"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、受信した超音波に対して定められる複数のデータ位置における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に対する一または複数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関する情報を含む特徴量画像データを順次生成する画像処理部と、前記画像処理部が順次生成した特徴量画像データに対応する画像を順次表示する表示部と、を備え、前記一または複数の特徴量の少なくとも一部が座標成分をなす座標系を設定可能な特徴量空間において、所定のデータ位置における周波数スペクトルの特徴点が、前記表示部における第iフレームiは自然数で所定の第1領域内に存在し、次の第i1フレームで前記第1領域よりも画像表示の優先度が低い第2領域へ近づいた場合、前記画像処理部は、最新の特徴点の位置よりも前記第2領域から遠い位置であって前記第1領域の内部または周辺の位置に仮想的な特徴点を設置し、該仮想的な特徴点に対応する視覚情報により、前記所定のデータ位置の第i1フレームにおける前記最新の特徴点に対応する視覚情報を置き換えることで前記特徴量画像データを生成することを特徴とする超音波観察装置。前記画像処理部は、同じデータ位置における周波数スペクトルの特徴点であって前記第i1フレームを生成する際に算出する第1特徴点および前記第iフレームを生成する際に算出する第2特徴点を、前記第1および第2領域の代表点をそれぞれ通過する基準軸へ射影し、この射影した点と前記第2領域の代表点との距離に基づいて、前記第1および第2特徴点と前記第2領域との位置関係を判定することを特徴とする請求項1に記載の超音波観察装置。前記第1特徴点は、前記特徴量抽出部が抽出した特徴量から定まる特徴点であり、前記第2特徴点は、前記仮想的な特徴点であることを特徴とする請求項2に記載の超音波観測装置。前記画像処理部は、前記第1および第2領域の代表点をそれぞれ通過する基準軸と直交する直線または平面であって、前記第iフレームを生成する際に、同じデータ位置における特徴点としてそれぞれ算出する第3および第4特徴点のいずれか一方を通過する直線または平面を基準境界として、前記第i1フレームを生成する際に算出する特徴点と前記第2領域との位置関係を判定し、前記第3特徴点は、前記特徴量抽出部が抽出した特徴量から定まる特徴点であり、前記第4特徴点は、前記仮想的な特徴点であ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、前記第iフレームにおける前記第3および第4特徴点のうち前記基準境界に含まれる特徴点の位置および前記基準軸を用いることにより、前記第i1フレームにおける前記仮想的な特徴点の位置を定めることを特徴とする請求項4に記載の超音波観察装置。前記画像処理部は、前記第iフレームにおける前記第3および第4特徴点のうち前記基準境界に含まれる特徴点の位置および前記第2領域の代表点の位置を用いることにより、前記第i1フレームにおける前記仮想的な特徴点の位置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。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または9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7~10のいずれか一項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、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に対する一または複数の特徴量を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関する情報を含む特徴量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順次生成した特徴量画像データに対応する画像を表示部により順次表示する表示ステップと、を有し、前記周波数解析ステップから前記表示ステップを繰り返し行い、前記一または複数の特徴量の少なくとも一部が座標成分をなす座標系を設定可能な特徴量空間において、所定のデータ位置における周波数スペクトルの特徴点が、前記表示部における第iフレームiは自然数で所定の第1領域内に存在し、次の第i1フレームで前記第1領域よりも画像表示の優先度が低い第2領域へ近づいた場合、前記画像処理ステップは、最新の特徴点の位置よりも前記第2領域から遠い位置であって前記第1領域の内部または周辺の位置に仮想的な特徴点を設置し、該仮想的な特徴点に対応する視覚情報により、前記所定のデータ位置の第i1フレームにおける前記最新の特徴点に対応する視覚情報を置き換えることで前記特徴量画像データを生成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に対する一または複数の特徴量を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関する情報を含む特徴量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順次生成した特徴量画像データに対応する画像を表示部により順次表示する表示ステップと、を繰り返し実行させ、前記一または複数の特徴量の少なくとも一部が座標成分をなす座標系を設定可能な特徴量空間において、所定のデータ位置における周波数スペクトルの特徴点が、前記表示部における第iフレームiは自然数で所定の第1領域内に存在し、次の第i1フレームで前記第1領域よりも画像表示の優先度が低い第2領域へ近づいた場合、前記画像処理ステップは、最新の特徴点の位置よりも前記第2領域から遠い位置であって前記第1領域の内部または周辺の位置に仮想的な特徴点を設置し、該仮想的な特徴点に対応する視覚情報により、前記所定のデータ位置の第i1フレームにおける前記最新の特徴点に対応する視覚情報を置き換えることで前記特徴量画像データを生成することを特徴とする超音波観測装置の作動プログラム。一般に、超音波を用いて検体の組織を観測する超音波観測装置は、検体内で一定の厚さを有するスライス平面を観測対象としている。