被検体に対してX線を照射することによって得られた検出データに基づいて、骨塩の二次元分布が反映された被検体画像を生成する被検体画像生成手段と、前記被検体画像を構成する各画素に対して、当該画素が有する画素値に基づいて骨画素と軟組織画素とを識別する識別処理を適用する識別処理手段と、前記被検体画像上においてユーザーによって注目画素を指定するための注目画素指定手段と、前記注目画素が指定された場合に前記ユーザーに対して修正支援情報を提供する修正支援手段と、前記注目画素に対して前記ユーザーによって修正指示が与えられた場合に、前記識別処理の結果の修正を実行する手段と、を含み、前記修正支援情報には、前記注目画素についての前記識別処理の結果を表す組織種別情報と、前記識別処理の結果に従って前記注目画素について演算された局所評価値と、前記識別処理の結果に従って前記注目画素が属する領域について演算された平均評価値と、が含まれることを特徴とする骨密度測定装置。請求項1記載の装置において、前記識別処理により骨画素と識別された場合には、前記局所評価値として局所骨密度が表示され、且つ、前記平均評価値として平均骨密度が表示される、ことを特徴とする骨密度測定装置。請求項2記載の装置において、前記識別処理により軟組織画素と識別された場合には、前記局所評価値として局所軟組織評価値が表示され、且つ、前記平均評価値として平均軟組織評価値が表示される、ことを特徴とする骨密度測定装置。請求項1乃至3のいずれか1項に記載の装置において、前記修正支援情報には、更に、前記注目画素について演算された低エネルギーX線照射時の局所減衰量及び高エネルギーX線照射時の局所減衰量と、前記注目画素が属する領域について演算された低エネルギーX線照射時の平均減衰量及び高エネルギーX線照射時の平均減衰量と、が含まれる、ことを特徴とする骨密度測定装置。請求項3記載の装置において、前記局所軟組織評価値は、低エネルギーX線照射時の局所減衰量及び高エネルギーX線照射時の局所減衰量の比に相当し、前記平均軟組織評価値は、低エネルギーX線照射時の平均減衰量及び高エネルギーX線照射時の平均減衰量の比に相当する、ことを特徴とする骨密度測定装置。請求項1記載の装置において、前記識別処理の結果の修正を実行する手段は、骨画素から軟組織画素への種別変更、軟組織画素から骨画素への種別変更、及び、演算対象からの除外、の少なくとも1つを実行する、ことを特徴とする骨密度測定装置。請求項2記載の装置において、前記被検体は複数の椎骨を含み、前記複数の椎骨に対して複数の関心領域が設定され、前記各関心領域内が骨部領域と軟組織領域に識別される、ことを特徴とする骨密度測定装置。請求項1記載の装置において、前記修正支援手段は、前記被検体画像に基づいて画素値ごとの画素数を示すヒストグラムを生成する手段と、前記ヒストグラム上において前記注目画素の画素値を示すマーカーを生成する手段と、を含むことを特徴とする骨密度測定装置。上記のような骨画素と軟組織画素の自動識別結果が必ずしも正しくない場合がある。例えば、圧迫骨折部位が存在している場合には平均骨密度が正しく演算されない可能性がある。このため、当該部位を構成する画素については平均演算対象となる骨画素から除外するのが望ましい。低骨量の場合には骨画素なのに軟組織画素と認識されてしまうので、それを骨画素に変更することが望ましい。血管やリンパ節が石灰化している場合にそれを骨として認識してしまう場合があるのでそれについては骨部から除外する必要がある。骨が変形してあるいは異常成長して関心領域内に他の椎骨が入り込んでしまったり不必要な部分が存在していたりする場合にはその部分を平均骨密度演算の対象から除外する必要がある。更に、金属が埋め込まれている場合にはそれを平均骨密度演算の対象から除外する必要がある。このような観点から、従来においては、骨密度画像上において、最終的に平均骨密度を演算する前に、骨密度分布画像の目視観測によって、骨画素の追加及び削除をマニュアルで行うようにしている。しかし、骨密度画像の目視判断だけでそのような追加及び削除を行うのにはかなりの熟練を要する。あるいはそのような作業においては判断が区々になりがちである。そこで、骨画素の追加及び削除を支援することが要望される。本発明の目的は、骨密度骨塩量分布を示す画像において骨画素の取捨選別を行う場合にその作業を支援して迅速かつ的確な作業を行えるようにすることにある。