"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、前記検体から受信した超音波の信号を、受信深度に応じた増幅率で増幅する信号増幅部と、前記信号増幅部が増幅した超音波の信号の振幅を輝度に変換して表示する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と、前記信号増幅部が増幅した前記超音波の信号に対して受信深度によらず増幅率を一定とする増幅補正を行う増幅補正部と、前記増幅補正部が増幅補正した前記超音波の信号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、前記検体の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記特徴量抽出部が抽出した特徴量に対応する視覚情報を表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成部と、を備えたことを特徴とする超音波観測装置。前記信号増幅部が増幅を行う際の増幅率は、所定の受信深度まで単調増加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1または2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1または2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3または4に記載の超音波観測装置。前記増幅補正部および前記減衰補正部の補正を一括して行わせる制御部を備えたことを特徴とする請求項3~5のいずれか一項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3~6のいずれか一項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7に記載の超音波観測装置。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前記複数の既知検体の組織性状と関連付けて記憶する記憶部と、前記記憶部が前記複数の既知検体と関連付けて記憶する特徴量および前記特徴量抽出部が抽出した特徴量を用いることによって前記検体の所定領域の組織性状を判定する組織性状判定部と、を備えたことを特徴とする請求項1~8のいずれか一項に記載の超音波観測装置。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、複数の既知検体に対して組織性状ごとに分類されたグループにおける各特徴量の平均を記憶し、前記組織性状判定部は、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に基づいて、前記検体の組織性状を判定することを特徴とする請求項9に記載の超音波観測装置。前記組織性状判定部は、前記複数の既知検体における組織性状ごとに分類されたグループに前記検体の特徴量を加えた母集団における特徴量の標準偏差を算出し、この標準偏差と前記グループにおける特徴量の標準偏差との差が最小である特徴量を有するグループに対応した組織性状を前記検体の組織性状とすることを特徴とする請求項9に記載の超音波観測装置。前記視覚情報は、色空間を構成する変数であることを特徴とする請求項1~11のいずれか一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、前記検体から受信した超音波の信号を、受信深度に応じた増幅率情報を記憶する記憶部から読み出した増幅率で受信深度ごとに信号増幅部により増幅する信号増幅ステップと、前記信号増幅ステップで増幅した超音波の信号の振幅を輝度に変換して表示するBモード画像データをBモード画像データ生成部により生成するBモード画像データ生成ステップと、前記信号増幅ステップで増幅した前記超音波の信号に対して受信深度によらず増幅率を一定とする増幅補正を増幅補正部により行う増幅補正ステップと、前記増幅補正ステップで増幅補正した前記超音波の信号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、前記検体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、前記特徴量抽出ステップで抽出した特徴量に対応する視覚情報を表示する特徴量画像データを特徴量画像データ生成部により生成する特徴量画像データ生成ステップと、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、前記検体から受信した超音波の信号を、受信深度に応じた増幅率情報を記憶する記憶部から読み出した増幅率で受信深度ごとに信号増幅部により増幅する信号増幅ステップと、前記信号増幅ステップで増幅した超音波の信号の振幅を輝度に変換して表示するBモード画像データをBモード画像データ生成部により生成するBモード画像データ生成ステップと、前記信号増幅ステップで増幅した前記超音波の信号に対して受信深度によらず増幅率を一定とする増幅補正を増幅補正部により行う増幅補正ステップと、前記増幅補正ステップで増幅補正した前記超音波の信号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、前記検体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、前記特徴量抽出ステップで抽出した特徴量に対応する視覚情報を表示する特徴量画像データを特徴量画像データ生成部により生成する特徴量画像データ生成ステップと、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STC補正は、アナログ信号波形の振幅を全周波数帯域にわたって均一に増幅させるのみであり、周波数に依存した減衰を補正する効果はなかった。このため、超音波の振幅を利用するBモード画像を生成する際には、STC補正を行うことによって十分な効果を得ることができるものの、周波数スペクトルに基づいて検体の組織性状を鑑別する際には、超音波の伝播に伴う減衰の影響を正しく排除できずに鑑別の精度が低下してしまうという問題があった。この問題を解決するには、Bモード画像を生成する際にSTC補正を施した受信信号を出力する一方、周波数スペクトルに基づいた画像を生成する際に、Bモード画像を生成するための送信とは異なる新たな送信を行い、STC補正を施していない受信信号を出力することが考えられる。ところがこの場合には、受信信号に基づいて生成される画像データのフレームレートが低下してしまうという問題があった。