ところで、観測時には、超音波観測装置が備える超音波探触子スコープおよび検体の少なくともいずれか一方が動くことによって両者の相対的な位置関係が変化する場合がある。この場合には、超音波探触子が観測するスライス平面が変化する。超音波観測装置が観測するスライス平面が変化すると、最初のフレームで観測した検体内の組織が、その後のフレームで観測されない事態が生じることがあった。このような事態が生じるのは、最初のフレームで観測した組織が微小であったり、超音波探触子から遠くに位置していたりすることが原因であると考えられている。上述したように、従来の超音波観測装置では、観測対象との相対的な位置関係が時間とともに変化することによって、所望の組織を長時間にわたって観測することができない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、観測対象との相対的な位置関係が時間とともに変化したとしても、所望の組織を長時間にわたって観測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、受信した超音波に対して定められる複数のデータ位置における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に対する一または複数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関する情報を含む特徴量画像データを順次生成する画像処理部と、前記画像処理部が順次生成した特徴量画像データに対応する画像を順次表示する表示部と、を備え、前記一または複数の特徴量の少なくとも一部が座標成分をなす座標系を設定可能な特徴量空間において、所定のデータ位置における周波数スペクトルの特徴点が、前記表示部における第iフレームiは自然数で所定の第1領域内に存在し、次の第i1フレームで前記第1領域よりも画像表示の優先度が低い第2領域へ近づいた場合、前記画像処理部は、最新の特徴点の位置よりも前記第2領域から遠い位置であって前記第1領域の内部または周辺の位置に仮想的な特徴点を設置し、該仮想的な特徴点に対応する視覚情報により、前記所定のデータ位置の第i1フレームにおける前記最新の特徴点に対応する視覚情報を置き換えることで前記特徴量画像データを生成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、同じデータ位置における周波数スペクトルの特徴点であって前記第i1フレームを生成する際に算出する第1特徴点および前記第iフレームを生成する際に算出する第2特徴点を、前記第1および第2領域の代表点をそれぞれ通過する基準軸へ射影し、この射影した点と前記第2領域の代表点との距離に基づいて、前記第1および第2特徴点と前記第2領域との位置関係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、前記第1特徴点は、前記特徴量抽出部が抽出した特徴量から定まる特徴点であり、前記第2特徴点は、前記仮想的な特徴点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、前記画像処理部は、前記第1および第2領域の代表点をそれぞれ通過する基準軸と直交する直線または平面であって、前記第iフレームを生成する際に、同じデータ位置における特徴点としてそれぞれ算出する第3および第4特徴点のいずれか一方を通過する直線または平面を基準境界として、前記第i1フレームを生成する際に算出する特徴点と前記第2領域との位置関係を判定し、前記第3特徴点は、前記特徴量抽出部が抽出した特徴量から定まる特徴点であり、前記第4特徴点は、前記仮想的な特徴点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、前記画像処理部は、前記第iフレームにおける前記第3および第4特徴点のうち前記基準境界に含まれる特徴点の位置および前記基準軸を用いることにより、前記第i1フレームにおける前記仮想的な特徴点の位置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、前記画像処理部は、前記第iフレームにおける前記第3および第4特徴点のうち前記基準境界に含まれる特徴点の位置および前記第2領域の代表点の位置を用いることにより、前記第i1フレームにおける前記仮想的な特徴点の位置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、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に対する一または複数の特徴量を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関する情報を含む特徴量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順次生成した特徴量画像データに対応する画像を表示部により順次表示する表示ステップと、を有し、前記周波数解析ステップから前記表示ステップを繰り返し行い、前記一または複数の特徴量の少なくとも一部が座標成分をなす座標系を設定可能な特徴量空間において、所定のデータ位置における周波数スペクトルの特徴点が、前記表示部における第iフレームiは自然数で所定の第1領域内に存在し、次の第i1フレームで前記第1領域よりも画像表示の優先度が低い第2領域へ近づいた場合、前記画像処理ステップは、最新の特徴点の位置よりも前記第2領域から遠い位置であって前記第1領域の内部または周辺の位置に仮想的な特徴点を設置し、該仮想的な特徴点に対応する視覚情報により、前記所定のデータ位置の第i1フレームにおける前記最新の特徴点に対応する視覚情報を置き換えることで前記特徴量画像データを生成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に対する一または複数の特徴量を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関する情報を含む特徴量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順次生成した特徴量画像データに対応する画像を表示部により順次表示する表示ステップと、を繰り返し実行させ、前記一または複数の特徴量の少なくとも一部が座標成分をなす座標系を設定可能な特徴量空間において、所定のデータ位置における周波数スペクトルの特徴点が、前記表示部における第iフレームiは自然数で所定の第1領域内に存在し、次の第i1フレームで前記第1領域よりも画像表示の優先度が低い第2領域へ近づいた場合、前記画像処理ステップは、最新の特徴点の位置よりも前記第2領域から遠い位置であって前記第1領域の内部または周辺の位置に仮想的な特徴点を設置し、該仮想的な特徴点に対応する視覚情報により、前記所定のデータ位置の第i1フレームにおける前記最新の特徴点に対応する視覚情報を置き換えることで前記特徴量画像データを生成することを特徴とする。