"被検体に対して送信された超音波のエコー信号に基づく超音波画像を表示する超音波診断装置であって、前記エコー信号に対してマルチフラクタル解析を行なうマルチフラクタル解析部と、体脂肪情報とマルチフラクタルの解析結果との対応情報に基づいて、前記マルチフラクタル解析部で得られた解析結果に対応する前記体脂肪情報を表示させる表示制御部と、を備えたことを特徴とする超音波診断装置。前記体脂肪情報は、MRI装置又はX線CT装置において得られた情報であることを特徴とする請求項1に記載の超音波診断装置。前記体脂肪情報は、前記MRI装置におけるMRスペクトロスコピーによって得られた情報、前記MRI装置における脂肪画像に基づいて得られた情報又は前記X線CT装置で得られたCT値に基づく情報であることを特徴とする請求項2に記載の超音波診断装置。前記対応情報は、予め前記体脂肪情報が判明しているファントムに対して超音波を送信して得られたエコー信号に対してマルチフラクタル解析を行なうことにより特定されることを特徴とする請求項1に記載の超音波診断装置。前記体脂肪情報は、脂肪含有率、脂肪量又は脂肪面積であることを特徴とする請求項1~4のいずれか一項に記載の超音波診断装置。前記表示制御部は、前記体脂肪情報の値に応じた画像を、前記エコー信号に基づく超音波画像上に表示させることを特徴とする請求項1~5のいずれか一項に記載の超音波診断装置。前記マルチフラクタルの解析結果は、複数音線の平均であることを特徴とする請求項1~6のいずれか一項に記載の超音波診断装置。前記マルチフラクタル解析部は、複数の音線におけるエコー信号を結合した信号に対してマルチフラクタル解析を行なうことを特徴とする請求項1~7のいずれか一項に記載の超音波診断装置。前記マルチフラクタル解析部は、複数の音線におけるエコー信号の端部同士を結合してなる信号に対してマルチフラクタル解析を行なうことを特徴とする請求項8に記載の超音波診断装置。前記マルチフラクタル解析部は、各音線におけるエコー信号のデータを複数の音線にわたって超音波の走査方向の順に並ぶように結合してなる信号に対してマルチフラクタル解析を行なうことを特徴とする請求項8に記載の超音波診断装置。前記マルチフラクタル解析の解析結果は、マルチフラクタル解析によって得られた特異性スペクトルに基づいて得られる数値であることを特徴とする請求項1~10のいずれか一項に記載の超音波診断装置。前記特異性スペクトルに基づいて得られる数値は、前記特異性スペクトルの半値幅と前記特異性スペクトルにおける最大フラクタル次元と該最大フラクタル次元における特異性指数とに基づいて得られる指標値、前記特異性スペクトルの半値幅、前記最大フラクタル次元又は該最大フラクタル次元における特異性指数であることを特徴とする請求項11に記載の超音波診断装置。被検体に対して送信された超音波のエコー信号に基づく超音波画像を表示する超音波診断装置の制御プログラムであって、コンピュータに、前記エコー信号に対してマルチフラクタル解析を行なうマルチフラクタル解析機能と、体脂肪情報とマルチフラクタルの解析結果との対応情報に基づいて、前記マルチフラクタル解析部で得られた解析結果に対応する前記体脂肪情報を表示させる表示制御機能と、を実行させることを特徴とする超音波診断装置の制御プログラム。しかし、MRI装置やX線CT装置は、超音波診断装置よりもリアルタイム性の点で劣っている。従って、リアルタイム性に優れた超音波診断装置において、脂肪含有率、脂肪含有量、脂肪面積などの体脂肪情報を表示させることができ、体脂肪に関して容易に診断を行なうことができる超音波診断装置が望まれている。上述の課題を解決するためになされた発明は、被検体に対して送信された超音波のエコー信号に基づく超音波画像を表示する超音波診断装置であって、前記エコー信号に対してマルチフラクタル解析を行なうマルチフラクタル解析部と、体脂肪情報とマルチフラクタルの解析結果との対応情報に基づいて、前記マルチフラクタル解析部で得られた解析結果に対応する前記体脂肪情報を表示させる表示制御部と、を備えたことを特徴とする超音波診断装置である。