本発明に係る骨密度測定装置は、被検体に対してX線を照射することによって得られた検出データに基づいて、骨塩の二次元分布が反映された被検体画像を生成する被検体画像生成手段と、前記被検体画像を構成する各画素に対して、当該画素が有する画素値に基づいて骨画素と軟組織画素とを識別する識別処理を適用する識別処理手段と、前記被検体画像上においてユーザーによって注目画素を指定するための注目画素指定手段と、前記注目画素が指定された場合に前記ユーザーに対して修正支援情報を提供する修正支援手段と、前記注目画素に対して前記ユーザーによって修正指示が与えられた場合に、前記識別処理の結果の修正を実行する手段と、を含み、前記修正支援情報には、前記注目画素についての前記識別処理の結果を表す組織種別情報と、前記識別処理の結果に従って前記注目画素について演算された局所評価値と、前記識別処理の結果に従って前記注目画素が属する領域について演算された平均評価値と、が含まれることを特徴とする。上記構成によれば、被検体画像上において、ユーザーによって注目画素つまり画像上の座標が指定されると、当該注目画素についての修正支援情報が表示されるので、その修正支援情報の内容に基づいて注目画素についての修正の要否を的確に判断することができる。修正内容としては、骨画素から軟組織画素への種別変更、軟組織画素から骨画素への種別変更、演算対象からの除外、等があげられる。修正支援情報には、当該注目画素についての種別識別処理結果が含まれるから、目視判断の結果と自動判断の結果とをつき合わせることが可能である。その際、注目画素について演算された局所評価値とその周囲を含む領域例えば、関心領域内の骨領域又は軟組織領域全体について演算された平均評価値とが併せて表示されるから、注目画素についての局所的な値が周囲の平均的な値に比べて外れているのか概ね同じであるのかを客観的に判断することが可能である。場合によっては局所評価値と平均評価値の併記に代えて又はそれらと共に両者の差分を表示するようにしてもよい。通常、注目画素についての局所的な値が周囲から見て突出して大きい又は小さい場合には組織異常、計測エラー、演算エラー等が考えられるから、その可能性を踏まえて修正の要否を判断することが可能となる。望ましくは評価値は骨部であれば骨密度であり、軟組織であれば例えば後述するRL/RHであり、それは2種類のエネルギーについての2つの減衰率減衰量についての比である。単純に画素値であってもよい。演算過程で生じる中間的な係数値であってもよい。いずれにしても注目画素と周囲との関係特に修正要否を評価又は判断できる評価値を表示するのが望ましい。なお、注目画素は抽象的概念であり、物理的に見て単一の画素であってもよいし、物理的に見て複数の画素からなる小集合であってもよい。その場合には局所評価値は局所平均値、局所中間値、局所中央値、等となる。評価単位と修正単位とを異ならせるようにしてもよい。望ましくは、前記識別処理により骨画素と識別された場合には、前記局所評価値として局所骨密度が表示され、且つ、前記平均評価値として平均骨密度が表示される。局所骨密度は被検体画像における画素値に相当するものであり、領域全体の平均骨密度との対比において観念される要素概念である。それは実際の正確な骨密度を表示するものではないが、対比判断上、有用な情報である。望ましくは、前記識別処理により軟組織画素と識別された場合には、前記局所評価値として局所軟組織評価値が表示され、且つ、前記平均評価値として平均軟組織評価値が表示される。軟組織については骨密度という概念が存在しないために、それに代えて軟組織の性状を指標する評価値が表示される。修正支援情報を構成する要素は基本的に数値であるが、それに代えて又はそれと共に直感的認識を助けるグラフ等を表示するようにしてもよい。望ましくは、前記修正支援情報には、更に、前記注目画素について演算された低エネルギーX線照射時の局所減衰量及び高エネルギーX線照射時の局所減衰量と、前記注目画素が属する領域について演算された低エネルギーX線照射時の平均減衰量及び高エネルギーX線照射時の平均減衰量と、が含まれる。この構成によれば、評価値の演算過程で利用される中間的数値を表示することによって修正要否を総合的に判断することができる。いずれかのエネルギーだけに不自然な値が生じている場合に当該エネルギーでの計測等に問題が生じている可能性を認識できる。望ましくは、前記局所軟組織評価値は、低エネルギーX線照射時の局所減衰量及び高エネルギーX線照射時の局所減衰量の比に相当し、前記平均軟組織評価値は、低エネルギーX線照射時の平均減衰量及び高エネルギーX線照射時の平均減衰量の比に相当する。望ましくは、前記識別処理の結果の修正を実行する手段は、骨画素から軟組織画素への種別変更、軟組織画素から骨画素への種別変更、及び、演算対象からの除外、の少なくとも1つを実行する。