操作者が選択できるようにしてもよい。1つの検出処理タイプの処理のみを実行する場合には、後述のステップS16における色付け処理において特徴領域に対応付ける色が1色となるため、次のステップS14における特徴分類処理は実行不要である。次に、演算処理装置90は、特徴分類処理を実行するステップS14。この特徴分類処理では、特徴抽出処理により抽出した各特徴領域が所定の分類項目別に分類される。例えば、各特徴領域を抽出した検出処理タイプの種類、抽出対象の種類特徴的な形態の種類を分類項目として分類する方法や、各特徴領域を病変部の疑いの強い粘膜形態の変化によって抽出されたもの検出処理タイプ1~5、8によって抽出されたものと、正常部でも存在し得る腺管や血管網の存在によって抽出された病変部の疑いの弱いもの検出処理タイプ6、9によって抽出されたものとに分類する方法等がある。これらの分類方法は操作者が適宜変更できるようにしてもよい。次に、演算処理装置90は、色付け処理を実行するステップS16。この色付け処理では、上記特徴分類処理により分類した各分類項目に属する特徴領域別に異なる色が色情報が対応付けられる。次に、演算処理装置90は、立体構造データと色付けした各特徴領域との合成処理を実行するステップS18。この合成処理では、立体構造データの各特徴領域に対応するボクセルに、各特徴領域に対応付けられた色情報が付与され、特徴領域情報付きの立体構造データ特徴領域情報付き立体構造データというが生成される。次に、演算処理装置90は、特徴領域情報付きの立体構造データを可視化処理してモニタ100に表示する表示処理ステップS20を実行する。この表示処理では、例えば、図19、又は、図20のように複数形態の立体構造像を表示する表示画面を生成し、モニタ100に表示する処理が行われる。図19と図20の表示画面の構成を比較すると、図19の構成部は全て図20に含まれるため、図19には図20の同一種の構成部と同一符号を付して説明を省略し、図20の表示画面の構成について説明する。図20の表示画面300には、文字情報を表示する文字情報表示部302と、立体構造データを3次元画像で表示する3次元画像表示部304と、BC断層像を表示するBC断層像表示部306と、AC断層像を表示するAC断層像表示部308と、AB断層像を表示するAB断層像表示部310と、モダリティ画像を表示するモダリティ画像表示部312とが設けられている。文字情報表示部302には、測定が行われた日付や患者情報など、各種文字情報が表示される。3次元画像表示部304には、立体構造データの全体を外側の斜め方向から見た3次元画像後述の斜視モードの画像や、胆道膵管の内腔に挿入した内視鏡で見ているかのような3次元画像後述の内視鏡モードの画像等、立体構造データを立体的に表示する立体構造像が表示される。同図には斜視モードの3次元画像が示されているが、観察者が入力装置92を操作して表示する3次元画像の形態表示モードを切り替えることが可能である。この3次元画像は、演算処理装置90の表示処理により、特徴領域情報付きの立体構造データに対して、選択された表示モードでの可視化処理が実行されて、3次元画像表示部304に表示される。また、3次元画像表示部304に表示される3次元画像には、BC断層像表示部306に表示されるBC断層像の位置及び範囲を示すBC断面線320、AC断層像表示部308に表示されるAC断層像の位置及び範囲を示すAC断面線322、AB断層像表示部310に表示されるAB断層像の位置及び範囲を示すAB断面線324が立体構造像に合成されて表示される。BC断層像表示部306には、演算処理装置90の表示処理により、3次元画像表示部304に表示されたBC断面線320の位置における特徴領域情報付きの立体構造データのボクセル値散乱光強度データ及び色情報が可視化されて同図のBC断層像が表示される。同図のBC断層像には、特徴抽出処理図18ステップS12により抽出され、特徴分類処理図18ステップS14により異なる分類項目に分類された2つの特徴領域330、332が含まれており、それらの特徴領域330、332には、対応付けられた各色が半透明で生体内壁部の画像に重畳表示されている。このような特徴領域の色付け表示は、図では示されていないが、3次元画像表示部304の3次元画像、AC断層像表示部308のAC断層像、AB断層像表示部310のAB断層像においても特徴領域を含む場合には同様に行われる。