本発明によれば、特徴量空間において、所定のデータ位置における周波数スペクトルの特徴点が、第iフレームiは自然数で所定の第1領域内に存在し、次の第i1フレームで第1領域よりも画像表示の優先度が低い第2領域へ近づいた場合、最新の特徴点の位置よりも前記第2領域から遠い位置であって前記第1領域の内部または周辺の位置に仮想的な特徴点を設置し、該仮想的な特徴点に対応する視覚情報により、所定のデータ位置の第i1フレームにおける最新の特徴点に対応する視覚情報を置き換えることで特徴量に関する情報を含む特徴量画像データを生成し、この生成した特徴量画像データに対応する画像を順次表示するため、画像表示の優先度が高い領域の近くの特徴点に対応した画素値を有する画像をなるべく長く表示することができる。したがって、観測対象との相対的な位置関係が時間とともに変化したとしても、所望の組織を長時間にわたって観測することができる。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、超音波を用いて観測対象である検体の組織性状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を用いて各種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、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、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。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。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。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、特徴量に関する情報を含む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、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、および特徴量抽出部42が抽出した検体の特徴量を用いることにより、特徴量画像データを時間的に連続して生成する。具体的には、特徴量画像データ生成部52は、特徴量抽出部42が抽出した特徴量の少なくとも一部が座標成分をなす座標系を設定可能な特徴量空間において、同じデータ位置における周波数スペクトルの特徴点が、時間の経過とともに、所定の第1領域内から、第1領域よりも画像表示の優先度が低い第2領域へ近づいた場合、最新の特徴点の位置よりも第2領域から遠い位置であって第1領域の内部または周辺の位置に仮想的な特徴点を設置し、該仮想的な特徴点に対応する視覚情報を前記同じデータ位置へ付与することにより、特徴量に関する情報を含む特徴量画像データを連続的に生成する。ここで、第1領域は、例えば癌のように観測で発見すべき重要度が高い組織性状に対応した領域として設定されることが好ましい。本実施の形態1においては、第1領域に対しては上記の如く残像を表示するための仮想的な特徴点を設置するが、第2領域に対しては、同じデータ位置における周波数スペクトルの特徴点が、時間の経過とともに第2領域から逸脱したとしても、仮想的な特徴点を設置することはない。換言すれば、特徴量画像データ生成部52が残像処理を行うのは、特徴量空間上の第1領域に存在する特徴点に対してのみである。記憶部8は、既知検体の特徴量を含む既知検体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が減衰補正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、既知検体情報記憶部81が記憶する既知検体の特徴量をもとに設定される特徴量空間に関する情報を記憶する特徴量空間情報記憶部84と、特徴量空間情報記憶部84が記憶する特徴量空間内の点の座標値として算出される特徴量に関する情報を記憶する特徴量情報記憶部85と、を有する。既知検体情報記憶部81は、既知検体に対する周波数解析によって抽出された周波数スペクトルの特徴量を記憶している。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、既知検体における組織性状の種別に応じ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記憶している。本実施の形態1では、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が、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とに鑑みて、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を用いて組織性状の分類を行っている。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。特徴量空間情報記憶部84は、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設定される特徴量空間に関する情報として、複数の既知検体を特徴量に基づいて分類することによって得られる複数のグループおよび各グループの代表点を記憶している。この代表点は、例えばグループ内の特徴量の平均としてもよいし、グループ内の特徴量の重心としてもよい。図2は、特徴量空間情報記憶部84が記憶する特徴量空間の構成を模式的に示す図である。