望ましくは、前記被検体は複数の椎骨を含み、前記複数の椎骨に対して複数の関心領域が設定され、前記各関心領域内が骨部領域と軟組織領域に識別される。もちろん、本発明を他の部位へ適用してもよい。関心領域内を二分するように境界検出を行って各領域を特定してもよいし、画素単位での種別を特定するだけであってもよい。望ましくは、前記修正支援手段は、前記被検体画像に基づいて画素値ごとの画素数を示すヒストグラムを生成する手段と、前記ヒストグラム上において前記注目画素の画素値を示すマーカーを生成する手段と、を含む。この構成によれば注目画素がヒストグラム上においてどこに位置するのかまでを考慮して注目画素について修正要否を判断できるから、より的確な判断を行える。従来においては、単なる白黒の濃淡画像上において、画素除外等の修正を行っていたわけであるが、そのような場合には感覚的な判断に頼ることになるのでユーザー医師等によって判断が大きくばらつく、あるいは、修正負担が大きいという問題があったが、上記構成によれば、修正要否の判断を支援する情報、特に注目点と背景全体との比較を容易に行える情報が表示されるから、修正要否の判断を客観化でき、修正負担も大幅に軽減できる。修正支援情報は注目画素の近傍又は注目画素との対応関係が分かるようにポップアップ表示されてもよい。ポインティングデバイスにより画素をクリック指定させ、それをトリガとして修正支援情報を表示させ、次のクリック種類によって修正実行又は修正見送りの指示を識別するようにしてもよい。画素種別等が修正された場合、その時点で、平均骨密度演算の基礎となるデータへ当該修正が反映されるようにしてもよいし、すべての修正が完了した場合あるいはユーザーの明示的な指示があった場合に各修正が反映されるようにしてもよい。上記構成によれば、圧迫骨折部分の骨領域からの除外、低骨量による軟組織誤認の修正、組織石灰化による骨領域誤認の修正、骨きょく等の骨変形部位の除外、金属などの異物の除外、側わん症等によって関心領域内に入り込んでいる不必要な部位の除外、等を行える。本発明によれば、骨密度骨塩量分布を示す画像において骨画素の取捨選別を行う場合にその作業を支援して迅速かつ的確な作業を行える。以下、本発明の好適な実施形態を図面に基づいて説明する。まず、骨密度測定の原理DEXA法について説明する。人体を透過する2種エネルギーのX線についての全減衰量はそれぞれ以下のように定義される。IL=I0LEXP-μBLXBEXP-μSLXS...IH=I0HEXP-μBHXBEXP-μSHXS...ここで、添字につき、Lは低エネルギーを示し、Hは高エネルギーを示し、Bは骨を示し、Sは軟組織を示す。IL及びIHは透過X線強度を示し、I0L及びI0Hは入射X線強度を示し、μSL、μSH、μBL及びμBHは線吸収係数cm1を示し、XB及びXSは厚みcmを示す。上記式式について両辺の自然対数をとると、次の2式が導かれる。lnI0L/IL=μBLXBμSLXS...lnI0H/IH=μBHXBμSHXS...上記2式を用いてXBについて解くならば以下が得られる。XB=CRL-αRH...ここで、各係数は以下のように定義される。RL=lnI0L/IL...RH=lnI0H/IH...α=μSL/μSH...C=1/μBL-αμBH...上記式において、軟組織のみの領域では左辺が0となる。よって以下が導かれる。α=RL/RH...上記RL/RHの内で、分子RLはlnI0L/ILであって、それは低エネルギーX線の減衰率減衰量に相当する。上記RL/RHの内で、分母RHはlnI0H/IHであって、それは高エネルギーX線の減衰率減衰量に相当する。よって、RL/RHは、軟組織に関して、2種類のエネルギーについての2つの減衰率減衰量の比に相当する。それは式で定義される線吸収係数の比μSL/μSHとは異なり、実測値として求められる。それを軟組織評価値と称することができ、あるいは、単にRと称することができる。一方、上記式で定義される骨の厚さXBに対して骨の物理的密度ρBを乗じて骨部領域内で積分すると以下のように骨塩量BMCを求めることができる。BMC=∫∫ρBXBdxdy...更に以下のようにBMCを骨部領域の面積Sで除することにより最終的に骨密度平面骨密度BMDが演算される。BMD=BMC/S...実際には線質硬化現象その他の影響により正確な骨密度を演算するためには個々の係数や最終演算結果に対して補正演算が適用される。骨密度画像は、上記のXBから定まる画素値の分布を表したものに相当する。