また、特徴領域の色付け表示が生体内壁部の画像の観察を阻害する場合には観察者の所定操作で色付けを消すことも可能であり、その場合には、立体構造データと色付けした各特徴領域との合成処理を行う前の立体構造データにより各表示部の画像が再生成されて表示される。即ち、診断支援機能を実行しない場合においても、演算処理装置90の表示機能により、図19や図20と同様に構成された表示画面が表示される。そのときには、立体構造データがそのまま使用されて各表示部の画像が表示される。診断支援機能を実行した後であっても、適宜、そのような診断支援機能を使用しない場合の表示に切り替えることが可能である。また、BC断面線320の位置は、観察者の入力装置92の操作により変更することができるようになっており、例えば、マウスを用いて3次元画像表示部304のBC断面線320をドラッグ操作することによりBC断面線320の位置をA軸及びB軸の方向に変更することができ、また、BC断層像表示部306を選択状態にし、画面下の位置選択バー340のスライダ342を左右に動かすことにより、BC断面線320の位置をB軸方向に変更することができるようになっている。BC断面線320の位置を変更した場合は、変更した位置のBC断層像が特徴領域情報付きの立体構造データから再生成されてBC断層像表示部306のBC断層像の表示が更新される。なお、観察者の入力装置92の操作によってBC断面線320の範囲の大きさを変更してBC断面像として表示されるBC断面の領域を拡大又は縮小することもできる。AC断層像表示部308には、演算処理装置90の表示処理により、3次元画像表示部304に表示されたAC断面線322の位置における特徴領域情報付きの立体構造データのボクセル値散乱光強度データ及び色情報が可視化されてAC断層像が表示される。また、AC断面線322の位置は、BC断面線320と同様に観察者の入力装置92の操作により変更することができるようになっており、例えば、マウスを用いて3次元画像表示部304のAC断面線322をドラッグ操作することによりAC断面線322の位置をB軸の方向に変更することができ、また、AC断層像表示部308を選択状態にし、画面下の位置選択バー340のスライダ342を左右に動かすことにより、AC断面線322の位置をB軸方向に変更することができるようになっている。AC断面線322の位置を変更した場合は、変更した位置のAC断層像が特徴領域情報付きの立体構造データから再生成されてAC断層像表示部308のAC断層像が更新される。なお、観察者の入力装置92の操作によってAC断面線322の範囲の大きさを変更してAC断面像として表示されるAC断面の領域を拡大又は縮小することもできる。更に、AC断層像表示部308には、AC断層像のC軸方向の実際の寸法を示すスケールが表示され、AC断層像上には後述の2本の切除線が表示される。AB断層像表示部310には、演算処理装置90の表示処理により、3次元画像表示部304に表示されたAB断面線324の位置における特徴領域情報付きの立体構造データのボクセル値散乱光強度データ及び色情報が可視化されてAB断層像が表示される。また、AB断面線324の位置は、AC断面線322等と同様に観察者の入力装置92の操作により変更することができるようになっており、例えば、マウスを用いて3次元画像表示部304のAB断面線324をドラッグ操作することによりAB断面線324の位置をC軸の方向に変更することができる。また、AB断層像表示部を選択状態にし、AB断層像表示部310内の位置選択バー344のスライダ346を左右に動かすことにより、AB断面線324の位置をC軸方向に変更することができるようになっている。なお、観察者の入力装置92の操作によってAB断面線324の範囲の大きさを変更してAB断面像として表示されるAB断面の領域を拡大又は縮小することもできる。モダリティ画像表示部312には、CT透視装置、MRI装置、EUS装置などのOCT装置1以外の他の医療機器モダリティで取得された同一患者等のモダリティ画像が表示される。表示するモダリティ画像は、通信回線を介して接続されたデータベース112に記憶されている画像データの中から観察者が選択することができるようになっており、演算処理装置90は、その選択された画像データをデータベース112から取得してモダリティ画像表示部312に表示する。演算処理装置90の表示処理によって上記のような表示画面がモニタ100に表示され、観察者は、その表示画面に表示された各種立体構造像3次元画像、断層像を参考に病変部を特定する。