上記観点の発明によれば、超音波診断装置において前記体脂肪情報が表示され、体脂肪に関して診断が容易である。以下、本発明の実施形態について図面に基づいて詳細に説明する。第一実施形態先ず、第一実施形態について図1~図7に基づいて説明する。図1に示す超音波診断装置1は、超音波プローブ2、送受信部3、エコーデータ処理部4、表示制御部5、表示部6、操作部7、制御部8及びHDDHardDiskDrive9を備える。前記超音波プローブ2は、複数の超音波振動子図示省略から対象に対して超音波を送信する。前記超音波プローブ2は、音線順次で超音波の走査を行なって超音波を送信する。また、前記超音波プローブ2は、超音波のエコー信号を受信する。前記送受信部3は、前記超音波プローブ2から所定の走査条件で超音波を送信するための電気信号を、前記制御部8からの制御信号に基づいて前記超音波プローブ2に供給する。また、前記送受信部3は、前記超音波プローブ2で受信したエコー信号について、A/D変換、整相加算処理等の信号処理を行なう。前記エコーデータ処理部4は、前記送受信部3から出力されたエコー信号のデータに対し、超音波画像を作成するための処理を行なう。例えば、前記エコーデータ処理部4は、対数圧縮処理及び包絡線検波処理等のBモード処理や、直交検波処理及びフィルタ処理等のドプラdoppler処理などを行なう。ちなみに、ドプラ処理には、カラードプラ画像を作成するためのカラードプラ処理、パワードプラ画像を作成するためのパワードプラ処理、パルスドプラ法による画像を作成するためのパルスドプラ処理、連続波ドプラ法による画像を作成するための連続波ドプラ処理が含まれる。前記表示制御部5は、表示制御機能を実行するものであり本発明における表示制御部の実施の形態の一例である。具体的には、前記表示制御部5は、前記エコーデータ処理部4で得られたデータを、スキャンコンバータscanconverterによって走査変換して超音波画像データを作成する。また、前記表示制御部5は、前記超音波画像データに基づく超音波画像を前記表示部6に表示させる。超音波画像は、Bモード画像やドプラ処理で得られたデータに基づく画像などである。また、前記表示制御部5は、表示制御機能の一部として、前記超音波画像のほか、後述のマルチフラクタル解析部82で得られたマルチフラクタル解析multi-fractalanalysisの解析結果に基づいて特定される体脂肪情報を表示させる。詳細は後述する。前記表示部6は、例えばLCDLiquidCrystalDisplayやCRTCathodeRayTubeなどで構成される。前記操作部7は、操作者が指示や情報を入力するためのキーボード及びポインティングデバイス図示省略などを含んで構成されている。前記制御部8は、特に図示しないがCPUCentralProcessingUnitを有して構成される。この制御部8は、前記HDD9に記憶された制御プログラムを読み出し、前記超音波診断装置1の各部における機能を実行させる。前記制御部8の詳細構成について説明する。図2に示すように、前記制御部8は、関心領域設定部81、マルチフラクタル解析部82、算出部83、対応値特定部84を有している。これら各部の機能も、前記HDD9に記憶された制御プログラムにより実行される。これら各部機能の説明は後述する。また、前記マルチフラクタル解析部82は、本発明におけるマルチフラクタル解析部の実施の形態の一例であり、本発明におけるマルチフラクタル解析機能の実施の形態の一例を実行する。前記HDD9には、図示しないMRI装置で得られる体脂肪情報とマルチフラクタル解析の解析結果との対応情報が記憶されている。詳細は後述する。さて、本例の超音波診断装置1の作用について図3のフローチャートに基づいて説明する。