"検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置であって、受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルを近似することによって前記周波数スペクトルの特徴量を抽出する特徴量抽出部と、複数の既知検体によってそれぞれ反射された超音波をもとに抽出された周波数スペクトルの特徴量を記憶するとともに、各既知検体の情報に基づいて前記複数の既知検体を複数のグループに分けて記憶する記憶部と、少なくとも前記記憶部が記憶する各グループの特徴量を含む母集団の統計量を用いることにより、前記特徴量抽出部が抽出した特徴量と各グループとの関連度を算出する関連度算出部と、前記関連度算出部の算出結果に基づいて、前記検体の特徴量に対応した表示態様を有する超音波画像データを生成する画像処理部と、前記画像処理部が生成した超音波画像データに対応する画像を表示可能な表示部と、を備えたことを特徴とする超音波観測装置。前記特徴量抽出部は、複数の特徴量を抽出し、前記記憶部は、前記複数のグループの各々における各特徴量の平均を記憶し、前記関連度算出部は、前記複数の特徴量の少なくともいずれか一つを成分とする特徴量空間を設定し、前記検体の周波数スペクトルの特徴量のうち前記特徴量空間の成分をなす特徴量を前記特徴量空間の座標として有する検体点と、前記複数の既知検体の前記グループにおける各特徴量のうち前記特徴量空間の成分をなす特徴量の平均を前記特徴量空間の座標として有する既知検体平均点との前記特徴量空間上の距離を前記関連度として算出することを特徴とする請求項1に記載の超音波観測装置。前記画像処理部は、前記検体点と前記既知検体平均点との距離に応じて、前記超音波画像データの画素値を定めることを特徴とする請求項2に記載の超音波観測装置。前記関連度算出部は、同一グループに属する特徴量に前記検体の特徴量を加えた新たな母集団における特徴量の標準偏差を算出し、該標準偏差と前記同一グループに属する特徴量の標準偏差との差を前記関連度として算出することを特徴とする請求項1に記載の超音波観測装置。前記画像処理部は、前記新たな母集団における特徴量の標準偏差と前記同一グループに属する特徴量の標準偏差との差に応じて、前記超音波画像データの画素値を定めることを特徴とする請求項4に記載の超音波観測装置。同一のグループに属する特徴量をそれぞれ有する複数の検体は、組織性状が互いに同じであることを特徴とする請求項1~5のいずれか1項に記載の超音波観測装置。前記特徴量抽出部は、前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルに対し、超音波が伝播する際に該超音波の受信深度および周波数に応じて発生する減衰の寄与を削減する減衰補正処理と近似処理とを行うことにより、前記特徴量を抽出することを特徴とする請求項1~6のいずれか1項に記載の超音波観測装置。前記特徴量抽出部は、前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルに対して前記近似処理を行うことにより、前記減衰補正処理を行う前の補正前特徴量を抽出する近似部と、前記近似部が抽出した補正前特徴量に対して前記減衰補正処理を行うことにより、前記周波数スペクトルの特徴量を抽出する減衰補正部と、を有することを特徴とする請求項7に記載の超音波観測装置。前記特徴量抽出部は、前記周波数スペクトルに対して前記減衰補正処理を行う減衰補正部と、前記減衰補正部が補正した周波数スペクトルに対して前記近似処理を行うことにより、前記周波数スペクトルの特徴量を抽出する近似部と、を有することを特徴とする請求項7に記載の超音波観測装置。前記近似部は、回帰分析によって前記周波数スペクトルを多項式で近似することを特徴とする請求項8または9に記載の超音波観測装置。前記近似部は、前記周波数スペクトルを一次式で近似し、前記一次式の傾き、前記一次式の切片、および前記傾きと前記切片と前記周波数スペクトルの周波数帯域に含まれる特定の周波数とを用いて定まる強度、のうち少なくとも2つを含む複数の特徴量を抽出することを特徴とする請求項10に記載の超音波観測装置。前記減衰補正部は、超音波の受信深度が大きいほど大きな補正を行うことを特徴とする請求項8~11のいずれか1項に記載の超音波観測装置。検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置の作動方法であって、受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを周波数解析部により算出する周波数解析ステップと、前記周波数解析ステップで算出した周波数スペクトルを近似することによって前記周波数スペクトルの特徴量を特徴量抽出部により抽出する特徴量抽出ステップと、複数の既知検体によってそれぞれ反射された超音波をもとに抽出された周波数スペクトルの特徴量を記憶するとともに、各既知検体の情報に基づいて前記複数の既知検体を複数のグループに分けて記憶する記憶部から各グループの特徴量を読み出し、少なくともグループの特徴量を含む母集団の統計量を用いて各グループと前記特徴量抽出部が抽出した特徴量との関連度を関連度算出部により算出する関連度算出ステップと、前記関連度算出ステップの算出結果に基づいて、前記検体の特徴量に対応した表示態様を有する超音波画像データを画像処理部により生成する画像処理ステップと、前記画像処理ステップで生成した超音波画像データに対応する画像を表示部により表示する画像表示ステップと、を有することを特徴とする超音波観測装置の作動方法。検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置に、受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを周波数解析部により算出する周波数解析ステップと、前記周波数解析ステップで算出した周波数スペクトルを近似することによって前記周波数スペクトルの特徴量を特徴量抽出部により抽出する特徴量抽出ステップと、複数の既知検体によってそれぞれ反射された超音波をもとに抽出された周波数スペクトルの特徴量を記憶するとともに、各既知検体の情報に基づいて前記複数の既知検体を複数のグループに分けて記憶する記憶部から各グループの特徴量を読み出し、少なくともグループの特徴量を含む母集団の統計量を用いて各グループと前記特徴量抽出部が抽出した特徴量との関連度を関連度算出部により算出する関連度算出ステップと、前記関連度算出ステップの算出結果に基づいて、前記検体の特徴量に対応した表示態様を有する超音波画像データを画像処理部により生成する画像処理ステップと、前記画像処理ステップで生成した超音波画像データに対応する画像を表示部により表示する画像表示ステップと、を実行させることを特徴とする超音波観測装置の作動プログラム。