このとき、BC断面線320、AC断面線322、AB断面線324の位置や大きさを変更して、測定領域のうちの任意の位置の断層像を詳細に観察して病変部を特定することができる。また、測定領域のC軸方向の長さは、A軸方向の長さに対して通常10倍から1000倍の範囲に達する。そのため、例えば、BC断層像、AC断層像、及び、AB断層像のように拡大されて表示される画像が測定領域全体のどの範囲の画像であるかを示す画像として、C軸を含む測定領域全体の画像が、3次元画像表示部304に同時に表示されることは、操作性の向上に大きく寄与している。更に、病変部であると疑われる特徴領域が色付けされて一目瞭然に表示されるため、測定領域全域を観察する場合に比べて観察時間が大幅に低減される。特徴領域の色も、所定の分類項目で分類した特徴領域ごとに異なる色で色分けして表示されるため、観察者の作業負担が軽減されている。病変部の疑いの強さに応じて各特徴領域が色分けして表示されるようにすればより効果的である。また、観察者は、特徴抽出処理ステップS12により抽出された特徴領域のうち、特に重要となる正常部と特徴領域の境界領域を重点的に観察して、病変部の境界、あるいは、外科切除線を決定する。このとき、観察者は、マウス等を使用して図20のAC断層像表示部308に表示されている2本の切除線350、352の位置を所望の位置に設定することができるようになっている。2本の切除線350、352は切除する領域の両端を示し、規定の状態でAC断層像の両端の位置に設定されているが、各々、所望の位置に移動させて設定することが可能である。観察者はこの切除線350、352によって順次決定した切除領域の両端の位置をマークしておくことができる。また、モダリティ画像表示部312には、OCT装置1のOCTプローブ40を胆道膵管の測定部位に挿入して測定を行った際に、X線透視装置110で撮影した測定部位周辺のX線透視画像を表示させることが可能である。このとき、X線透視画像には、OCTプローブ40に付与されているC走査の始点及び終点を示すマーカ68A、68Bが造影されているため、そのマーカ68A、68Bの位置を目印にして測定領域が胆道又は膵管全体のどの位置かを把握することができる。そして、図20のAC断層像表示部308において設定した切除線350、352の位置は、スケールによって測定領域内のどの位置であるかが分かるようになっているため、切除領域が、胆道膵管全体のどの範囲であるかも把握することが可能となる。演算処理装置90の処理として、モダリティ画像表示部312のX線透視画像上のマーカ68A、68Bの位置を目印にしてAC断層像表示部308において設定された切除線350、352の位置をX線透視画像上に重畳表示させることも可能である。また、最終的に決定した切除線350、352の位置をデータベース112に記憶させておくことや、モニタ100の表示画面をそのまま電子カルテ上に貼り付けて電子カルテ上で確認できるようにすることで、患者への説明時や医師間での確認等も簡単に実施することができる。次に、診断支援機能の第2の実施の形態について図21の処理手順を示したフローチャートに従って説明する。まず、演算処理装置90は、診断を行う胆道胆管の内壁部生体内壁部の立体構造データを取得するステップS30。OCT測定後に直接取得する場合以外にデータベース112に保管されている立体構造データを取得することも可能である。次に、観察者が診断支援機能の実行を入力装置92によって指示すると、演算処理装置90は、特徴抽出処理を実行するステップS32。この特徴抽出処理では、上記の各検出処理タイプ1~9の処理が実行され、上記のように病変部の疑いがある特徴領域が抽出される。ただし、必ずしも全ての検出処理タイプ1~9の処理を実行する必要はなく、いずれか複数の検出処理タイプの処理を実行するようにしてもよいし、どの検出処理タイプを実行するかを操作者が選択できるようにしてもよい。次に、演算処理装置90は、特徴分類処理を実行するステップS34。この特徴分類処理では、特徴抽出処理により抽出した各特徴領域が所定の分類項目別に分類される。例えば、各特徴領域を抽出した検出処理タイプの種類、抽出対象の種類特徴的な形態の種類を分類項目として分類する方法や、各特徴領域を病変部の疑いの強い粘膜形態の変化によって抽出されたもの検出処理タイプ1~5、8によって抽出されたものと、正常部でも存在し得る腺管や血管網の存在によって抽出された病変部の疑いの弱いもの検出処理タイプ6、9によって抽出されたものとに分類する方法等がある。