先ず、ステップS1では、超音波画像UGが表示される。具体的には、被検体に対して前記超音波プローブ2において超音波の送受信を行なうと、得られたエコー信号が前記送受信部3と前記エコーデータ処理部4で処理される。そして、エコーデータ処理部4からの出力信号に基づいて、前記表示制御部5は超音波画像データを作成する。そして、前記表示制御部5は、前記超音波画像データに基づく超音波画像UGを前記表示部6に表示させる。前記超音波画像UGは、例えば肝臓についての画像である。次に、ステップS2では、図4に示すように、前記表示部6に表示された超音波画像UGにおいて、マルチフラクタル解析を行なう対象となる関心領域Rを設定する。具体的には、操作者が前記操作部7のポインティングデバイスなどを操作して、マルチフラクタル解析を行なう領域を前記超音波画像UGにおいて指定すると、前記関心領域設定部81は前記指定された領域を前記関心領域Rとして設定する。ステップS2において関心領域Rが設定されると、ステップS3では、前記マルチフラクタル解析部82が、エコー信号を対象にしてマルチフラクタル解析を行なう。マルチフラクタル解析の対象となるエコー信号は、前記送受信部3の出力信号でもよく、前記エコーデータ処理部4の出力信号でもよい。前記エコーデータ処理部4の出力信号は、Bモード処理で得られた信号でもよく、直交検波処理後のI信号又はQ信号でもよい。また、これらI信号及びQ信号を足し合わせるなどして組み合わせた信号に対してマルチフラクタル解析を行なってもよい。また、マルチフラクタル解析の対象となるエコー信号は、前記関心領域Rにおける全て又は一部の音線についてのエコー信号である。前記マルチフラクタル解析部82は、各音線のエコー信号についてそれぞれマルチフラクタル解析を行なう。前記マルチフラクタル解析部82は、WTMMWaveletTransformModulusMaxima法を用いたマルチフラクタル解析を行なう。このWTMM法を用いたマルチフラクタル解析は、Wavelet変換、Modulusmaximalineの抽出、分配関数による処理、ルジャンドルLegendre変換を含む処理を行なうものである。前記マルチフラクタル解析部82は、マルチフラクタル解析を各音線ごとに行ない、得られた解析結果を、解析対象である全ての音線について平均化する。マルチフラクタル解析により、図5に示すように特異性スペクトルSpが得られる。この特異性スペクトルSpにおいて、横軸hは特異性指数リプシッツヘルダー指数であり、縦軸Dはフラクタル次元fractaldimensionである。また、Dmaxは前記特異性スペクトルSpにおける極大値、すなわちフラクタル次元Dの最大値最大フラクタル次元であり、hmaxは前記特異性スペクトルSpにおいてDmaxにおける特異性指数hの値である。さらに、FWHMfullwidthathalfmaximumは、Dmaxの二分の一であるDhalfにおける特異性スペクトルSpの特異性指数hの幅半値幅である。ちなみに特異性指数hは、解析対象であるエコー信号の波形の複雑さの程度を示す指数であり、FWHMはエコー信号に含まれる異なる信号パターンの量に関する値である。例えば、エコー信号に、相似形の信号パターンが多く含まれるほど、FWHMの値は小さくなる。前記算出部83は、前記特異性スペクトルSpが得られると、この特異性スペクトルSpにおける前記Dmax、前記FWHM及び前記hmaxを算出する。また、前記算出部83は、下記式1により得られる所定のインデックスindexInを算出する。In=FWHM×hmax/Dmax式1このインデックスInは、本発明におけるマルチフラクタル解析の解析結果、本発明における特異性スペクトルに基づいて得られる数値及び本発明における指標値の実施の形態の一例である。ここで、脂肪の蓄積量が多い肝臓は、肝細胞に含まれる脂肪滴の影響によって、エコー信号に含まれる信号パターンが正常肝臓とは異なる。