骨密度画像上においては、通常、軟組織部内において画素値が最低値となるが、そうであっても上記式から軟組織評価値Rは演算され得る。骨密度画像上において、例えば、複数の椎骨ブロックに対して複数の関心領域が自動的に又は手動で個別的に設定され、各関心領域内において骨部領域が自動認識され、骨部領域の面積が演算される。そして、上記式に従って個々の椎骨についての骨密度が演算される。それは基本的には骨部領域の全体にわたる平均骨密度=平均骨評価値である。それとの対比においては、骨密度画像上において骨部領域内の各画素値は局所骨密度=局所骨評価値と認識され得る。但し、それは厚み方向の構造の違いを反映していない値であるから、目安として理解されるべきものである。そうであっても背景平均値との対比が可能な局所値であると言いうる。軟組織についても、領域全体にわたる平均軟組織評価値及び画素単位の局所軟組織評価値を定義し得る。図1には、本発明に係る骨密度測定装置の好適な実施形態が示されており、図1はその全体構成を示すブロック図である。図1に示す骨密度測定装置は医療機関において設置され、人体の特に腰椎に対して骨密度測定を行う装置である。骨密度測定装置は大別して測定ユニット10及び演算ユニット12を有している。まず、測定ユニット10について説明する。ベット14上には人体としての被検体16が載置されている。本実施形態においては、腰椎を含む部位に対してX線の照射が行われる。ベット14はいわゆるブッキーテーブル等であってもよい。ベット14の下側にはX線発生機18が設けられている。このX線発生機18は低エネルギーX線及び高エネルギーX線を交互に発生する装置である。その発生にあたっては、電圧の切り替え及びフィルタの切り替え等が適用される。符号19はX線ビームを示しており、本実施形態においては末広がりの形態をもったファンビームが形成されている。符号20はX線検出器を示しており、ファンビームに対応した複数のX線センサによって構成される。X線発生機18及びX線検出器20は走査機構22に連結されており、その走査機構22によって体軸方向に走査される。低エネルギーX線及び高エネルギーX線の照射を交互に繰り返しながら上記の機械的走査を行うことにより2次元領域についての検出データを得ることが可能である。具体的には、低エネルギーX線に対応する検出データと高エネルギーX線に対応する検出データを得ることが可能である。それらはデータ演算部24へ出力されている。次に、演算ユニット12について説明する。上述のように検出データがデータ演算部24に入力される。その機能については後に図2を用いて詳述する。データ演算部は上述した計算式に従って平面骨密度すなわち骨領域における平均骨密度を演算するモジュールである。本実施形態においては、複数の椎骨のそれぞれについて骨密度平均骨密度が演算され、それ以外にも各種の情報が演算されている。データ演算部24により被検体における骨塩の二次元分布を表した被検体画像すなわち骨密度画像が生成される。その画像は白黒の濃淡画像であり、各画素値は骨密度を表す。ただしそれは上記の平均骨密度に対する局所骨密度である。そのような演算に先立って、データ演算部は後に説明するように各椎骨に対して関心領域を個別的に設定し、その関心領域内において骨領域と軟組織領域との識別を行っている。本実施形態において、各画素の画素値に基づいてそのような識別処理が自動的に実行されている。表示処理部26は、表示部30に表示する画像を構成するモジュールである。その表示例について後に図3乃至図5を用いて説明する。表示部30においては被検体画像が白黒画像として表示され、また必要に応じて、以下に詳述する修正支援情報が表示される。更にヒストグラム等の情報も表示される。制御部28は図1に示される各構成の動作制御を行っている。制御部28には入力部32が接続されている。ユーザはこの入力部32を利用して制御部28に対して動作指令を与えることができ、また被検体画像上において画素を指定して、その画素についての種別の変更や演算対象からの除外等の修正指示を与えることが可能である。入力部32から与えられた修正の指示は制御部28を介してデータ演算部24へ送られており、データ演算部24は修正の指示に従って所定のタイミングで画素の種別の修正等を実行する。すなわち、例えば金属などが画像化されており、それが平均骨密度に影響を与えているような場合においては、金属に相当する画素が平均骨密度演算の基礎となるデータから除外される。また、石灰化された軟組織が骨部であると誤認されているような場合には、当該領域については種別を軟組織に変更する修正が適用されることになる。