しかしながら、上述した超音波エラストグラフィでは、血管やリンパ管などの脈管の下部には押し付ける圧力が伝わりにくいという問題があった。そのため、脈管の近傍に腫瘍が形成されている場合、腫瘍の境界が不明りょうであり、脈管内への腫瘍の浸潤の鑑別も難しかった。このように、超音波エラストグラフィでは、組織性状の鑑別等の検体の観測を精度よく行うことができない場合があった。また、超音波エラストグラフィでは、検査者が検査箇所を圧迫する際の圧力や圧迫速度に個人差が生じやすいため、測定結果の信頼性が低いという問題もあった。本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、組織性状を精度よく鑑別することを可能にするとともに、観測結果の信頼性を向上させることができる超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラムを提供することを目的とする。上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る超音波観測装置は、検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置であって、受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを算出する周波数解析部と、前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルを近似することによって前記周波数スペクトルの特徴量を抽出する特徴量抽出部と、複数の既知検体によってそれぞれ反射された超音波をもとに抽出された周波数スペクトルの特徴量を記憶するとともに、各既知検体の情報に基づいて前記複数の既知検体を複数のグループに分けて記憶する記憶部と、少なくとも前記記憶部が記憶する各グループの特徴量を含む母集団の統計量を用いることにより、前記特徴量抽出部が抽出した特徴量と各グループとの関連度を算出する関連度算出部と、前記関連度算出部の算出結果に基づいて、前記検体の特徴量に対応した表示態様を有する超音波画像データを生成する画像処理部と、前記画像処理部が生成した超音波画像データに対応する画像を表示可能な表示部と、を備えたことを特徴とする。また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量抽出部は、複数の特徴量を抽出し、前記記憶部は、前記複数のグループの各々における各特徴量の平均を記憶し、前記関連度算出部は、前記複数の特徴量の少なくともいずれか一つを成分とする特徴量空間を設定し、前記検体の周波数スペクトルの特徴量のうち前記特徴量空間の成分をなす特徴量を前記特徴量空間の座標として有する検体点と、前記複数の既知検体の前記グループにおける各特徴量のうち前記特徴量空間の成分をなす特徴量の平均を前記特徴量空間の座標として有する既知検体平均点との前記特徴量空間上の距離を前記関連度として算出することを特徴とする。また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記画像処理部は、前記検体点と前記既知検体平均点との距離に応じて、前記超音波画像データの画素値を定めることを特徴とする。また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記関連度算出部は、同一グループに属する特徴量に前記検体の特徴量を加えた新たな母集団における特徴量の標準偏差を算出し、該標準偏差と前記同一グループに属する特徴量の標準偏差との差を前記関連度として算出することを特徴とする。また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記画像処理部は、前記新たな母集団における特徴量の標準偏差と前記同一グループに属する特徴量の標準偏差との差に応じて、前記超音波画像データの画素値を定めることを特徴とする。また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、同一のグループに属する特徴量をそれぞれ有する複数の検体は、組織性状が互いに同じであることを特徴とする。また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量抽出部は、前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルに対し、超音波が伝播する際に該超音波の受信深度および周波数に応じて発生する減衰の寄与を削減する減衰補正処理と近似処理とを行うことにより、前記特徴量を抽出することを特徴とする。また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量抽出部は、前記周波数解析部が算出した周波数スペクトルに対して前記近似処理を行うことにより、前記減衰補正処理を行う前の補正前特徴量を抽出する近似部と、前記近似部が抽出した補正前特徴量に対して前記減衰補正処理を行うことにより、前記周波数スペクトルの特徴量を抽出する減衰補正部と、を有することを特徴とする。また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記特徴量抽出部は、前記周波数スペクトルに対して前記減衰補正処理を行う減衰補正部と、前記減衰補正部が補正した周波数スペクトルに対して前記近似処理を行うことにより、前記周波数スペクトルの特徴量を抽出する近似部と、を有することを特徴とする。また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記近似部は、回帰分析によって前記周波数スペクトルを多項式で近似することを特徴とする。また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記近似部は、前記周波数スペクトルを一次式で近似し、前記一次式の傾き、前記一次式の切片、および前記傾きと前記切片と前記周波数スペクトルの周波数帯域に含まれる特定の周波数とを用いて定まる強度、のうち少なくとも2つを含む複数の特徴量を抽出することを特徴とする。また、本発明に係る超音波観測装置は、上記発明において、前記減衰補正部は、超音波の受信深度が大きいほど大きな補正を行うことを特徴とする。