従って、エコー信号を対象にしてマルチフラクタル解析を行なって得られた特異性スペクトルSpは、脂肪の蓄積量が多い肝臓と正常肝臓とで異なる。従って、前記特異性スペクトルSp、前記hmax、前記Dmax、前記FWHMの値、前記インデックスInの値は、脂肪の蓄積量が多い肝臓と正常肝臓とで異なる。次に、ステップS4では、前記対応値特定部84が、前記算出部83により算出されたインデックスInに対応する体脂肪情報を特定する。前記対応値特定部84は、前記HDD9に予め記憶されている前記対応情報に基づいて体脂肪情報を特定する。そして、前記対応値特定部84は、特定された体脂肪情報を前記表示制御部5へ出力する。前記体脂肪情報及び前記対応情報について説明する。前記体脂肪情報は、脂肪含有率、脂肪量又は脂肪面積である。脂肪量又は脂肪面積は、単位面積あたりの脂肪量又は脂肪面積である。体脂肪情報は、例えばMRI装置やX線CT装置などの他の医用画像表示装置において得ることができる。具体的には、体脂肪情報は、MRI装置において、例えば肝臓を対象とするMRスペクトロスコピーの手法により得ることができる。また、体脂肪情報は、MRI装置における脂肪抽出画像に基づいて得ることができる。MRスペクトロスコピーの手法では、MRI信号のスペクトルに基づいて、水を基準とする脂肪量等を求めることができる。また、MRI装置における脂肪画像に基づいて、脂肪含有率、脂肪面積、脂肪体積等を求めることができる。また、肝臓に脂肪が蓄積するとX線吸収度が減弱し、肝臓のCT値が低下する。従って、体脂肪情報は、X線CT装置において得られたCT値に基づいて算出することもできる。ちなみに、本例で挙げた体脂肪情報は一例であり上述のものに限られるものではない。前記対応情報は、マルチフラクタル解析の解析結果である前記インデックスInと前記体脂肪情報との関係を表わす関数y=fxである。図6に関数y=fxのグラフGrを示す。yは体脂肪情報、xはインデックスInを示しており、fx=axbである。係数a,bは、年齢や性別毎に設定されていてもよい。前記係数a,bの設定について説明する。複数の被検者について、MRI装置又はX線CT装置による撮影で体脂肪情報を得るとともに、超音波診断装置による撮影で前記インデックスInを得ることにより、前記体脂肪情報と前記インデックスInとの相関関係が特定される。従って、このように実際の症例に基づいて特定される相関関係に基づいて前記係数a,bを設定してもよい。あるいは、予め体脂肪情報が判明しているファントムphantomを対象にして超音波の送受信を行ない、得られたエコー信号に基づいてマルチフラクタル解析を行なう。そして、体脂肪情報の数値が異なる複数のファントムについて、マルチフラクタル解析の解析結果であるインデックスInを得て、前記係数a,bを設定してもよい。前記ステップS4において、前記対応値特定部84が前記グラフGrに基づいて体脂肪情報を特定し、この体脂肪情報が前記表示制御部5に出力されると、ステップS5では、図7に示すように前記表示制御部5が前記体脂肪情報の値脂肪含有率、脂肪含有量又は脂肪面積の値の表示FGを前記表示部6に表示させる。なお、ステップS4、S5の処理は、前記操作部7において、体脂肪情報を表示させるための入力が行なわれた場合に行なわれるようになっていてもよい。以上説明した本例の超音波診断装置1によれば、体脂肪情報の値の表示FGが前記表示部6に表示されるので、診断が容易である。次に、第一実施形態の変形例について説明する。図8に示すように、前記表示制御部5は、体脂肪情報である脂肪含有率、脂肪含有量又は脂肪面積のいずれかの値に応じた色相を有する色画像CGを前記関心領域R内に表示させてもよい。具体的には、前記表示制御部5は、超音波画像UGと色画像CGとを加算し超音波画像UG上の関心領域R内に色画像CGが合成された画像を前記表示部6に表示させる。