図2に示す特徴量空間は、横軸が切片b、縦軸が強度cである式3、4を参照。また、図2に示す領域Gμ,Gν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であるグループを示している。領域Gμ内の点μ0および領域Gν内の点ν0は、各領域の要素をなす特徴点の代表点である。本実施の形態1においては、領域Gμが第1領域以下、残像領域というであり、領域Gνが第2領域であるとする。特徴量情報記憶部85は、視覚情報としての画素値を算出する際に使用する特徴点を記憶する。このような特徴点としては、特徴量抽出部42が抽出した特徴点のほか、特徴点の位置に応じて定められる仮想的な特徴点である残像用特徴点がある。また、特徴量情報記憶部85は、画素値を算出する際に使用する特徴点が残量領域内の点であるか否かに応じて異なる値をとる残像領域フラグを所定の記憶領域で記憶する。例えば、特徴量情報記憶部85は、残像領域内の特徴点または残像用特徴点を用いて画素値を算出した場合の残像領域フラグを1として記憶する一方、残像領域外の特徴点または残像用特徴点を用いて画素値を算出した場合の残像領域フラグを0として記憶する。図2では、代表点μ0およびν0を通過し、μ0→ν0の向きを正の向きとするh軸基準軸も記載されている。このh軸は、特徴量画像データ生成部52がフレーム中の画素の画素値を決定する際に、最新の特徴点を用いるが、あるいはすでに記憶されている残像用特徴点の画素値を用いるかを判定する際に用いられる。図2に示す場合、二つの領域Gμ,Gνは、特徴量空間上において、互いに交わりを有しない領域に存在している。このように、本実施の形態1では、周波数解析によって得られた周波数スペクトルの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、超音波のエコー信号に対して減衰補正を行っているため、減衰補正を行わない場合と比較して、特徴量空間における各グループの領域もより明確に分離した状態で得ることができる。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。また、特徴量空間情報記憶部84は、画素ごとに定められる視覚情報である画素値の情報として、特徴量空間上の点と画素値との関係を記憶している。例えば、特徴量空間情報記憶部84は、切片bと強度cに対して割り当てられた色空間を構成する変数の値を記憶している。ここでいう色空間とは、例えばRGB表色系や補色系の変数、光の3属性色相、明度、彩度を表す表色系等である。記憶部8は、本実施の形態1に係る超音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3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3に示すフローチャートは、一つのフレームに対して行う処理の概要を示している。以下の説明において、フレームを識別するための変数をi=1,2,とする。図3において、まず超音波観測装置1は、フレーム識別用の変数iを1と設定するステップS1。続いて、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S2。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4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S5。ここで、周波数解析部41が行う処理ステップS5について、図5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6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6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6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6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6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7および図8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7および図8では、横軸fが周波数であり、縦軸Iが強度である。図7および図8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7および図8にそれぞれ示す直線L1およびL2については、後述する特徴量抽出処理で説明する。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6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S5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S6。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7に示す直線L1および図8に示す直線L2は、このステップS6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S7。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9は、図7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9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、特徴量画像データ生成部52は、特徴量画像データを生成するステップS8。図10は、特徴量画像データ生成部52が行う特徴量画像データ生成処理の概要を示すフローチャートである。以下の説明において、フレームに含まれる画素を識別するための変数をj=1,2,,jmaxとする。また、第i番目のフレーム第iフレームの画素jに対応する特徴量である切片bijおよび強度cijの組bij,cijを特徴点と呼んでSijと記載する。図10において、まず特徴量画像データ生成部52は、画素識別用の変数jを1と設定するステップS41。