また、本発明に係る超音波観測装置の作動方法は、検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置の作動方法であって、受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを周波数解析部により算出する周波数解析ステップと、前記周波数解析ステップで算出した周波数スペクトルを近似することによって前記周波数スペクトルの特徴量を特徴量抽出部により抽出する特徴量抽出ステップと、複数の既知検体によってそれぞれ反射された超音波をもとに抽出された周波数スペクトルの特徴量を記憶するとともに、各既知検体の情報に基づいて前記複数の既知検体を複数のグループに分けて記憶する記憶部から各グループの特徴量を読み出し、少なくともグループの特徴量を含む母集団の統計量を用いて各グループと前記特徴量抽出部が抽出した特徴量との関連度を関連度算出部により算出する関連度算出ステップと、前記関連度算出ステップの算出結果に基づいて、前記検体の特徴量に対応した表示態様を有する超音波画像データを画像処理部により生成する画像処理ステップと、前記画像処理ステップで生成した超音波画像データに対応する画像を表示部により表示する画像表示ステップと、を有することを特徴とする。また、本発明に係る超音波観測装置の作動プログラムは、検体に対して超音波を送信するとともに前記検体によって反射された超音波を受信する超音波観測装置に、受信した超音波の周波数を解析することによって周波数スペクトルを周波数解析部により算出する周波数解析ステップと、前記周波数解析ステップで算出した周波数スペクトルを近似することによって前記周波数スペクトルの特徴量を特徴量抽出部により抽出する特徴量抽出ステップと、複数の既知検体によってそれぞれ反射された超音波をもとに抽出された周波数スペクトルの特徴量を記憶するとともに、各既知検体の情報に基づいて前記複数の既知検体を複数のグループに分けて記憶する記憶部から各グループの特徴量を読み出し、少なくともグループの特徴量を含む母集団の統計量を用いて各グループと前記特徴量抽出部が抽出した特徴量との関連度を関連度算出部により算出する関連度算出ステップと、前記関連度算出ステップの算出結果に基づいて、前記検体の特徴量に対応した表示態様を有する超音波画像データを画像処理部により生成する画像処理ステップと、前記画像処理ステップで生成した超音波画像データに対応する画像を表示部により表示する画像表示ステップと、を実行させることを特徴とする。本発明によれば、複数の既知検体によってそれぞれ反射された超音波をもとに抽出された周波数スペクトルの特徴量に基づいて複数の既知検体を複数のグループに分けておき、各グループの特徴量を含む母集団の統計量を用いることにより、超音波信号の周波数スペクトルをもとに抽出した検体の特徴量と各グループとの関連度を算出し、この算出結果に基づいて、検体の特徴量に対応した表示態様を有する超音波画像データを生成するため、生体組織の歪量や弾性率を用いることなく、組織の違いを明確に峻別することができる。したがって、検体を精度よく観測することができるとともに、観測結果の信頼性を向上させることができる。以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態以下、実施の形態というを説明する。実施の形態1図1は、本発明の実施の形態1に係る超音波観測装置の構成を示すブロック図である。同図に示す超音波観測装置1は、超音波を用いて検体を観測する装置である。超音波観測装置1は、外部へ超音波パルスを出力するとともに、外部で反射された超音波エコーを受信する超音波探触子2と、超音波探触子2との間で電気信号の送受信を行う送受信部3と、超音波エコーを変換した電気的なエコー信号に対して所定の演算を施す演算部4と、超音波エコーを変換した電気的なエコー信号に対応する画像データの生成を行う画像処理部5と、キーボード、マウス、タッチパネル等のインタフェースを用いて実現され、各種情報の入力を受け付ける入力部6と、液晶または有機EL等からなる表示パネルを用いて実現され、画像処理部5が生成した画像を含む各種情報を表示可能な表示部7と、複数の既知検体に関する情報を記憶するとともに複数の既知検体を複数のグループに分けて記憶する記憶部8と、超音波観測装置1の動作制御を行う制御部9と、を備える。超音波探触子2は、送受信部3から受信した電気的なパルス信号を超音波パルス音響パルス信号に変換するとともに、外部の検体で反射された超音波エコーを電気的なエコー信号に変換する信号変換部21を有する。超音波探触子2は、超音波振動子をメカ的に走査させるものであってもよいし、複数の超音波振動子を電子的に走査させるものであってもよい。送受信部3は、超音波探触子2と電気的に接続され、パルス信号を超音波探触子2へ送信するとともに、超音波探触子2から受信信号であるエコー信号を受信する。具体的には、送受信部3は、予め設定された波形および送信タイミングに基づいてパルス信号を生成し、この生成したパルス信号を超音波探触子2へ送信する。送受信部3は、超音波探触子2と電気的に接続され、パルス信号を超音波探触子2へ送信するとともに、超音波探触子2からエコー信号を受信する。具体的には、送受信部3は、予め設定された波形および送信タイミングに基づいてパルス信号を生成し、この生成したパルス信号を超音波探触子2へ送信する。また、送受信部3は、受信したエコー信号に増幅、フィルタリング等の処理を施した後、A/D変換することによってデジタルRF信号を生成して出力する。なお、超音波探触子2が複数の超音波振動子を電子的に走査させるものである場合、送受信部3は、複数の超音波振動子に対応したビーム合成用の多チャンネル回路を有する。演算部4は、送受信部3が出力したデジタルRF信号に高速フーリエ変換FFTを施すことによってエコー信号の周波数解析を行う周波数解析部41と、、周波数解析部41が算出した周波数スペクトルパワースペクトルに対し、超音波が伝播する際に該超音波の受信深度および周波数に応じて発生する減衰の寄与を削減する減衰補正処理と近似処理とを行うことにより、検体の特徴量を抽出する特徴量抽出部42と、特徴量抽出部42が抽出した特徴量と記憶部8が記憶する複数のグループの各々との関連度を算出する関連度算出部43と、を有する。周波数解析部41は、各音線ラインデータに対し、所定のデータ量からなるFFTデータ群を高速フーリエ変換することによって周波数スペクトルを算出する。周波数スペクトルは、検体の組織性状によって異なる傾向を示す。これは、周波数スペクトルが、超音波を散乱する散乱体としての検体の大きさ、密度、音響インピーダンス等と相関を有しているためである。特徴量抽出部42は、周波数解析部41が算出した周波数スペクトルに対し、近似処理を行うことによって減衰補正処理を行う前の補正前特徴量を算出する近似部421と、近似部421が近似した補正前特徴量に対して減衰補正処理を行うことによって特徴量を抽出する減衰補正部422と、を有する。近似部421は、回帰分析によって周波数スペクトルを一次式で近似することにより、この近似した一次式を特徴付ける補正前特徴量を抽出する。