前記色画像CGは、背景の超音波画像UGが透過して見える状態で表示されている。ただし、体脂肪情報の値に応じた画像であれば、前記色画像CGに限られるものではない。第二実施形態次に、第二実施形態について説明する。ただし、第一実施形態と同一事項についての説明は省略する。本例では、前記マルチフラクタル解析部82は、複数の音線におけるエコー信号を結合した信号に対してマルチフラクタル解析を行なう。前記制御部8は、図9に示すように、前記関心領域設定部81、前記マルチフラクタル解析部82、前記算出部83、前記対応値特定部84の他に、信号結合部85を有している。この信号結合部85は、複数の音線におけるエコー信号を結合する。具体的には、図10に示すように、関心領域R内における複数音線のエコー信号sa,sb,scの音線方向における端部を結合して一つのエコー信号s信号は単純化して直線で示すとする。そして、前記マルチフラクタル解析部82は、結合された前記エコー信号sについてマルチフラクタル解析を行なう。ここで、図11に示すように、前記エコー信号sa,sb、scの浅部側超音波プローブ2に近い側の端部をan,bn,cn、深部側超音波プローブ2から遠い側の端部をaf,bf,cfとする。前記信号結合部85は、隣り合うエコーにおける深度が近い側の端部同士を結合する。すなわち、前記信号結合部85は、前記エコー信号saの端部afと前記エコー信号sbの端部bfとを結合し、前記エコー信号sbの端部bnと前記エコー信号scの端部cnとを結合する。ただし、このような場合に限られるものではない。ここで、関心領域Rの音線方向深度方向の長さが短くなるほど、エコー信号のデータ数が少なくなるので、適正なマルチフラクタル解析の結果が得られなくなるおそれがある。しかし、本例によれば、複数音線のエコー信号が結合されたエコー信号を対象にしてマルチフラクタル解析が行なわれるので、関心領域Rの音線方向の長さが短い場合であっても、適正なマルチフラクタル解析の結果を得ることができる。従って、例えば血管を避けて関心領域Rを設定するような場合に、関心領域Rの音線方向の長さが短くなってしまっても、適正な特異性スペクトルSpを得ることができる。そして、本例では、上述のようにして得られた適正なマルチフラクタルの解析結果に対応する体脂肪情報の値の表示FGを表示することができる。次に、第二実施形態の変形例について図12及び図13に基づいて説明する。図12において、sl-a,sl-b,sl-cは関心領域R図12では図示省略内における音線を示している。そして、音線sl-aにおけるエコー信号のデータをa1,a2,a3,、音線sl-bにおけるエコー信号のデータをb1,b2,b3,、音線sl-cにおけるエコー信号のデータをc1,c2,c3,とする。前記信号結合部85は、各音線において音線方向の順に並ぶエコー信号のデータを、複数の音線にわたって超音波の走査方向の順に並ぶように結合したデータ列からなる信号を作成する。具体的には、前記信号結合部85は、図13に示すように、データa1,b1,c1,c2,b2,a2,a3,b3,c3,の順に並ぶデータ列からなる信号sを作成する。ちなみに、この第二実施形態のように、複数音線のエコー信号を結合した信号を対象にしてマルチフラクタル解析を行なうか、第一実施形態のように一音線のエコー信号を対象にしてマルチフラクタル解析を行なうかを、例えば前記操作部7における入力によって選択することができるようになっていてもよい。第三実施形態次に、第三実施形態について説明する。ただし上記各実施形態と同一の事項については説明を省略する。本例の前記マルチフラクタル解析部82は、図14に示すように、前記関心領域Rを音線方向に分割した分割領域r1,r2,r3について、マルチフラクタル解析を行なう。そして、前記各分割領域r1~r3における各音線についてマルチフラクタル解析を行ないその解析結果を平均化して得られた値前記インデックスInに対応する体脂肪情報の値の表示FGを前記表示制御部5が表示させる。