本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、超音波の伝播に伴う減衰の影響を正しく排除するとともに、受信した超音波をもとに生成する画像データのフレームレートの低下を防止す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、前記検体から受信した超音波の信号を、受信深度に応じた増幅率で増幅する信号増幅部と、前記信号増幅部が増幅した超音波の信号の振幅を輝度に変換して表示する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と、前記信号増幅部が増幅した前記超音波の信号に対して受信深度によらず増幅率を一定とする増幅補正を行う増幅補正部と、前記増幅補正部が増幅補正した前記超音波の信号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、前記検体の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記特徴量抽出部が抽出した特徴量に対応する視覚情報を表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成部と、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、前記信号増幅部が増幅を行う際の増幅率は、所定の受信深度まで単調増加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は、上記発明において、前記増幅補正部および前記減衰補正部の補正を一括して行わせる制御部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、前記一次式の傾きと、前記一次式の切片と、前記周波数スペクトルの周波数帯域に含まれる周波数、前記傾きおよび前記切片によって定まる強度と、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、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前記複数の既知検体の組織性状と関連付けて記憶する記憶部と、前記記憶部が前記複数の既知検体と関連付けて記憶する特徴量および前記特徴量抽出部が抽出した特徴量を用いることによって前記検体の所定領域の組織性状を判定する組織性状判定部と、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、複数の既知検体に対して組織性状ごとに分類されたグループにおける各特徴量の平均を記憶し、前記組織性状判定部は、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に基づいて、前記検体の組織性状を判定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、前記組織性状判定部は、前記複数の既知検体における組織性状ごとに分類されたグループに前記検体の特徴量を加えた母集団における特徴量の標準偏差を算出し、この標準偏差と前記グループにおける特徴量の標準偏差との差が最小である特徴量を有するグループに対応した組織性状を前記検体の組織性状と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、前記視覚情報は、色空間を構成する変数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、前記検体から受信した超音波の信号を、受信深度に応じた増幅率情報を記憶する記憶部から読み出した増幅率で受信深度ごとに信号増幅部により増幅する信号増幅ステップと、前記信号増幅ステップで増幅した超音波の信号の振幅を輝度に変換して表示するBモード画像データをBモード画像データ生成部により生成するBモード画像データ生成ステップと、前記信号増幅ステップで増幅した前記超音波の信号に対して受信深度によらず増幅率を一定とする増幅補正を増幅補正部により行う増幅補正ステップと、前記増幅補正ステップで増幅補正した前記超音波の信号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、前記検体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、前記特徴量抽出ステップで抽出した特徴量に対応する視覚情報を表示する特徴量画像データを特徴量画像データ生成部により生成する特徴量画像データ生成ステップと、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、前記検体から受信した超音波の信号を、受信深度に応じた増幅率情報を記憶する記憶部から読み出した増幅率で受信深度ごとに信号増幅部により増幅する信号増幅ステップと、前記信号増幅ステップで増幅した超音波の信号の振幅を輝度に変換して表示するBモード画像データをBモード画像データ生成部により生成するBモード画像データ生成ステップと、前記信号増幅ステップで増幅した前記超音波の信号に対して受信深度によらず増幅率を一定とする増幅補正を増幅補正部により行う増幅補正ステップと、前記増幅補正ステップで増幅補正した前記超音波の信号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、前記検体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、前記特徴量抽出ステップで抽出した特徴量に対応する視覚情報を表示する特徴量画像データを特徴量画像データ生成部により生成する特徴量画像データ生成ステップと、を実行させることを特徴とする。本発明によれば、受信深度に応じた増幅率で増幅するSTC補正を加えた信号をもとにBモード画像データを生成する一方、STC補正の影響を相殺して増幅率をスペクトル一定にする増幅補正を行ってから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、検体の特徴量を抽出し、抽出した特徴量に対応する視覚情報を表示する特徴量画像データを生成しているため、特徴量画像データにおいて超音波の伝播に伴う減衰の影響が排除されるだけでなく、Bモード画像用の信号と特徴量画像用の信号とを区別して送信する必要がない。したがって、超音波の伝播に伴う減衰の影響を正しく排除するとともに、受信した超音波をもとに生成する画像データのフレームレートの低下を防止することが可能となる。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する表示部7と、既知検体の組織性状に関する情報を含む各種情報を記憶する記憶部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、エコー信号を増幅する信号増幅部31を有する。具体的には、信号増幅部31は、受信深度が大きいエコー信号ほど高い増幅率で増幅するSTC補正を行う。図2は、エコー信号の受信深度と増幅率との関係を示す図である。図2に示す受信深度zは、超音波の受信開始時点からの経過時間に基づいて算出される量である。