具体的には、近似部421は、回帰分析によって一次式の傾きa0および切片b0を算出するとともに、周波数スペクトルにおける周波数帯域内の特定周波数における強度を補正前特徴量として算出する。本実施の形態1において、近似部421は、中心周波数fMID=fLOWfHIGH/2における強度Mid-bandfitc0=a0fMIDb0を算出するものとするが、これはあくまでも一例に過ぎない。ここでいう強度とは、電圧、電力、音圧、音響エネルギー等のパラメータのいずれかを指す。三つの特徴量のうち、傾きa0は、超音波の散乱体の大きさと相関を有し、一般に散乱体が大きいほど傾きが小さな値を有すると考えられる。また、切片b0は、散乱体の大きさ、音響インピーダンスの差、散乱体の密度濃度等と相関を有している。具体的には、切片b0は、散乱体が大きいほど大きな値を有し、音響インピーダンスが大きいほど大きな値を有し、散乱体の密度濃度が大きいほど大きな値を有すると考えられる。中心周波数fMIDにおける強度以下、単に強度というc0は、傾きa0と切片b0から導出される間接的なパラメータであり、有効な周波数帯域内の中心におけるスペクトル強度を与える。このため、強度c0は、散乱体の大きさ、音響インピーダンスの差、散乱体の密度に加えて、Bモード画像の輝度とある程度の相関を有していると考えられる。なお、特徴量抽出部42が算出する近似多項式は一次式に限定されるわけではなく、二次以上の近似多項式を用いることも可能である。減衰補正部422が行う補正について説明する。超音波の減衰量Aは、A=2αzf1と表すことができる。ここで、αは減衰率であり、zは超音波の受信深度であり、fは周波数である。式1からも明らかなように、減衰量Aは、周波数fに比例している。減衰率αの具体的な値は、生体の場合、0~1.0dB/cm/MHz、より好ましくは0.3~0.7dB/cm/MHzであり、観察対象の臓器の種類に応じて定まる。例えば、観察対象の臓器が膵臓である場合、α=0.6dB/cm/MHzと定められる。なお、本実施の形態1において、減衰率αの値を入力部6からの入力によって変更することが可能な構成とすることも可能である。減衰補正部422は、近似部421が抽出した補正前特徴量傾きa0,切片b0,強度c0を、次のように補正する。a=a02αz2b=b03c=c02αzfMID=afMIDb4式2、4からも明らかなように、減衰補正部422は、超音波の受信深度zが大きいほど、補正量が大きい補正を行う。また、式3によれば、切片に関する補正は恒等変換である。これは、切片が周波数0Hzに対応する周波数成分であって減衰を受けないためである。関連度算出部43は、少なくとも記憶部8が記憶する各グループの特徴量を含む母集団の統計量を用いることにより、特徴量抽出部42が抽出した特徴量と各グループとの関連度を算出する。より具体的には、関連度算出部43は、特徴量抽出部42が抽出する複数の特徴量の少なくともいずれか一つを成分とする特徴量空間を設定し、検体の周波数スペクトルの特徴量のうち、設定した特徴量空間の成分をなす特徴量を特徴量空間の座標として有する検体点と、複数の既知検体のグループにおける各特徴量のうち特徴量空間の成分をなす特徴量の平均を特徴量空間の座標として有する既知検体平均点との特徴量空間上の距離を関連度として算出する。超音波受信信号の周波数スペクトルの特徴量の平均および標準偏差は、検体における核の腫大や異形などの細胞レベルの変化、間質における線維の増生や実質組織の線維への置換などの組織的な変化を反映しており、組織性状に応じて特有の値を示す。ここでいう組織性状とは、例えば癌、内分泌腫瘍、粘液性腫瘍、正常組織、脈管などのいずれかであり、検体が膵臓である場合には、組織性状として慢性膵炎、自己免疫性膵炎なども含まれる。このような事情に鑑み、記憶部8が記憶するグループは、組織性状の種別に応じて定められることが望ましい。そこで、以下の説明においては、記憶部8が記憶するグループが、組織性状の種別に応じて定められるものとする。画像処理部5は、エコー信号からBモード画像データを生成するBモード画像データ生成部51と、関連度算出部43が算出した関連度の算出結果およびBモード画像データ生成部51が生成したBモード画像データを用いて関連度の算出結果を表示する超音波画像データである算出結果表示画像データを生成する算出結果表示画像データ生成部52と、を有する。Bモード画像データ生成部51は、デジタル信号に対してバンドパスフィルタ、対数変換、ゲイン処理、コントラスト処理等の公知の技術を用いた信号処理を行うとともに、表示部7における画像の表示レンジに応じて定まるデータステップ幅に応じたデータの間引き等を行うことによってBモード画像データを生成する。算出結果表示画像データ生成部52は、Bモード画像データ生成部51が生成したBモード画像データ、特徴量抽出部42が抽出した特徴量、および関連度算出部43が算出した結果を用いることにより、算出結果表示画像データを生成する。記憶部8は、既知検体の情報を記憶する既知検体情報記憶部81と、周波数解析部41が行う周波数解析処理の際に使用する窓関数を記憶する窓関数記憶部82と、減衰補正部422が処理を行う際に参照する補正情報を記憶する補正情報記憶部83と、を有する。既知検体情報記憶部81は、既知検体に対して抽出された周波数スペクトルの特徴量を既知検体の組織性状と関連付けて記憶している。また、既知検体情報記憶部81は、既知検体に関連した周波数スペクトルの特徴量に対し、既知検体の組織性状を含む情報に基づいて分類されたグループごとに算出された平均および標準偏差を、既知検体の特徴量の全データとともに記憶している。ここで、既知検体の特徴量は、本実施の形態1と同様の処理によって抽出されたものである。ただし、既知検体の特徴量抽出処理を超音波観測装置1で行う必要はない。既知検体情報記憶部81が記憶する既知検体の情報は、組織性状に関する信頼度の高い情報であることが望ましい。窓関数記憶部82は、Hamming,Hanning,Blackmanなどの窓関数のうち少なくともいずれか一つの窓関数を記憶している。補正情報記憶部83は、式2~4の変換に関する情報を記憶している。記憶部8は、本実施の形態1に係る超音波観測装置の作動プログラムや所定のOSを起動するプログラム等が予め記憶されたROM、および各処理の演算パラメータやデータ等を記憶するRAM等を用いて実現される。以上の機能構成を有する超音波観測装置1の超音波探触子2以外の構成要素は、演算および制御機能を有するCPUを備えたコンピュータを用いて実現される。超音波観測装置1が備えるCPUは、記憶部8が記憶、格納する情報および上述した超音波観測装置の作動プログラムを含む各種プログラムを記憶部8から読み出すことにより、本実施の形態1に係る超音波観測装置の作動方法に関連した演算処理を実行する。