この場合、前記体脂肪情報の値の表示FGは、前記各分割領域r1~r3毎に表示される。あるいは、前記信号結合部85が前記各分割領域r1~r3における各音線のエコー信号を結合し、結合されたエコー信号を対象にしてマルチフラクタル解析を行なってもよい。この場合も、前記各分割領域r1~r3毎に、マルチフラクタル解析の解析結果に対応する体脂肪情報の値の表示FGが表示される。また、前記各分割領域r1~r3について得られた体脂肪情報の値に応じた色画像CG1、CG2、CG3を、図15に示すように前記超音波画像UGにおける前記各分割領域r1~r3に表示してもよい。以上、本発明を前記各実施形態によって説明したが、本発明はその主旨を変更しない範囲で種々変更実施可能なことはもちろんである。例えば、上述の実施形態においては、マルチフラクタル解析を行なう対象を関心領域Rを設定することにより指定しているが、前記関心領域の代わりに、図16に示すようにカーソルC1,C2を用いて指定してもよい。この場合、前記カーソルC1,C2の間のエコー信号がマルチフラクタル解析の対象になる。また、マルチフラクタルの解析結果と体脂肪情報との対応情報は、前記インデックスInの値と体脂肪情報との対応情報に限られるものではない。例えば、マルチフラクタル解析の解析結果である前記FWHMの値、前記Dmaxの値又は前記hmaxの値のいずれかと、体脂肪情報との対応情報であってもよい。すなわち、本発明におけるマルチフラクタルの解析結果の実施の形態の一例として、前記FWHMの値、前記Dmaxの値又は前記hmaxの値が含まれる。また、特に図示しないが、前記制御部8は、前処理部を有していてもよい。この前処理部は、マルチフラクタル解析を行なう前段階のエコー信号に対する信号処理として、平滑化処理、ハイパスフィルタhighpassfilter処理、ダウンサンプリングdownsampling処理又はアップサンプリングupsampling処理のいずれかの処理、或いはこれら複数の処理を行なう。平滑化処理、ダウンサンプリング処理、アップサンプリング処理を行なうことにより、マルチフラクタル解析の結果を安定させることができる。また、信号の相似性に関する解析を行なうマルチフラクタル解析においては、信号の振幅の情報は不要であるため、ハイパスフィルタ処理を行なうことによってマルチフラクタル解析に必要な信号成分のみを取り出すことができる。また、前記送受信部3においてA/D変換を行なう際のサンプリングレートsamplingrateを調節して、マルチフラクタル解析の結果を安定させることができるようになっていてもよい。また、前記制御部8は、図17に示すように、前記関心領域設定部81、マルチフラクタル解析部82、算出部83の他に、信号平均部86を有していてもよい。この信号平均部86は、エコー信号を複数音線について平均化した信号s′を作成する。具体的に図18及び図19に基づいて説明する。図18に示すように、音線sl-aにおけるエコー信号のデータをa1,a2,a3,,an、音線sl-bにおけるエコー信号のデータをb1,b2,b3,,bn、音線sl-cにおけるエコー信号のデータをc1,c2,c3,,cnとする。前記信号平均部86は、図19に示すように、各音線におけるエコー信号のデータであって、各深度位置におけるデータa1,b1,c1、a2,b2,c2、a3,b3,c3、an,bn,cnを音線方向に平均化して得られたデータx1,x2,x3,,xnのデータ列からなる信号s′を作成する。具体的には、x1=a1b1c1/3、x2=a2b2c2/3、x3=a3b3c3/3、、xn=anbncn/3である。そして、前記信号s′についてマルチフラクタル解析を行なうことによって得られ、前記表示制御部5により表示されるFWHMの値及び前記インデックスInの値、前記特異性スペクトルSpは複数音線の平均である。"