これらの分類方法は操作者が適宜変更できるようにしてもよい。次に、演算処理装置90は、確度推定処理を実行するステップS36。この確度推定処理では、特徴分類処理により各特徴領域を分類した分類項目ごとに病変部の可能性の度合いに応じた点数1~10が割り当てられる。例えば、分類項目として次のa~dを採用したとする。a.層構造が消失した特徴領域b.第1層が肥厚した特徴領域c.面粗さ異常の特徴領域d.管腔が存在する特徴領域このとき、特徴領域が病変部癌である可能性の度合いにより、分類項目aに属する特徴領域を10点、分類項目bに属する特徴領域を3点、分類項目cに属する特徴領域を3点、分類項目dに属する特徴領域を2点とする。なお、各検出処理タイプ1~9において最終的に特徴領域か否かの判断に使用された値特徴量を考慮して点数を変えるようにしてもよい。次に、演算処理装置90は、点数処理を行うステップS38。この点数処理では、各特徴領域に割り当てられた点数に基づいて危険度が設定される。例えば、各特徴領域に割り当てられた点数が10点以上であれば、病変部癌の可能性が高いことを示す危険度Aに設定され、5点以上かつ10点未満であれば、病変部の可能性が中程度であること示す危険度Bに設定され、3点以上かつ5点未満であれば、病変部の可能性が低いが注意が必要であることを示す危険度Cに設定される。また、複数の特徴領域が重なる重畳領域に対しては、それらの特徴領域に割り当てられた点数が加算され、その加算値が割り当てられる。そして、その重畳領域には、その領域に割り当てられた点数に基づいて危険度A~Cが設定される。図22Aには、図20のBC断層像表示部306に相当する表示部に表示されるBC断層像が示されており、そのBC断層像に特徴抽出処理により抽出された特徴領域が存在するものとし、かつ、それらの特徴領域が特徴分類処理により上記の分類項目a~dで分類されているものとする。同図において、例えば、分類項目bの特徴領域において、他の特徴領域と重なっていない非重畳領域300には3点、分類項目cの特徴領域のみと重なる重畳領域302には33=6点、分類項目dの特徴領域と重なる重畳領域304には32=5点、分類項目b及び分類項目cの両方の特徴領域と重なる重畳領域306には332=8点が割り当てられる。同様にして他の特徴領域においても非重畳領域と重畳領域とに点数が割り当てられる。そして、点数が割り当てられた各非重畳領域及び重畳領域以下、非重畳領域及び重畳領域の各々を評価領域というに対して、点数に応じた危険度A~Cが設定される。このようにして危険度A~Cが設定された各評価領域は、図22Bのようになる。なお、危険度に変換する前の各評価領域に割り当てられた点数をそのまま危険度の値としてもよい。次に、演算処理装置90は、色付け処理を実行するステップS40。この色付け処理では、危険度が設定された各評価領域に対して危険度に応じた異なる色の色情報が対応付けられる。次に、演算処理装置90は、立体構造データと色付けした各評価領域との合成処理を実行する。この合成処理では、立体構造データの各評価領域に対応するボクセルに、各評価領域に対応付けられた色情報が付与され、特徴領域情報付きの立体構造データが生成される。次に、演算処理装置90は、特徴領域情報付きの立体構造データを可視化処理してモニタ100に表示する表示処理を実行する。この表示処理では、例えば、上記第1の実施の形態と同様に図19、又は、図20のように複数種の立体構造像を表示する表示画面を生成し、モニタ100に表示する処理が行われる。表示画面の構成や、それを使用した診断、切除線の設定等の作業は第1の実施の形態と同様にあるため説明を省略するが、図19、図20において3次元画像表示部304に表示される3次元画像、BC断層像表示部306に表示されるBC断層像、AC断層像表示部308に表示されるAC断層像、AB断層像表示部310に表示されるとAB断層像における特徴領域の色付けが第1の実施の形態と異なる。本第2の実施の形態においては、例えばBC断層像表示部306のBC断層像には図22Bのように病変部癌の可能性の度合いを示す危険度に応じて各評価領域が色分けされて表示される。従って、観察者とっては、重点をおいて観察すべき領域が一目瞭然であり、作業負担が軽減される。次に、立体構造データを可視化処理してモニタ100に表示する画像の表示形態表示モードのうち、特に上記の特徴領域情報付きの立体構造データにより特徴領域の色付き表示を行う場合に好ましいと考える表示モードについて説明する。