図2に示すように、増幅率βは、受信深度zが閾値zthより小さい場合、受信深度zの増加に伴ってβ0からβth>β0へ線型に増加する。また、増幅率βは、受信深度zが閾値zth以上である場合、一定値βthをとる。閾値zthの値は、検体から受信する超音波信号がほとんど減衰してしまい、ノイズが支配的になるような値である。なお、より一般に、増幅率βは、受信深度zが閾値zthより小さい場合、受信深度zの増加に伴って単調増加すればよい。送受信部3は、信号増幅部31によって増幅されたエコー信号に対して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信号に対して受信深度によらず増幅率を一定とする増幅補正を行う増幅補正部41と、増幅補正を行ったデジタルRF信号に高速フーリエ変換FFTを施すことによって周波数解析を行う周波数解析部42と、周波数解析部42が算出した周波数スペクトルパワースペクトルに対し、近似処理ならびに超音波の受信深度および周波数に依存する超音波の減衰の寄与を削減する補正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特徴量抽出部43と、特徴量抽出部43が抽出した特徴量を用いて検体の所定領域の組織性状を判定する組織性状判定部44と、を有する。図3は、増幅補正部41が行う増幅処理における受信深度と増幅率との関係を示す図である。図3に示すように、増幅補正部41が行う増幅処理の増幅率は、受信深度ゼロで最大値βth-β0であり、受信深度zthまで線型に減少し、受信深度zth以上でゼロである。このような増幅率によってデジタルRF信号を増幅処理することにより、信号増幅部31におけるSTC補正の影響を相殺し、一定の増幅率βthの信号を出力することができる。なお、増幅補正部41が行う受信深度zと増幅率βの関係は、信号増幅部31における受信深度と増幅率の関係に応じて異なることは勿論である。周波数解析部42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43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431と、近似部431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432と、を有する。近似部431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431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431は、中心周波数fMID=fLOWfHIGH/2における強度Midbandfitc0=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43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432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432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432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。組織性状判定部44は、特徴量抽出部43によって抽出され、減衰補正部432によって補正された周波数スペクトルの特徴量の平均および標準偏差を特徴量ごとに算出する。組織性状判定部44は、算出した平均および標準偏差と、記憶部8が記憶する既知検体の周波数スペクトルの特徴量の平均および標準偏差とを用いることにより、検体の所定領域の組織性状を判定する。ここでいう所定領域は、画像処理部5によって生成された画像を見た超音波観測装置1の操作者が入力部6によって指定した画像中の領域以下、関心領域というのことである。また、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る。なお、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。組織性状判定部44が算出する特徴量の平均および標準偏差は、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。したがって、そのような特徴量の平均および標準偏差を用いることにより、検体の所定領域の組織性状を正確に判定することが可能となる。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、検体の特徴量に対応する視覚情報を表示する特徴量画像データを生成する特徴量画像データ生成部52と、Bモード画像データ生成部51および演算部4によってそれぞれ出力されたデータを用いて関心領域の組織性状の判定結果および該判定結果に関連する情報を表示する判定結果表示画像データを生成する判定結果表示画像データ生成部53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。特徴量画像データ生成部52が特徴量画像データを生成する際に使用する視覚情報は、例えばR赤、G緑、B青を変数とするRGB表色系などの色空間を構成する変数である。判定結果表示画像データ生成部53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、特徴量画像データ生成部52が生成した特徴量画像データ、特徴量抽出部43が抽出した特徴量、および組織性状判定部44が判定した判定結果を含む判定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、信号増幅部31および増幅補正部41が増幅処理を行う際に参照する増幅率の情報を記憶する増幅率情報記憶部82と、周波数解析部42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83と、減衰補正部432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84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。増幅率情報記憶部82は、図2および図3に示す増幅率と受信深度との関係を記憶している。窓関数記憶部83は、HammingHanningBlackman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84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4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4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。