その修正の要否はユーザの目視判断によって行われているのであるが、本実施形態においては被検体画像に加えて修正支援情報が画面上に表示されるので、ユーザによる判断を的確かつ迅速に行わせることが可能である。図2には、図1に示したデータ演算部24が概念的に示されている。データ演算部24は、上述した式乃至式を実行する機能を有し、その実体はソフトウエアである。データ演算部は、図2においてブロックとして示されているように、関心領域設定部34、画素種別判定部36及び修正部50を備えている。それらのブロックもソフトウエアの機能を表している。関心領域設定部34は、被検体画像上において複数の椎骨に対して複数の関心領域を個別的に設定する自動処理を実行する部分である。もちろん関心領域の設定をユーザによって行うようにしてもよい。各関心領域内においてそこに属する画素が骨画素であるか軟組織画素であるかが画素単位で自動的に判断される。それを行うのが画素種別判定部36である。すなわち画素種別判定部36は、被検体画像における各画素の画素値に基づいてその画素がいずれの種別に属するものであるのかについて判断を行う。もちろん、画素値と共にあるいはそれに代えて他の情報を参照することにより種別を判定するようにしてもよい。修正部50はユーザからの指示に従って各画素についての種別を変更し、あるいは演算対象から特定の画素を除外する処理を実行する部分である。データ演算部24の右側には多数のブロックが示されており、それらはデータ演算部から出力される情報を模式的に示している。種別情報38は、各画素について識別された種別を表す情報である。局所骨密度40Aは各画素について求められる骨密度あるいはそれに相当する値である。平均骨密度40Bは骨部領域内において求められる平面骨密度すなわち平均骨密度である。通常は、その平均骨密度が各椎骨の性状を表す指標として利用される。符号42Aで示される局所Rは軟組織について求められる画素単位のRであり、符号42Bで示される平均Rは軟組織について求められる所定領域内の平均Rである。この場合において所定領域は関心領域内における骨部領域以外の軟組織領域である。L局所減衰率44Aは、低エネルギーX線の照射により得られた画素単位での減衰率であり、L平均減衰率44Bは低エネルギーX線照射時における骨部または軟組織の領域内での平均減衰率である。H局所減衰率46Aは高エネルギーX線照射時における画素単位での減衰率であり、H平均減衰率46Bは高エネルギーX線照射時における前記領域内における平均減衰率である。ヒストグラム48は局所骨密度ごとに画素数を表したヒストグラムである。後に説明するように、被検体画像とともにそのようなヒストグラムが表示され、更に注目画素についての骨密度あるいはRの位置がヒストグラム上においてマーキングされる。図3乃至図5には、本実施形態に係る骨密度測定装置における表示例が示されている。図3において、表示画面54上には被検体画像56が表示されている。被検体画像56は骨密度画像ともいえるものであり、白黒の濃淡画像である。図示の例においては、複数の椎骨が示されている。それらに対しては符号58で示されるように複数の関心領域サブROIが設定される。L1~L4はそれぞれの関心領域を示している。そのような複数の関心領域の設定は本実施形態において自動的に実行されており、その技術自体は公知技術である。各関心領域内において、上述したデータ演算部の作用により、個々の画素ごとに骨画素であるか軟組織画素であるかが識別され、これによって領域分けつまり画素群分けが実行される。その上で、骨画素群について求められる局所骨密度から当該領域についての平均骨密度が演算される。同じく軟組織領域については、それぞれの画素ごとに局所Rが演算され、その領域全体について平均Rが演算される。それ以外にも上述した各種の情報が演算される。図3に示されるように、カーソル60を動かして、ポインティングデバイスに対するクリックにより、ユーザにより特定の画素すなわち特定の座標が指定されると、それによって図3に示されるように、修正支援情報62が表示される。具体的にはそれがポップアップ表示される。それは吹き出し形の形態を有している。図3に示す例では、骨画素が指定されており、修正支援情報62には、自動識別結果としての骨画素であることを示す情報64、注目画素について求められた局所骨密度及び注目画素を含む骨部領域について演算された平均骨密度66、低エネルギーX線照射時における注目画素での減衰量及び注目画素を含む領域での平均減衰量68、高エネルギーX線照射時における注目画素での局所減衰量及び注目画素を含む領域での平均減衰量70、等が表示されている。