なお、本実施の形態1に係る超音波観測装置の作動プログラムは、ハードディスク、フラッシュメモリ、CD-ROM、DVD-ROM、フレキシブルディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して広く流通させることも可能である。図2は、以上の構成を有する超音波観測装置1の処理の概要を示すフローチャートである。図2において、超音波観測装置1は、まず超音波探触子2によって新規の検体の測定を行うステップS1。この後、Bモード画像データ生成部51は、送受信部3から出力されたBモード画像用エコー信号を用いてBモード画像データを生成するステップS2。続いて、制御部9は、Bモード画像データ生成部51が生成したBモード画像データに対応するBモード画像を表示部7に表示させる制御を行うステップS3。図3は、表示部7におけるBモード画像の表示例を示す図である。同図に示すBモード画像100は、色空間としてRGB表色系を採用した場合の変数であるR赤、G緑、B青の値を一致させたグレースケール画像である。その後、周波数解析部41は、FFT演算による周波数解析を行うことによって周波数スペクトルを算出するステップS4。ここで、周波数解析部41が行う処理ステップS4について、図4に示すフローチャートを参照して詳細に説明する。まず、周波数解析部41は、最初に解析対象とする音線の音線番号Lを初期値L0とするステップS21。初期値L0は、例えば送受信部3が最初に受信する音線に対して付与してもよいし、入力部6によって設定される関心領域の左右の一方の境界位置に対応する音線に対して付与してもよい。続いて、周波数解析部41は、一つの音線上に設定した複数のデータ位置全ての周波数スペクトルを算出する。まず、周波数解析部41は、FFT演算用に取得する一連のデータ群FFTデータ群を代表するデータ位置Z受信深度に相当の初期値Z0を設定するステップS22。図5は、一つの音線のデータ配列を模式的に示す図である。同図に示す音線LDにおいて、白または黒の長方形は、一つのデータを意味している。音線LDは、送受信部3が行うA/D変換におけるサンプリング周波数例えば50MHzに対応した時間間隔で離散化されている。図5では、音線LDの1番目のデータをデータ位置Zの初期値Z0として設定した場合を示している。なお、図5はあくまでも一例に過ぎず、初期値Z0の位置は任意に設定することができる。例えば、関心領域の上端位置に対応するデータ位置Zを初期値Z0として設定してもよい。その後、周波数解析部41は、データ位置ZのFFTデータ群を取得しステップS23、取得したFFTデータ群に対し、窓関数記憶部82が記憶する窓関数を作用させるステップS24。このようにFFTデータ群に対して窓関数を作用させることにより、FFTデータ群が境界で不連続になることを回避し、アーチファクトが発生するのを防止することができる。続いて、周波数解析部41は、データ位置ZのFFTデータ群が正常なデータ群であるか否かを判定するステップS25。ここで、FFTデータ群は、2のべき乗のデータ数を有している必要がある。以下、FFTデータ群のデータ数を2nnは正の整数とする。FFTデータ群が正常であるとは、データ位置ZがFFTデータ群で前から2n-1番目の位置であること意味する。換言すると、FFTデータ群が正常であるとは、データ位置Zの前方に2n-1-1=Nとする個のデータがあり、データ位置Zの後方に2n-1=Mとする個のデータがあることを意味する。図5に示す場合、FFTデータ群F2、F3、FK-1は正常である一方、FFTデータ群F1、FKは異常である。ただし、図5ではn=4N=7,M=8としている。ステップS25における判定の結果、データ位置ZのFFTデータ群が正常である場合ステップS25:Yes、周波数解析部41は、後述するステップS27へ移行する。ステップS25における判定の結果、データ位置ZのFFTデータ群が正常でない場合ステップS25:No、周波数解析部41は、不足分だけゼロデータを挿入することによって正常なFFTデータ群を生成するステップS26。ステップS25において正常でないと判定されたFFTデータ群は、ゼロデータを追加する前に窓関数が作用されている。このため、FFTデータ群にゼロデータを挿入してもデータの不連続は生じない。ステップS26の後、周波数解析部41は、後述するステップS27へ移行する。ステップS27において、周波数解析部41は、FFTデータ群を用いてFFT演算を行うことにより、周波数スペクトルを得るステップS27。図6および図7は、周波数解析部41が算出した周波数スペクトルの例を示す図である。図6および図7では、横軸fが周波数であり、縦軸Iが強度である。図6および図7にそれぞれ示す周波数スペクトル曲線C1およびC2において、周波数スペクトルの下限周波数fLOWおよび上限周波数fHIGHは、超音波探触子2の周波数帯域、送受信部3が送信するパルス信号の周波数帯域などをもとに決定されるパラメータであり、例えばfLOW=3MHz、fHIGH=10MHzである。なお、図6に示す直線L1および図7に示す直線L2については、後述する特徴量抽出処理で説明する。ところで、本実施の形態1において、曲線および直線は、離散的な点の集合からなる。この点については、後述する実施の形態においても同様である。続いて、周波数解析部41は、データ位置Zに所定のデータステップ幅Dを加算して次の解析対象のFFTデータ群のデータ位置Zを算出するステップS28。ここでのデータステップ幅Dは、Bモード画像データ生成部51がBモード画像データを生成する際に利用するデータステップ幅と一致させることが望ましいが、周波数解析部41における演算量を削減したい場合には、Bモード画像データ生成部51が利用するデータステップ幅より大きい値を設定してもよい。図5では、D=15の場合を示している。その後、周波数解析部41は、データ位置Zが最終データ位置Zmaxより大きいか否かを判定するステップS29。ここで、最終データ位置Zmaxは、音線LDのデータ長としてもよいし、関心領域の下端に対応するデータ位置としてもよい。判定の結果、データ位置Zが最終データ位置Zmaxより大きい場合ステップS29:Yes、周波数解析部41は、音線番号Lを1だけ増加するステップS30。一方、データ位置Zが最終データ位置Zmax以下である場合ステップS29:No、周波数解析部41はステップS23へ戻る。このようにして、周波数解析部41は、一つの音線LDに対して、[{Zmax-Z0/D}1]=K個のFFTデータ群に対するFFT演算を行う。ここで、[X]は、Xを超えない最大の整数を表す。ステップS30で増加した後の音線番号Lが最終音線番号Lmaxより大きい場合ステップS31:Yes、周波数解析部41は図2に示すメインルーチンへ戻る。