続いて、超音波探触子2からエコー信号を受信した信号増幅部31は、そのエコー信号の増幅を行うステップS2。ここで、信号増幅部31は、図2に示す増幅率と受信深度との関係に基づいて増幅を行う。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S3。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S4。図5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、入力部6を介して関心領域の設定がなされた場合ステップS5:Yes、増幅補正部41は、送受信部3から出力された信号に対して受信深度によらず増幅率が一定となる補正を行うステップS6。ここで、増幅補正部41は、図3に示す増幅率と受信深度との関係に基づいて増幅処理を行う。一方、関心領域の設定がなされていない場合ステップS5:Noにおいて、処理を終了する指示が入力部6によって入力されたときステップS7:Yes、超音波観測装置1は処理を終了する。これに対し、関心領域の設定がなされていない場合ステップS5:Noにおいて、処理を終了する指示が入力部6によって入力されないときステップS7:No、超音波観測装置1はステップS5へ戻る。ステップS6の後、周波数解析部42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S8。このステップS8では、画像の全領域を関心領域として設定することも可能である。ここで、周波数解析部42が行う処理ステップS8について、図6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42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42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42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7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7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7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42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83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42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2n1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2n1-1=Nとする個のデータがあり、データ位置Zの後方に2n1=Mとする個のデータがあることを意味する。図7に示す場合、FFTデータ群F2、F3、FK1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7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42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42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42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42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8および図9は、周波数解析部42が算出した周波数スペクトルの例を示す図である。図8および図9では、横軸fが周波数であり、縦軸Iが強度である。図8および図9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8に示す直線L1および図9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42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42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7では、D=15の場合を示している。その後、周波数解析部42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42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42はステップS23へ戻る。このようにして、周波数解析部42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42は図4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42はステップS22へ戻る。このようにして、周波数解析部42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42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S8の周波数解析処理に続いて、近似部431は、近似処理として周波数解析部42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S9。具体的には、近似部431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8に示す直線L1および図9に示す直線L2は、このステップS9において、周波数スペクトル曲線C1およびC2に対して特徴量抽出処理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432は、近似部431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S10。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432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、組織性状判定部44は、特徴量抽出部43によって抽出され、減衰補正部432によって補正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、検体の関心領域における組織性状を判定するステップS11。