なお、モニタ100に表示する表示画面は必ずしも図19や図20の構成に限らず、以下で説明する各表示モードでの画像をどのようにモニタ100の画面に表示するかは特定の態様に限定されない。また、特徴領域を色付き表示する場合に限らず、診断支援機能を使用しない場合の表示に適用可能である。図23Aのように立体構造データ特徴領域情報付きの立体構図データは、ボクセル空間で示すと、測定領域と同様に略円柱状の立体形状を有する。立体構造データの中心軸400は、C走査の際に光出射端光学レンズ52が移動した位置OCTプローブ40の長軸であり、中心軸400の近傍の円筒状の領域にOCTプローブ40のシース44での散乱光強度データが存在し、その外側の領域に内壁部の散乱光強度データが存在する。空洞の散乱光強度データは値が小さく、存在しないものとして扱うものとして、内腔部の空洞領域を除くと立体構造データは内側の円筒状のシース44の領域402と外側の円筒状の内壁部の領域404とから構成される。OCT装置1の演算処理装置90は、このような立体構造データに対して各種可視化処理レンダリング処理を施すことによってモニタ100に表示可能な各種表示形態の立体構造像を生成し、モニタ100に表示する。特に診断支援機能において特徴領域の色付き表示を行う場合に好適な表示モードの種類として例えば以下の1内視鏡モード、2斜視モード、3長軸断面モード、4表面モードがある。なお、内視鏡モードと斜視モードにおいては、図23Aのようにシース44の散乱光強度データ領域402のデータが存在する立体構造データから、図23Bのようにシース44の散乱光強度データを取いた立体構造データを用いて立体構造像が生成される。シース44の散乱光強度データを取り除く処理については上述の通りである。1内視鏡モード内視鏡モードは、胆道膵管の内腔に挿入した内視鏡で測定領域を見ているかのような3次元画像を表示するモードであり、図19、図20の表示画面においては3次元画像表示部304に表示される3次元画像に相当する。この内視鏡モードでは、図24Aのように立体構造データに対して、投影中心500が中心軸400上又はその近傍に設定され、投影面502が中心軸400に垂直に設定されて投影透視投影又は中心投影処理が行われ、図24Bのように内視鏡で撮影する画像と同様の3次元画像が生成されて表示される。また、診断支援機能の実行時において、立体構造データとして特徴領域情報付きの立体構造データを用いて内視鏡モードの画像を生成した場合には、図24Bのように抽出された特徴領域504に色対応付けられた色が付けられて表示される。なお、内視鏡モードでは、通常、立体構造データの表面のみを投影サーフィスレンダリングした画像を表示するが、投影中心500からの投影面502への光線の経路上に存在する散乱光強度データを積算積分して投影する積算投影、光線の経路上に存在する散乱光強度データの最大値を投影する最大値投影MIP:maximumintensityprojection、又は、光線の経路上に存在する散乱光強度データの最小値を投影する最小値投影MinIP:minimumintensityprojectionによって生成した画像を切り替えて表示できるようにしてもよい。また、投影中心500の位置や投影面502の位置、向きを観察者が変更できるようにしてもよい。2斜視モード斜視モードは、胆道膵管の測定領域全体を外側の斜め方向から見た3次元画像を表示するモードであり、図19、図20の表示画面においては3次元画像表示部304に表示される3次元画像に相当する。この斜視モードでは、図25Aのように立体構造データに対して、その中心軸400と平行ではなく、かつ、直交しない投影面520が設定されて平行投影処理が行われ、図25Bのように円筒状の立体構造データ全体を斜めから見た3次元画像が生成されて表示される。また、斜視モードでは立体構造データ全体が半透明化ボリュームレンダリング処理等されて表示され、立体構造データの前後に重なる部分も透けて見えるようになっている。また、立体構造データとして特徴領域情報付きの立体構造データを用いて斜視モードの画像を生成した場合には、図25Bのように抽出された特徴領域504に色対応付けられた色が付けられて表示される。