したがって、ユーザにおいては、指定した注目画素が自動識別上においてどのような種別と判断されたのかを確認することができ、その上で、局所骨密度、平均骨密度の両者の対比から注目画素が周囲に比べて突出した画素値を有しているのか否かを把握することができ、さらにそのような評価にあたってはL局所減衰率とL平均減衰率との比較、及び、H局所減衰率とH平均減衰率との比較を行って総合的に修正要否を判断できるという利点が得られる。ちなみに、ポップアップ表示される修正支援情報は上述したように吹き出し型の形態を有しており、そこに含まれている引き出し部分はカーソル60を指しているので、注目画素との対応関係を直感的に認識することが可能である。例えば複数の注目画素を指定して複数の修正支援情報を同時に表示させるようにしてもよい。図4に示す表示例においては、カーソル72によって軟組織画素が指定されており、その場合においては、修正支援情報74として図示のような情報が表示される。すなわち、修正支援情報74は、画素種別の自動識別結果としての軟組織であることを示すことの情報64A、注目画素について演算された局所R及び注目画素を含む領域について演算された平均R66A、注目画素について演算されたL局所減衰率及び注目画素を含む領域について演算されたL平均減衰率68A、注目画素について演算されたH局所減衰率及び注目画素を含む領域について演算されたH平均減衰率70A、とが含まれている。ユーザにおいては、そのような情報を利用して修正の要否あるいは方法を総合的に判断することができる。しかもその判断を的確かつ迅速に行えるから、ユーザの負担を従来よりも大幅に軽減できるという利点が得られる。図5に示す例においては、符号102で示されるように、ユーザによって特定の関心領域が選択され、それがハイライト表示されている。またカーソル100によって特定の注目画素が指定されている。被検体画像56に隣接して特定の関心領域についてヒストグラム76が表示されている。そのヒストグラム76における横軸は骨密度局所骨密度であり、縦軸は個数を示している。すなわち指定された関心領域内における骨領域を構成する複数の骨画素群についてヒストグラムが表示されている。カーソル100によって特定の骨画素を注目画素として指定すると、ヒストグラム上にマーカー78が表示され、その画素がヒストグラム上においてどこに位置するのかが特定される。図5に示すような表示例において、カーソル100によって指定される注目画素についての修正支援情報は符号104で示す欄に表示される。もちろんこのような表示例は一例に過ぎない。図6には、局所値と平均値との比較に基づく修正方法の選択の仕方が表として示されている。まず、自動識別結果として骨画素であると識別された場合において、A1に示すように、局所値すなわち局所骨密度が平均値すなわち平均骨密度よりも過少であれば、例えば、軟組織の石灰化等によって骨画素誤認が生じている可能性があるので、その場合においては当該注目画素を演算対象から除外する、あるいは、当該注目画素の種別を骨画素から軟組織画素へ変更する修正が実行される。A2で示すように、局所骨密度と平均骨密度が同等であれば、格別の修正は不要であると判断される。A3に示すように、局所骨密度が平均骨密度よりも過大であれば、例えば注目画素が金属領域にあることあるいは圧迫骨折領域にあることが推認されるため、当該注目画素を演算対象から除外する修正が実行される。一方、自動識別結果が軟組織画素であれば、B1に示すように、局所Rが平均Rよりも過少であれば、測定エラー等が推認されるため、必要ならば、当該画素については演算対象からの除外が実行される。B2に示すように、局所Rが平均Rと同等であるならば格別の修正は行われない。B3で示すように、局所Rが平均Rよりも過大であれば、例えば低骨密度や成長異常等によって軟部組織であるとの誤認が生じている可能性があるので、注目画素を演算対象から除外するあるいは注目画素の種別を軟組織画素から骨画素へ変更する修正が実行される。もちろん、図6に示す修正方法は一例であって、状況に応じてユーザによって判断されればよい。ただし、本実施形態においては、上述のように修正支援情報が表示されるので、単に画像上から直感的な判断をする場合に比べて修正の要否を的確かつ迅速に判断できるという利点が得られる。ちなみに、各関心領域内において、骨画素群及び軟組織画素群のそれぞれの個数が過大または過少であれば、何らかの異常が判断されるため、特に関心領域の設定エラーの可能性があるため、その場合には再演算あるいは関心領域の再設定等のオペレーションが自動的に実行される。