その後、特徴量画像データ生成部52は、特徴量抽出部42が抽出した特徴点第1特徴点Sijを取得しステップS42、取得した特徴点Sijの残像領域フラグを特徴量空間情報記憶部84から読み出して、残像領域フラグの値を判定するステップS43。残像領域フラグが0である場合ステップS43:0、特徴量画像データ生成部52は、特徴点Sijを用いて画素jの画素値を算出するステップS44。これに対し、取得した特徴点Sijの残像領域フラグが1である場合ステップS43:1、特徴量画像データ生成部52は、残像条件を満足しているか否かの判定を行うステップS45。図11は、残像条件判定処理の概要を示すフローチャートである。図11において、特徴量画像データ生成部52は、特徴点Sijおよび残像用特徴点第2特徴点Ti-1jを特徴量空間内のh軸へ射影した射影点S’ijおよびT’i-1jの座標をそれぞれ算出するステップS61。続いて、特徴量画像データ生成部52は、代表点μ0を始点とし、射影点S’ijおよびT’i-1jをそれぞれ終点とする二つのベクトルμ0S’,μ0T’の向きが同じであるか否かを判定するステップS62。判定の結果、二つのベクトルμ0S’,μ0T’の向きが同じである場合ステップS62:Yes、特徴量画像データ生成部52は、射影点S’ijと代表点μ0との距離dS、および射影点T’i-1jと代表点μ0との距離dTを算出するステップS63。その後、特徴量画像データ生成部52は、二つの距離dSとdTを比較するステップS64。比較の結果、dS≧dTであればステップS64:Yes、特徴量画像データ生成部52は、残像条件を満足すると判定しステップS65、ステップS46へ移行する。図12は、二つのベクトルμ0S’,μ0T’が同じ向きを有し、かつdS≧dTである特徴量空間の状況を示す図である。この場合、射影点S’ijは射影点T’i-1jよりも領域Gνの代表点ν0に近い。したがって、残像用特徴点Ti-1jに基づいて画素値を定めた方が、特徴量が領域Gμにある場合の表示態様に近い画像を表示することができる。換言すれば、特徴点Sijに対応する画素値を仮想的な特徴点である残像用特徴点Ti-1jに対応する画素値に置き換えて表示した方が、特徴量が領域Gμにある場合に近い表示態様で画像を表示することができる。ステップS64における比較の結果、dS<dTであればステップS64:No、特徴量画像データ生成部52は、残像条件を満足しないと判定しステップS66、ステップS46へ移行する。図13は、二つのベクトルμ0S’,μ0T’が同じ向きを有し、かつdS<dTである場合の特徴量空間の状況を示す図である。この場合、射影点S’ijは射影点T’i-1jよりも領域Gνの代表点ν0から遠い。したがって、領域Gμ内の特徴点Sijに基づいて画素値を定めた方が、領域Gμ内におけるより正確な位置をもとに付与された画素値を有する画像を表示することができる。ステップS62において、二つのベクトルμ0S’,μ0T’の向きが同じでない場合ステップS62:No、特徴量画像データ生成部52は、ステップS66へ移行する。図14は、二つのベクトルμ0S’,μ0T’が異なる向きを有している場合の特徴量空間の状況を示す図である。この場合、射影点S’ijは射影点T’i-1jよりも領域Gνの代表点ν0から遠い。したがって、特徴点Sijに基づいて画素値を定めた方が、領域Gμ内におけるより正確な位置をもとに付与された画素値を有する画像を表示することができる。再び図10を参照して説明する。ステップS45の残像条件判定処理の結果、残像条件を満足している場合ステップS46:Yes、特徴量画像データ生成部52は、残像用特徴点Ti-1jを用いて画素値を算出するステップS47。一方、残像条件を満足していない場合ステップS46:No、特徴量画像データ生成部52は、ステップS44へ移行する。ステップS44またはステップS47の後、特徴量画像データ生成部52は、画素値の算出に使用した特徴点Sijまたは残像用特徴点Ti-1jが残像領域内に存在するか否かを判定するステップS48。特徴点Sijまたは残像用特徴点Ti-1jが残像領域内に存在しない場合ステップS48:No、特徴量画像データ生成部52は、残像領域フラグを0とする処理を行うステップS49。その後、画素値の変数jが最大値jmaxであればステップS50:Yes、特徴量画像データ生成部52は特徴量画像データ生成処理を終了する。一方、画素値の変数jが最大値jmaxより小さければステップS50:No、特徴量画像データ生成部52は、変数jを1だけ増加しステップS51、ステップS42へ戻る。なお、ここでの変数jの増加は、処理対象の画素の変更を意味しているに過ぎない。したがって、個々の画素に対して付与された特徴点や残像用特徴点の変数が変化するわけではない。ステップS48において、特徴点Sijまたは残像用特徴点Ti-1jが残像領域内に存在する場合ステップS48:Yesを説明する。この場合、特徴量画像データ生成部52は、残像領域フラグを1とする処理を行いステップS52、特徴点Sijを用いて残像用特徴点Tijを算出し、特徴量空間情報記憶部84へ記録しステップS53、ステップS50へ移行する。図15は、残像用特徴点Tijの算出方法の概要を示す図である。図15に示すように、残像用特徴点Tijは、特徴点Sijの各成分を所定量だけシフトすることによって得られる。すなわち残像用特徴点Tijの座標はbijβ,cijγで与えられる。ここで、β,γはともに正の定数であり、残像用特徴点Tijが特徴点Sijよりも領域Gνの代表点ν0に近づくような値として設定される。なお、図15では、シフトする方向がh軸と平行である場合を図示しているが、これはあくまでも一例に過ぎない。続いて、表示部7は、特徴量画像データ生成部52が生成した特徴量画像を表示するステップS9。図16は、表示部7が表示する特徴量画像の表示例を示す図である。図17は、図16に示す画像を白黒で模式的に示す図である。これらの図に示す特徴量画像200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。特徴量画像200は、大別して緑色系領域200gおよび赤色系領域200rからなり、2つの領域の境界部は黄色系の色で表示されている図17では図示せず。図16に示すように、各領域は単一の色によって構成されているわけではない。