なお、内視鏡モードと同様に、この斜視モードにおいても、投影面520への光線の経路上に存在する散乱光強度データを積算して投影する積算投影、又は、光線の経路上に存在する散乱光強度データの最大値を投影する最大値投影MIP:maximumintensityprojection、光線の経路上に存在する散乱光強度データの最小値を投影する最小値投影MinIP:minimumintensityprojectionによって生成した画像を切り替えて表示できるようにしてもよい。更に、投影面520の位置、向きを観察者が変更できるようにしてもよい。3長軸断面モード長軸断面モードは、胆道膵管の測定領域をOCTプローブ40の長軸方向C軸方向にリスライスした断面の断層像AC断層像を表示するモードであり、図19、図20の表示画面においてはAC断層像表示部308に表示される画像に相当する。この長軸断面モードでは、図26Aのようにシース44領域402の散乱光強度データを含む立体構造データに対して、その中心軸400を一辺とする平面AC面が切断面530として設定される。そして、その切断面530で切断されたAC断面の立体構造データ散乱光強度データが可視化処理され、図26BのようにAC断層像がスケールと共に表示される。また、立体構造データとして特徴領域情報付きの立体構造データを用いて長軸断面モードの画像を生成した場合には、図26BのようにAC断層像の下側に特徴領域表示部540が表示され、特徴領域に対応する位置に色対応付けられた色を付けらて表示される。また、切断面530の位置は、全周の中で最も特徴領域が多い断面を自動検出してその位置に設定するようにしても良いし、切断面530を自動で移動させる機能を持たせてもよい。なお、この長軸断面モードにおいても、断面での散乱光強度データのみでなく、断面と直交する方向の散乱光強度データを積算して可視化処理した画像や、断面での散乱光強度データの最大値又は最小値のみを可視化処理した画像を切り替えて表示できるようにしてもよい。また、観察者が切断面530AC断面のB軸方向の位置やAC断層像としてモニタ100に表示する範囲、表示倍率等を変更できるようにしてもよい。4表面モード表面モードは、胆道膵管の測定領域の内壁部の表面最表面またはその近傍をリスライスした断面のBC断面像を表示するモードであり、図20においてはBC断層像表示部306に表示される画像に相当する。この表面モードでは、図27Aのようにシース44領域402の散乱光強度データを含む立体構造データに対してA軸方向深さ方向に同一位置に配置されたボクセルBC断面のボクセルの散乱光強度データが、同一平面上のボクセルのボクセル値として展開される。また、A軸方向の各位置におけるB軸方向の長さが基準の長さにとなるようにスケール変換されて、図27Bのような直方体状の立体構造データが生成される。即ち、図27Aの円柱状の立体構造データにおいて、BC面の各位置を通過するA軸方向の各ラインを、BC面を平面とし、A軸方向の各ラインを平行として各ライン上の散乱光強度データを配列したものが図27Bの直方体状の立体構造データとなる。続いて、内壁部領域404の最表面の位置を検出して最表面を平坦化する処理により、BC面の各位置においてA軸方向のライン上に並ぶボクセルの散乱光強度データがA軸方向にシフトされ、図27CのようにA軸方向の所定位置におけるBC断面のボクセルに最表面の散乱光強度データが配置される。そして、そのBC断面、または、その近傍内壁部側のBC断面550における散乱光強度データが可視化処理され、図27DのようにBC断層像が表示される。また、立体構造データとして特徴領域情報付きの立体構造データを用いて表面モードの画像を生成した場合には、図27Dのように抽出された特徴領域504に色対応付けられた色が付けられて表示される。なお、図27Aの円柱状の立体構造データに対して内壁部の最表面を検出する処理を行い、検出した最表面を平面に展開して最表面の散乱光強度データを可視化した画像を表示するようにしてもよい。これによれば、測定領域内の管腔に狭窄部位が存在し、図28Aのような形状の最表面が検出された場合に、図27Bのような画像が表示されるため、狭窄部位を瞬時に把握できる。立体構造データとして特徴領域情報付きの立体構造データを用いた場合には、図27Bのように特徴領域504に色対応付けられた色が付けられて表示される。また、表面モードにおいても、管内壁表面断面と直交する方向の散乱光強度データを積算して可視化処理した画像や、表面での散乱光強度データの最大値又は最小値のみを可視化処理した画像を切り替えて表示できるようにしてもよい。また、観察者がBC断面550のA軸方向の位置やBC断面像としてモニタ100に表示する範囲、表示倍率等を変更できるようにしてもよい。