一方、ステップS30で増加した後の音線番号Lが最終音線番号Lmax以下である場合ステップS31:No、周波数解析部41はステップS22へ戻る。このようにして、周波数解析部41は、Lmax-L01本の音線の各々についてK回のFFT演算を行う。なお、最終音線番号Lmaxは、例えば送受信部3が受信する最終の音線に付与してもよいし、関心領域の左右のいずれか一方の境界に対応する音線に付与してもよい。以下、周波数解析部41が全ての音線に対して行うFFT演算の総数Lmax-L01×KをPとおく。以上説明したステップS4の周波数解析処理に続いて、近似部421は、近似処理として周波数解析部41が算出したP個の周波数スペクトルを回帰分析することにより、補正前特徴量を抽出するステップS5。具体的には、近似部421は、周波数帯域fLOW<f<fHIGHの周波数スペクトルを近似する一次式を回帰分析によって算出することにより、この一次式を特徴づける傾きa0,切片b0,強度c0を補正前特徴量として抽出する。図6に示す直線L1および図7に示す直線L2は、このステップS5において、周波数スペクトル曲線C1およびC2に対して回帰分析をそれぞれ行うことによって得られる回帰直線である。この後、減衰補正部422は、近似部421が抽出した補正前特徴量に対して減衰補正処理を行うステップS6。例えば、データのサンプリング周波数が50MHzである場合、データのサンプリングの時間間隔は20nsecである。ここで、音速を1530m/secとすると、データのサンプリング距離間隔は、1530m/sec×20nsec/2=0.0153mmとなる。処理対象のFFTデータ群のデータ位置までの音線LDの1番目のデータからのデータステップ数がkであるとすると、そのデータ位置Zは0.0153kmmとなる。減衰補正部422は、このようにして求まるデータ位置Zの値を上述した式2~4の受信深度zへ代入することにより、周波数スペクトルの特徴量である傾きa,切片b,強度cを算出する。図10は、図8に示す直線L1に関連する特徴量に対して減衰補正を行った後の特徴量から定まる直線を示す図である。図10に示す直線L1’を表す式は、I=afb=a02αZfb05である。この式5からも明らかなように、直線L1’は、直線L1と比較して、傾きが大きく、かつ切片の値が同じである。この後、関連度算出部43は、特徴量抽出部42によって抽出された特徴量と既知検体情報記憶部81が記憶する既知検体情報に基づいて、検体と記憶部8が記憶する既知検体のグループとの関連度を算出するステップS7。ここで、関連度算出部43が行う処理ステップS7について、図9に示すフローチャートを参照して詳細に説明する。まず、関連度算出部43は、関連度を算出する際に使用する特徴量空間を設定するステップS41。本実施の形態1において、三つの特徴量である傾きa,切片b,強度cのうち、独立なパラメータは二つである。したがって、三つの特徴量のうち任意の二つの特徴量を成分とする二次元空間を特徴量空間として設定することができる。また、三つの特徴量のうち任意の一つの特徴量を成分とする一次元空間を特徴量空間として設定することもできる。このステップS41では、設定すべき特徴量空間が予め定められているものとしているが、操作者が入力部6によって所望の特徴量空間を選択するようにしてもよい。図10は、関連度算出部43が設定する特徴量空間の一例を示す図である。図10に示す特徴量空間は、横軸が切片b、縦軸が強度cである。図10に示す点Spは、判定対象の検体に対して算出した切片bおよび強度cを特徴量空間の座標として有する点以下、この点を検体点というを示している。また、図10に示す領域Gμ,Gν,Gρは、既知検体情報記憶部81が記憶する既知検体の組織性状が、それぞれμ,ν,ρであるグループを示している。図10に示す場合、三つのグループGμ,Gν,Gρは、特徴量空間上において、互いに他のグループと交わりを有しない領域に存在している。本実施の形態1では、既知検体の特徴量を求める際にも、周波数解析によって得られた周波数スペクトルの補正前特徴量を減衰補正することによって得られる特徴量を指標としてグループ分けを行うため、互いに異なるグループを峻別することができる。特に、本実施の形態1では、減衰補正を行った特徴量を用いているため、減衰補正を行わずに抽出した特徴量を用いる場合と比較して、特徴量空間における各グループの領域をより明確に分離した状態で得ることができる。ステップS41の後、関連度算出部43は、検体点Spと、グループGμ,Gν,Gρにそれぞれ含まれるFFTデータ群の周波数スペクトルの切片bおよび強度cの各平均を特徴量空間の座標として有する点μ0,ν0,ρ0以下、これらの点を既知検体平均点というとの間の特徴量空間上の距離dμ,dν,dρをそれぞれ算出するステップS42。このステップS42において、関連度算出部43は、周波数スペクトルの全ての検体点に対して特徴量空間上における既知検体平均点との距離を算出する。なお、特徴量空間におけるb軸成分とc軸成分のスケールが大きく異なる場合には、各距離の寄与を略均等にするための重み付けを適宜行うことが望ましい。続いて、関連度算出部43は、ステップS42で算出した距離を算出結果として出力するステップS43。これにより、ステップS7の関連度算出処理が終了する。なお、ステップS43に続いて、関連度算出部43が、算出結果に基づいて検体の組織性状を判定するようにしてもよい。ただしこの場合には、既知検体情報記憶部81が、既知検体の特徴量を組織性状と関連付けて記憶しておく必要がある。なお、検体点Spが既知検体平均点μ0,ν0,ρ0と極端に離れている場合には、たとえ距離dμ,dν,dρの最小値が求まったとしても組織性状の判定結果の信頼度は低い。そこで、距離dμ,dν,dρが所定の閾値より大きい場合、関連度算出部43はエラー信号を出力するようにしてもよい。また、距離dμ,dν,dρのうち最小値が二つ以上生じた場合、関連度算出部43は、最小値に対応するすべての組織性状を候補として選択してもよいし、所定の規則にしたがっていずれか一つの組織性状を選択してもよい。後者の場合、例えば癌などの悪性の高い組織性状の優先順位を高く設定する方法を挙げることができる。また、dμ,dν,dρのうち最小値が二つ以上生じた場合、関連度算出部43はエラー信号を出力してもよい。以上説明したステップS7の後、算出結果表示画像データ生成部52は、Bモード画像データ生成部51が生成したBモード画像データ、特徴量抽出部42が算出した特徴量、および関連度算出部43が算出した結果を用いることにより、算出結果表示画像データを生成するステップS8。この際、算出結果表示画像データ生成部52は、特徴量空間上における検体点Spと各グループの既知検体平均点との距離に応じて視覚情報としての色成分色空間を構成する変数を各画素に割り当てる。