例えば、緑色系領域200g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200r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。このような特徴量画像200を見た観測者は、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。なお、制御部9は、表示部7に特徴量画像とBモード画像とを並べて表示させ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。この後、入力部6によって処理を終了する指示信号が入力された場合ステップS10:Yes、超音波観測装置1は一連の処理を終了する。これに対し、入力部6によって処理を終了する指示信号が入力されない場合ステップS10:No、超音波観測装置1はフレーム識別用の変数iを1だけ増加してステップS11、ステップS2へ戻る。ここで、本実施の形態1の効果を説明する。一般に、超音波観測装置1は、検体内で一定の厚さを有するスライス平面を観測対象としている。図18は、超音波観測装置1が観測する状況を模式的に示す図である。図18に示すように、超音波観測装置1の先端部には、超音波探触子2が設けられている。超音波探触子2は、複数の振動子からなる振動子群22を有している。振動子群22を構成する複数の振動子は、それぞれ所定のタイミングで超音波を順次送信する。送信された超音波は、検体内で一定の厚さを有するスライス平面PLに到達する。なお、図18においては、スライス平面PLを直方体状に記載しているが、これは便宜的なものであり、実際のスライス平面PLの形状が、検体の観測部分によって変化する。図18に示す状況下において、従来の超音波観測装置では、超音波探触子2および検体の少なくともいずれか一方が動くことにより、両者の相対的な位置関係が変化する場合がある。この場合には、観測対象であるスライス平面PLが変化する。スライス平面PLが変化すると、最初のフレームで観測した検体内の組織Orが、その後のフレームで観測されない事態が生じることがあった。このような事態が生じるのは、最初のフレームで観測した組織Orが微小であったり、超音波探触子から遠くに位置していたりすることが原因であると考えられている。図19は、従来の超音波観測装置において、超音波探触子と検体の相対的な位置関係が時間とともに変化する状況下で、表示部が表示する特徴量画像の表示例第1例を模式的に示す図である。図19に示す場合、最初の特徴量画像301で表示される組織Or1は、その後に続けて表示される特徴量画像302、303、304において全て消滅している。図20は、従来の超音波観測装置において、超音波探触子と検体の相対的な位置関係が時間とともに変化する状況下で、表示部が表示する特徴量画像の表示例第2例を模式的に示す図である。図20に示す場合、最初の特徴量画像401で表示される組織Or2は、その後に表示される特徴量画像402で消滅している。また、特徴量画像402の後に表示される特徴量画像403では、組織Or2とは形状が異なる組織Or3が表示される。この組織Or3は、その後の特徴量画像404で消滅している。図19および図20に示すように、従来の超音波観測装置では、超音波探触子と検体の相対的な位置関係が時間とともに変化することによって、所望の組織を長時間にわたって観測することができないという問題があった。図21および図22は、本実施の形態1に係る超音波観測装置1が行う処理の効果を説明する図である。このうち、図21は、図19と同じ状況下における表示部7の表示例を模式的に示す図である。図21に示す場合、組織Or1は、図19と同様に、最初に表示されている特徴量画像501を撮像する時点でのみ観測される。しかしながら、上述した処理を行うことにより、後に続く特徴量画像502、503、504でも、組織Or1と同じ位置に同じ形状の残像Or11、Or12、Or13がそれぞれ表示される。ただし、これらの残像Or11、Or12、Or13の表示色は、組織Or1の表示色と似ているものの若干異なっている。これは、特徴量空間において、各残像を構成する領域内の画素に対応する特徴点が、組織Or1内の画素に対応する特徴点と異なっているからである。図22は、図20と同じ状況下における表示部7の表示例を模式的に示す図である。図22に示す場合、組織Or2は、最初に表示されている特徴量画像601を撮像する時点でのみ観測されて表示される。図22では、図20の特徴量画像402に対応する特徴量画像602において、組織Or2の残像Or21が表示される。また、特徴量画像602の後に続く特徴量画像603では、図20の特徴量画像403と同様に組織Or3が表示される。特徴量画像603に続く特徴量画像604では、組織Or3の残像Or31が表示される。なお、図22に示す場合、組織Or2の表示色と残像Or21の表示色が異なっており、組織Or3の表示色と残像Or31の表示色が異なっている。このように、本実施の形態1においては、特徴量画像を表示する際、従来は組織が表示されなかったフレームにおいても、その直前に表示された組織または残像に基づいて残像を描画するため、仮にあるフレームで表示の優先度が高い組織を観測できなくても、その直前のフレームの画像を用いて残像表示することにより、所望の組織を長時間にわたって表示することができる。この結果、ユーザは、見たい画像を連続的に観察することができる。図23は、本実施の形態1における減衰補正の効果を説明する図である。図23に示す画像700は、減衰補正を行わなかった場合の特徴量画像である。この場合の特徴量画像は、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、特徴量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。