ここで、組織性状判定部44が行う処理ステップS11について、図11に示すフローチャートを参照して詳細に説明する。まず、組織性状判定部44は、組織性状を判定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12は、組織性状判定部44が設定する特徴量空間の一例を示す図である。図12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12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12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12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組織性状の分類、判定を行うため、互いに異なる組織性状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組織性状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、組織性状判定部44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。ここで、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、組織性状判定部44は、ステップS42で算出した距離に基づいて、検体点Spを含む全ての検体点の組織性状を判定するステップS43。例えば、図12に示す場合には、距離dμが最小なので、組織性状判定部44は、検体の組織性状がμであると判定する。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、dμ,dν,dρが所定の閾値より大きい場合、組織性状判定部44はエラー信号を出力するようにしてもよい。また、dμ,dν,dρのうち最小値が二つ以上生じた場合、組織性状判定部44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、組織性状判定部44はエラー信号を出力してもよい。この後、組織性状判定部44は、ステップS42における距離算出結果、およびステップS43における判定結果を出力するステップS44。これにより、ステップS11の組織性状判定処理が終了する。以上説明したステップS11の後、特徴量画像データ生成部52は、特徴量抽出部43が抽出した特徴量に対応する視覚情報を表示する特徴量画像データを生成するステップS12。続いて、判定結果表示画像データ生成部53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43が算出した特徴量、特徴量画像データ生成部52が生成した特徴量画像データ、および組織性状判定部44が判定した判定結果を用いることにより、判定結果表示画像データを生成するステップS13。この後、表示部7は、判定結果表示画像データ生成部53が生成した判定結果表示画像を表示するステップS14。図13は、表示部7が表示する判定結果表示画像の表示例を示す図である。同図に示す判定結果表示画像200は、組織性状の判定結果を含む各種関連情報を表示する情報表示部201と、Bモード画像に基づいて特徴量を表示する特徴量画像を表示する画像表示部202とを有する。情報表示部201には、例えば検体の識別情報ID番号、名前、性別等、組織性状判定部44が算出した組織性状判定結果、組織性状判定を行う際の特徴量に関する情報、ゲインやコントラスト等の超音波画質情報が表示される。ここで、特徴量に関する情報として、関心領域の内部に位置するQ組のFFTデータ群の周波数スペクトルの特徴量の平均、標準偏差を利用した表示を行うことが可能である。具体的には、情報表示部201では、例えば傾き=1.5±0.3dB/MHz、切片=-60±2dB、強度=-50±1.5dB、と表示することができる。画像表示部202に表示されている特徴量画像300は、図5に示すBモード画像100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。以上の構成を有する判定結果表示画像200を表示部7が表示することにより、操作者はより正確に関心領域の組織性状を把握することが可能となる。なお、判定結果表示画像は上述した構成に限られるわけではない。たとえば、判定結果表示画像として、特徴量画像とBモード画像とを並べて表示するようにしてもよい。これにより、両画像の違いを一つの画面上で認識することができる。図14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14に示す画像400は、減衰補正を行わなかった場合の特徴量画像である。特徴量画像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、減衰補正を行った特徴量画像300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。なお、図13,14に示す特徴量画像300はあくまでも一例に過ぎない。他にも、例えば三つの特徴量a、b、cをR、G、Bにそれぞれ割り当てることにより、特徴量画像をカラー画像によって表示することも可能である。この場合、組織性状に対して固有の色で表現されるため、操作者は画像の色分布をもとに関心領域の組織性状を把握することが可能となる。また、色空間をRGB表色系で構成する代わりに、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、各変数に対して特徴量を割り当ててもよい。また、Bモード画像データとカラー画像データとを所定の比率で混合させることによって特徴量画像データを生成してもよい。また、関心領域のみカラー画像データへ置換することによって特徴量画像データを生成してもよい。以上説明した本発明の実施の形態1によれば、受信深度に応じた増幅率で増幅するSTC補正を加えた信号をもとにBモード画像データを生成する一方、STC補正の影響を相殺して増幅率をスペクトル一定にする増幅補正を行ってから周波数スペクトルを算出して補正前特徴量を抽出し、抽出した補正前特徴量に減衰補正を施すことによって検体の特徴量を抽出し、抽出した特徴量に対応する視覚情報を表示する特徴量画像データを生成しているため、特徴量画像データにおいて超音波の伝播に伴う減衰の影響が排除されるだけでなく、Bモード画像用の信号と特徴量画像用の信号とを区別して送信する必要がない。したがって、超音波の伝播に伴う減衰の影響を正しく排除するとともに、受信した超音波をもとに生成する画像データのフレームレートの低下を防止することが可能となる。また、本実施の形態1によれば、正しく減衰補正された周波数スペクトルの特徴量を用いることによって検体の所定領域の組織性状を判定するため、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、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。