例えば、図10に示す特徴量空間の場合、検体点Spと既知検体平均点μ0との距離dμに赤色成分R、検体点Spと既知検体平均点ν0との距離dνに緑色成分G、検体点Spと既知検体平均点ρ0とのとの距離dρに青色成分Bをそれぞれ割り当て、画素値の大きさは距離に応じて変化させる。図11は、算出結果表示画像データの各画素に対する色成分の割り当て方の一例を示す図である。具体的には、図11は、特徴量空間上における検体点Spと既知検体平均点μ0との距離dμと、赤色成分の大きさRとの関係を示す図である。図11において、赤色成分の大きさRは、距離dμが0≦dμ≦dμ0である場合、2558ビット表現の最大値である。また、赤色成分の大きさRは、距離dμがdμ0<dμ≦dμ1である場合、線型に減少し、距離dμがdμ>dμ1である場合、ゼロである。なお、ここでは赤色成分の大きさについて説明したが、緑色成分や青色成分の大きさについても、距離dν,dρに応じてそれぞれ定めることができる。また、色空間をRGB表色系の変数によって構成する代わりに、シアン、マゼンダ、イエローのような補色系の変数によって構成してもよい。また、距離dμ,dν,dρに対し、互いに他と異なる光の3属性色相、明度、彩度をそれぞれ割り当ててもよい。この場合には、距離に応じて属性値を変化させる。また、距離dμ,dν,dρのいずれかに対し、距離に応じて定まる模様を割り当ててもよい。図12は、算出結果表示画像データの各画素に対する色成分の割り当て方の別な例を示す図であり、図11と同様、距離dμと赤色成分の大きさRとの関係を示す図である。図12において、赤色成分の大きさRは、距離dμが0≦dμ≦dμ0である場合、ゼロであり、距離dμがdμ0<dμ≦dμ1である場合、線型に増加し、距離dμがdμ>dμ1である場合、255である。このように、算出結果表示画像データの各画素に割り当てる色成分の大きさは、任意に設定することができる。続いて、表示部7は、算出結果表示画像データ生成部52が生成した算出結果表示画像を表示するステップS9。図13は、表示部7が表示する算出結果表示画像の表示例を示す図である。図14は、図13に示す画像を白黒で模式的に示す図である。これらの図に示す算出結果表示画像300は、Bモード画像100と比較して、画像がカラー化しており、グループに応じた色の違いが鮮明になっている。より具体的には、算出結果表示画像300は、大別して緑色系領域300gおよび赤色系領域300rからなる。2つの領域の境界部は黄色系の色で表示されている図14では図示せず。図14に示すように、各領域は単一の色によって構成されるわけではない。例えば、緑色系領域300gは、緑色に近い色からなる画素が集まっている領域である。同様に、赤色系領域300rは、赤色に近い色からなる画素が集まっている領域である。このため、観測者は、グループの違いすなわち組織性状の違いを明確に認識することができる。図15は、超音波観測装置1が行う減衰補正処理の効果を説明する図である。図15に示す画像400は、減衰補正を行わなかった場合の算出結果表示画像である。この場合の算出結果表示画像は、Bモード画像データ生成部51が生成したBモード画像に対して、切片bをR赤,G緑,B青に対して均等に割り当てたグレースケール画像である。算出結果表示画像400は、受信深度が大きい領域図の下方領域で減衰の影響により信号強度が下がり、画像が暗くなっている。これに対し、同じBモード画像を用いて減衰補正を行った算出結果表示画像500では、画面全体にわたって均一な明るさの画像が得られていることがわかる。以上説明した本発明の実施の形態1によれば、複数の既知検体によってそれぞれ反射された超音波をもとに抽出された周波数スペクトルの特徴量に基づいて複数の既知検体を複数のグループに分けておき、各グループの特徴量を含む母集団の統計量を用いることにより、超音波信号の周波数スペクトルをもとに抽出した検体の特徴量と各グループとの関連度を算出し、この算出結果に基づいて、検体の特徴量に対応した表示態様を有する超音波画像データを生成するため、生体組織の歪量や弾性率を用いることなく、組織の違いを明確に峻別することができる。したがって、検体を精度よく観測することが可能となり、観測結果の信頼性を向上させることが可能となる。また、本実施の形態1によれば、周波数スペクトルから抽出した補正前特徴量に対して減衰補正を施しているため、超音波の伝播に伴う減衰の影響を取り除くことができ、一段と高精度な組織性状の鑑別を行うことができる。実施の形態2本発明の実施の形態2は、特徴量抽出部が行う特徴量抽出処理が、実施の形態1と異なる。本実施の形態2に係る超音波観測装置の構成は、実施の形態1で説明した超音波観測装置1の構成と同様である。そこで、以下の説明において、超音波観測装置1の構成要素と対応する構成要素には同一の符号を付すものとする。本実施の形態2における特徴量抽出処理においては、まず減衰補正部422が、周波数解析部41によって算出された周波数スペクトルに対して減衰補正処理を行う。その後、近似部421は、減衰補正部422によって減衰補正された周波数スペクトルに対して近似処理を行うことにより、周波数スペクトルの特徴量を抽出する。図16は、本実施の形態2に係る超音波観測装置の処理の概要を示すフローチャートである。図16において、ステップS51~S54の処理は、図2のステップS1~S4の処理に順次対応している。ステップS55において、減衰補正部422は、周波数解析部41がFFT演算によって算出した周波数スペクトルに対して減衰補正を行うステップS55。図17は、このステップS55の処理の概要を模式的に示す図である。図17に示すように、減衰補正部422は、周波数スペクトル曲線C3に対し、上述した式1の減衰量Aを強度Iに加える補正を全ての周波数fに対して行うことにより、新たな周波数スペクトル曲線C3’を得る。これにより、超音波の伝播に伴う減衰の寄与を削減した周波数スペクトルを得ることができる。この後、近似部421は、減衰補正部422によって減衰補正された全ての周波数スペクトルを回帰分析することによって周波数スペクトルの特徴量を抽出するステップS56。具体的には、近似部421は、回帰分析によって一次式の傾きa、切片bおよび中心周波数fMIDにおける強度cを算出する。図17に示す直線L3は、このステップS56で周波数スペクトル曲線C3に対して特徴量抽出処理を行うことによって得られる回帰直線切片b3である。ステップS57~S59の処理は、図2のステップS7~S9の処理に順次対応している。なお、本実施の形態2においても、上述した実施の形態1と同様、関連度算出部43が、算出した関連度を用いて検体の組織性状の判定を行うようにすることができる。この場合には、既知検体情報記憶部81が、既知検体の特徴量を組織性状と関連付けて記憶しておけばよい。