特徴量画像700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って信号強度が下がり、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特徴量画像800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、特徴量空間において、所定のデータ位置における周波数スペクトルの特徴点が、第iフレームiは自然数で所定の第1領域内に存在し、次の第i1フレームで第1領域よりも画像表示の優先度が低い第2領域へ近づいた場合、最新の特徴点の位置よりも前記第2領域から遠い位置であって前記第1領域の内部または周辺の位置に仮想的な特徴点を設置し、該仮想的な特徴点に対応する視覚情報により、所定のデータ位置の第i1フレームにおける最新の特徴点に対応する視覚情報を置き換えることで特徴量に関する情報を含む特徴量画像データを生成し、この生成した特徴量画像データに対応する画像を順次表示するため、画像表示の優先度が高い領域の近くの特徴点に対応した画素値を有する画像をなるべく長く表示することができる。したがって、観測対象との相対的な位置関係が時間とともに変化したとしても、所望の組織を長時間にわたって観測することができる。また、本実施の形態1によれば、受信した超音波の周波数を解析することによって得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特徴量を抽出し、この抽出した特徴量を用いるとともに複数の既知検体によって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用いているため、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、検体を高精度で観測することによって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1によれば、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グループの領域もより明確に分離した状態で得ることができる。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く、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、観測結果の信頼性が低いという問題もあった。本実施の形態1によれば、上述したように、検体を高精度で観測することによって観測結果の信頼性を向上させることができるため、超音波エラストグラフィ特有の問題を解決するのに好適な技術を提供することができる。実施の形態2本発明の実施の形態2は、特徴画像データ生成部が行う特徴画像データ生成処理が、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において、特徴量情報記憶部85は、境界用特徴点Uijをさらに記憶している。この境界用特徴点Uijは、画素値の算出に用いられた特徴点Sijまたは残像用特徴点Tijであり、次のフレームにおいて、特徴量空間で残像条件の判定を行う際に必要となる境界を設定するために用いられる。図24は、本実施の形態2に係る超音波観測装置1の特徴量画像データ生成部52が行う特徴量画像データ生成処理の概要を示すフローチャートである。図24において、特徴量画像データ生成部52は、画素識別用の変数jを1と設定するステップS71。その後、特徴量画像データ生成部52は、特徴量抽出部42が抽出した特徴点第3特徴点Sijを取得しステップS72、取得した特徴点Sijの残像領域フラグを特徴量空間情報記憶部84から読み出して、残像領域フラグの値を判定するステップS73。残像領域フラグが0である場合ステップS73:0、特徴量画像データ生成部52は、特徴点Sijを用いて画素jの画素値を算出するステップS74。これに対し、取得した特徴点Sijの残像領域フラグが1である場合ステップS73:1、特徴量画像データ生成部52は、残像条件を満足しているか否かの判定を行うステップS75。図25は、残像条件判定処理の概要を示すフローチャートである。図25において、まず特徴量画像データ生成部52は、特徴量空間内で境界用特徴点Ui-1jを通過し、かつ基準軸h軸と直交する基準境界を設定するステップS91。続いて、特徴量画像データ生成部52は、特徴点Sijが基準境界に対して第2領域と同じ側にあるか否かを判定するステップS92。特徴点Sijが基準境界に対して第2領域と同じ側にある場合ステップS92:Yes、特徴量画像データ生成部52は、残像条件を満足していると判定しステップS93、ステップS76へ移行する。図26は、超音波観測装置1が行う残像条件判定処理において、残像条件を満足していると判定する場合の特徴量空間の構成を示す図である。図26において、特徴点Sijは、境界用特徴点Ui-1jを通過するとともにh軸と直交する直線からなる基準境界Bに対して、第2領域である領域Gνと同じ側にある。なお、特徴量空間が3次元空間である場合、基準境界は平面である。一方、特徴点Sijが基準境界に対して第2領域と同じ側にない場合ステップS92:No、特徴量画像データ生成部52は、残像条件を満足していないと判定しステップS94、ステップS76へ移行する。図27は、超音波観測装置1が行う残像条件判定処理において、残像条件を満足していないと判定する場合の特徴量空間の構成を示す図である。図27において、特徴点Sijは、基準境界Bに対して領域Gνと異なる側に位置する。再び図24を参照して説明する。ステップS75の残像条件判定処理の結果、残像条件を満足している場合ステップS76:Yes、特徴量画像データ生成部52は、残像用特徴点第4特徴点Tijを算出するステップS77。図28は、ステップS77の残像用特徴点算出処理第1例の概要を示す図である。特徴量画像データ生成部52は、まず特徴点Sijを通過し、基準境界Bと直交する直線h軸に平行な直線と基準境界Bとの交点U’i-1jを求め、この交点U’i-1jと特徴点Sijとの距離dS1を算出する。続いて、特徴量画像データ生成部52は、境界用特徴点Uijから距離dT1=dS1/nn>1,nは定数だけ離れ、境界用特徴点Uijよりも領域Gνに近く、かつ境界用特徴点Ui-1jを通過して基準境界Bと直交する直線上に位置する点を残像用特徴点Tijとする。なお、距離dT1を一定値として定義することも可能である。この後、特徴量画像データ生成部52は、残像用特徴点Tijを用いて画素jの画素値を算出するステップS78。ステップS76において残像条件を満足していない場合ステップS76:No、特徴量画像データ生成部52は、ステップS74へ移行する。ステップS74またはステップS78の後、特徴量画像データ生成部52は、画素値の算出に使用した特徴点Sijまたは残像用特徴点Tijが残像領域内に存在するか否かを判定するステップS79。