なお、本実施の形態1の変形例として、制御部9が、増幅補正部41による増幅補正処理と減衰補正部432における減衰補正処理とを一括して行わせるようにしてもよい。この処理は、図4のステップS6における増幅処理を削除するとともに、図4のステップS10における減衰補正処理の減衰量の定義を次式6のように変更して行うことと等価である。A=2αzfγz6ここで、右辺のγzは、受信深度zにおける増幅率βとβ0との差であり、γz=-{βth-β0/zth}zβth-β0z≦zth7γz=0z>zth8と表される。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432が、周波数解析部42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431は、減衰補正部432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15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15において、ステップS51~S58の処理は、図4のステップS1~S8の処理に順次対応している。ステップS59において、減衰補正部432は、周波数解析部42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S59。図16は、このステップS59の減衰補正処理の概要を模式的に示す図である。図16に示すように、減衰補正部432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431は、減衰補正部432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S60。具体的には、近似部431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16に示す直線L3は、このステップS60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S61~S64の処理は、図4のステップS11~S14の処理に順次対応している。以上説明した本発明の実施の形態2によれば、受信深度に応じた増幅率で増幅するSTC補正を加えた信号をもとにBモード画像データを生成する一方、STC補正の影響を相殺して増幅率をスペクトル一定にする増幅補正を行ってから周波数スペクトルを算出し、この周波数スペクトルに減衰補正を施した後で特徴量を抽出し、抽出した特徴量に対応する視覚情報を表示する特徴量画像データを生成しているため、特徴量画像データにおいて超音波の伝播に伴う減衰の影響が排除されるだけでなく、Bモード画像用の信号と特徴量画像用の信号とを区別して送信する必要がない。したがって、上述した実施の形態1と同様、超音波の伝播に伴う減衰の影響を正しく排除するとともに、受信した超音波をもとに生成する画像データのフレームレートの低下を防止することが可能となる。また、本実施の形態2によれば、正しく減衰補正された周波数スペクトルの特徴量を用いることによって検体の所定領域の組織性状を判定するため、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、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、測定結果の信頼性を向上させることができる。なお、本実施の形態2においても、図15のステップS56における増幅補正処理を削除し、図15のステップS59において周波数スペクトルの減衰補正を行う際の減衰量を式6のAとして処理を行うようにすることも可能である。実施の形態3本発明の実施の形態3は、組織性状判定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。組織性状判定部44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12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。その後、組織性状判定部44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し、この標準偏差の差が最も小さい特徴量を含む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。ここで、組織性状判定部44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するようにしてもよい。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。また、組織性状判定部44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、組織性状判定部44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、組織性状判定部44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、組織性状判定部44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2wbbの標準偏差の差2wccの標準偏差の差2}12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。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、超音波の伝播に伴う減衰の影響を正しく排除するとともに、受信した超音波をもとに生成する画像データのフレームレートの低下を防止することができる。また、本実施の形態3によれば、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、測定結果の信頼性を向上させることができ、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組織性状判定を行うことができる。なお、本実施の形態3では、組織性状判定部44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変化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、組織性状判定部44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変化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。"