以上説明した本発明の実施の形態2によれば、複数の既知検体によってそれぞれ反射された超音波をもとに抽出された周波数スペクトルの特徴量に基づいて複数の既知検体を複数のグループに分けておき、各グループの特徴量を含む母集団の統計量を用いることにより、超音波信号の周波数スペクトルをもとに抽出した検体の特徴量と各グループとの関連度を算出し、この算出結果に基づいて、検体の特徴量に対応した表示態様を有する超音波画像データを生成するため、生体組織の歪量や弾性率を用いることなく、組織の違いを明確に峻別することができる。したがって、検体を精度よく観測することが可能となり、観測結果の信頼性を向上させることが可能となる。また、本実施の形態2によれば、周波数スペクトルに対して減衰補正を施した後、特徴量を抽出しているため、超音波の伝播に伴う減衰の影響を取り除くことができ、一段と高精度な観測を行うことができる。実施の形態3本発明の実施の形態3は、関連度算出部における組織性状判定処理が実施の形態1と異なる。本実施の形態3に係る超音波観測装置の構成は、実施の形態1で説明した超音波観測装置1の構成と同様である。そこで、以下の説明において、超音波観測装置1の構成要素と対応する構成要素には同一の符号を付すものとする。関連度算出部43は、特徴量a,b,cを、組織性状μ,ν,ρを構成するグループGμ,Gν,Gρ図10を参照にそれぞれ加えて新たな母集団を構成した後、各組織性状を構成するデータの特徴量ごとの標準偏差を求める。なお、上述した実施の形態1と同様、関連度算出部43が、算出した関連度を用いて検体の組織性状の判定を行うようにしてもよい。この場合には、既知検体情報記憶部81が、既知検体の特徴量を組織性状と関連付けて記憶しておけばよい。その後、関連度算出部43は、既知検体のみからなる元の母集団におけるグループGμ,Gν,Gρの各特徴量の標準偏差と、新規の検体をそれぞれ加えた新たな母集団におけるグループGμ,Gν,Gρの各特徴量の標準偏差との差以下、単に標準偏差の差というを算出する。ここで、関連度算出部43は、複数の特徴量の中から予め選択された特徴量の標準偏差に対してのみ、標準偏差の差を算出してもよい。この場合の特徴量の選択は、操作者が任意に行うようにしてもよいし、超音波観測装置1が自動的に行うようにしてもよい。図18は、図10に示す特徴量空間を用いた場合の各グループの標準偏差と新たな母集団の標準偏差とを模式的に示す図である。図18において、グループGμにおける切片bの標準偏差をσμ1、強度cの標準偏差をσμ2としている。また、グループGνにおける切片bの標準偏差をσν1、強度cの標準偏差をσν2としている。また、グループGρにおける切片bの標準偏差をσρ1、強度cの標準偏差をσρ2としている。これに対し、グループGμに検体点Spを加えた母集団における切片bの標準偏差をσμ1’、強度cの標準偏差をσμ2’としている。また、グループGνに検体点Spを加えた母集団における切片bの標準偏差をσν1’、強度cの標準偏差をσν2’としている。また、グループGρに検体点Spを加えた母集団における切片bの標準偏差をσρ1’、強度cの標準偏差をσρ2’としている。この場合、上述した標準偏差の差は、例えばΔσμ1=σμ1’-σμ1、Δσμ2=σμ2’-σμ2、Δσν1=σν1’-σν1、などと求められる。RGB表色系の変数を用いる場合には、例えば切片bにおける標準偏差の差Δσμ1、Δσν1、Δσρ1に対して赤色成分、緑色成分、青色成分をそれぞれ割り当ててもよい。なお、標準偏差の差Δσμ1、Δσν1、Δσρ1に対し、互いに他と異なる光の3属性色相、明度、彩度をそれぞれ割り当ててもよい。この場合には、標準偏差の差に応じて属性値を変化させる。また、標準偏差の差Δσμ1、Δσν1、Δσρ1のいずれかに対し、差に応じて定まる模様を割り当ててもよい。図19は、標準偏差の差の絶対値|Δσμ1|=|σμ1’-σμ1|と赤色成分の大きさRとの関係の一例を示す図である。図19において、赤色成分の大きさRは、絶対値|Δσμ1|が0≦|Δσμ1|≦|Δσμ10|を満たす場合、2558ビット表現であり、絶対値|Δσμ1|が|Δσμ10|<|Δσμ1|≦|Δσμ11|を満たす場合、線型に減少し、絶対値|Δσμ1|が|Δσμ1|>|Δσμ11|を満たす場合、ゼロである。なお、本実施の形態3においても、算出結果表示画像データの各画素に割り当てる色成分の大きさは、任意に設定することができる。なお、関連度算出部43が、グループ毎に全ての特徴量の標準偏差の差に適宜重み付けして加算した値を算出し、この値が最小となるグループに対応する組織性状を検体の組織性状と判定するようにしてもよい。この場合において、例えば特徴量が傾きa,切片b,強度cであるとき、関連度算出部43は、傾きa,切片b,強度cにそれぞれ対応する重みをwa,wb,wcとしてwaaの標準偏差の差wbbの標準偏差の差wccの標準偏差の差を算出し、この算出した値をもとに検体の組織性状を判定することとなる。なお、重みwa,wb,wcの値は、操作者が任意に設定するようにしてもよいし、超音波観測装置1が自動的に設定するようにしてもよい。また、関連度算出部43が、グループ毎に全ての特徴量の標準偏差の差の2乗に適宜重み付けして加算した値の平方根を算出し、この平方根が最小となるグループに対応する組織性状を検体の組織性状と判定するようにしてもよい。この場合において、例えば特徴量が傾きa,切片b,強度cであるとき、関連度算出部43は、傾きa,切片b,強度cにそれぞれ対応する重みをw’a,w’b,w’cとして{w’aaの標準偏差の差2w’bbの標準偏差の差2w’ccの標準偏差の差2}1/2を算出し、この算出した値をもとに組織性状を判定することとなる。なお、この場合にも、重みw’a,w’b,w’cの値は、操作者が任意に設定するようにしてもよいし、超音波観測装置1が自動的に設定するようにしてもよい。以上説明した本発明の実施の形態3によれば、上述した実施の形態1と同様、検体を精度よく観測することが可能となり、観測結果の信頼性を向上させることができる。また、本実施の形態3によれば、超音波の伝播に伴う減衰の影響を取り除くことによって一段と高精度な観測を行うことができる。なお、本実施の形態3では、関連度算出部43が、もとの母集団と新規の検体を加えた母集団との間の各特徴量の標準偏差の差に基づいて組織性状の判定を行っていたが、これは一例に過ぎない。例えば、関連度算出部43は、もとの母集団と新規の検体を加えた母集団との間の各特徴量の平均の差に基づいて組織性状の判定を行うようにしてもよい。ここまで、本発明を実施するための形態を説明してきたが、本発明は上述した実施の形態1~3によってのみ限定されるべきものではない。すなわち、本発明は、特許請求の範囲に記載した技術的思想を逸脱しない範囲内において、様々な実施の形態を含みうるものである。"