特徴点Sijまたは残像用特徴点Tijが残像領域内に存在しない場合ステップS79:No、特徴量画像データ生成部52は、残像領域フラグを0とする処理を行うステップS80。その後、画素値の変数jが最大値jmaxであればステップS81:Yes、特徴量画像データ生成部52は特徴量画像データ生成処理を終了する。一方、画素値の変数jが最大値jmaxより小さければステップS81:No、特徴量画像データ生成部52は、変数jを1だけ増加しステップS82、ステップS72へ戻る。なお、ここでも、変数jの増加は、処理対象の画素の変更を意味しているに過ぎない。したがって、個々の画素に対して付与された特徴点や残像用特徴点の変数が変化するわけではない。ステップS79において、特徴点Sijまたは残像用特徴点Tijが残像領域内に存在する場合ステップS79:Yesを説明する。この場合、特徴量画像データ生成部52は、残像領域フラグを1とする処理を行いステップS83、画素値の算出に用いた特徴点Sijまたは残像用特徴点Tijを境界用特徴点Uijとして特徴量情報記憶部85へ記録しステップS84、ステップS81へ移行する。以上説明した本発明の実施の形態2によれば、特徴量空間において、所定のデータ位置における周波数スペクトルの特徴点が、第iフレームiは自然数で所定の第1領域内に存在し、次の第i1フレームで第1領域よりも画像表示の優先度が低い第2領域へ近づいた場合、最新の特徴点の位置よりも前記第2領域から遠い位置であって前記第1領域の内部または周辺の位置に仮想的な特徴点を設置し、該仮想的な特徴点に対応する視覚情報により、所定のデータ位置の第i1フレームにおける最新の特徴点に対応する視覚情報を置き換えることで特徴量に関する情報を含む特徴量画像データを生成し、この生成した特徴量画像データに対応する画像を順次表示するため、画像表示の優先度が高い領域の近くの特徴点に対応した画素値を有する画像をなるべく長く表示することができる。したがって、観測対象との相対的な位置関係が時間とともに変化したとしても、所望の組織を長時間にわたって観測することができる。また、本実施の形態2によれば、受信した超音波の周波数を解析することによって得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特徴量を抽出し、この抽出した特徴量を用いるとともに複数の既知検体によって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用いているため、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、検体を高精度で観測することによって観測結果の信頼性を向上させることができる。この結果、超音波エラストグラフィにも好適な技術を提供することができる。図29は、図24のステップS77の残像用特徴点算出処理の別な例第2例の概要を示す図である。特徴量画像データ生成部52は、まず境界用特徴点Ui-1jおよび特徴点Sijとの距離dS2を算出する。続いて、特徴量画像データ生成部52は、境界用特徴点Uijから距離dT2=dS2/nn>1,nは定数だけ離れ、境界用特徴点Uijよりも領域Gνに近く、かつ境界用特徴点Uijおよび領域Gνをの代表点ν0を通過する直線上に位置する点を残像用特徴点Tijとする。実施の形態3本発明の実施の形態3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。本実施の形態3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30は、本実施の形態3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30において、ステップS101~S105の処理は、図3のステップS1~S5の処理に順次対応している。ステップS106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全ての周波数スペクトルに対して減衰補正を行うステップS106。図31は、このステップS106の処理の概要を模式的に示す図である。図31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S107。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31に示す直線L3は、このステップS107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S108~S111の処理は、図3のステップS8~S11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3によれば、特徴量空間において、所定のデータ位置における周波数スペクトルの特徴点が、第iフレームiは自然数で所定の第1領域内に存在し、次の第i1フレームで第1領域よりも画像表示の優先度が低い第2領域へ近づいた場合、最新の特徴点の位置よりも前記第2領域から遠い位置であって前記第1領域の内部または周辺の位置に仮想的な特徴点を設置し、該仮想的な特徴点に対応する視覚情報により、所定のデータ位置の第i1フレームにおける最新の特徴点に対応する視覚情報を置き換えることで特徴量に関する情報を含む特徴量画像データを生成し、この生成した特徴量画像データに対応する画像を順次表示するため、画像表示の優先度が高い領域の近くの特徴点に対応した画素値を有する画像をなるべく長く表示することができる。したがって、観測対象との相対的な位置関係が時間とともに変化したとしても、所望の組織を長時間にわたって観測することができる。また、本実施の形態3によれば、受信した超音波の周波数を解析することによって得た周波数スペクトルを減衰補正し、減衰補正した周波数スペクトルから特徴量を抽出し、この抽出した特徴量を用いるとともに複数の既知検体によって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用いているため、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、検体を高精度で観測することによって観測結果の信頼性を向上させることができる。この結果、超音波エラストグラフィにも好適な技術を提供することができる。"