"磁気共鳴画像装置により取得された被検体のT2強調画像及び拡散傾斜磁場の印加方向が異なる少なくとも6つの拡散強調画像の画像データセット及び演算プログラムを記憶する記憶装置と、前記記憶装置から前記演算プログラムを読み出すとともに前記画像データセットを読み出し、該読み出した前記画像データセットに基づいて前記演算プログラムに従って前記拡散強調画像の各画素値の拡散テンソルを演算し、演算した前記拡散テンソルに基づいて各画素位置における前記被検体の生体組織の弾性情報を演算し、演算した前記各画素位置における前記弾性情報に応じて色相を付した弾性画像を生成する演算装置と、前記弾性画像を表示する表示装置を含んでなる医用画像診断装置。請求項1に記載の医用画像診断装置において、前記演算装置は、拡散テンソルの固有値λ1~λ3及び固有ベクトルu1~u3を演算により求め、求めた固有値に基づいて異方性比率を演算により求め、求めた異方性比率と固有ベクトルに基づいて前記弾性情報として縦弾性係数を演算により求めることを特徴とする医用画像診断装置。請求項2に記載の医用画像診断装置において、前記演算装置は、前記拡散強調画像に付された又は入力設定される拡散傾斜磁場の印加方向、印加時間及び間隔時間を含む前記拡散強調画像の計測条件と、予め設定される磁気回転比γ、基準縦弾性係数E及び最大剛性率αを含むパラメータと、予め設定又は前記異方性比率に基づいて演算されるポアソン比と横弾性係数Gのパラメータとに基づいて、前記縦弾性係数を演算することを特徴とする医用画像診断装置。請求項2又は3に記載の医用画像診断装置において、前記記憶装置は、前記磁気共鳴画像装置により取得された時間が前後する少なくとも2つの画像データセットを記憶してなり、前記演算装置は、2つの前記画像データセットの相互間の各画素位置における前記縦弾性係数の変化量を演算し、前記縦弾性係数の変化量に応じて色相を付した弾性画像を生成することを特徴とする医用画像診断装置。請求項2又は3に記載の医用画像診断装置において、さらに、前記演算装置により求めた前記縦弾性係数を用い、被検体の生体組織に作用する力の変化に伴う前記生体組織の変形をシミュレーションし、該シミュレーション結果に基づいて生体組織の変形シミュレーション画像を生成して、前記表示装置に表示させ、前記シミュレーションは、前記生体組織を微小要素又は粒子に離散化した基準データを生成し、入力される前記生体組織の変形パラメータと前記生体組織に作用する力と前記基準データを用いてシミュレーションを実施することを特徴とする医用画像診断装置。請求項5に記載の医用画像診断装置において、前記変形シミュレーション画像は、断層像とボリュームレンダリング像の少なくとも一方であることを特徴とする医用画像診断装置。磁気共鳴画像装置により取得された被検体のT2強調画像及び拡散傾斜磁場の印加方向が異なる少なくとも6つの拡散強調画像の画像データセットを入力するステップと、前記画像データセットに基づいて前記拡散強調画像の各画素値の拡散テンソルを演算するステップと、前記拡散テンソルに基づいて各画素位置における前記被検体の生体組織の弾性情報を演算するステップと、各画素位置における前記弾性情報に応じて色相を付した弾性画像を生成するステップと、前記弾性画像を表示するステップを含んでなる弾性画像生成方法。請求項7に記載の弾性画像生成方法において、前記弾性情報を演算するステップは、前記拡散テンソルの固有値及び固有ベクトルを演算するステップと、前記固有値に基づいて異方性比率を演算するステップと、前記異方性比率と前記固有ベクトルに基づいて、前記弾性情報として縦弾性係数を演算するステップを含んでいることを特徴とする弾性画像生成方法。請求項8に記載の弾性画像生成方法において、前記縦弾性係数を演算するステップは、前記拡散強調画像に付された又は入力設定される拡散傾斜磁場の印加方向g、印加時間δ及び間隔時間Δを含む前記拡散強調画像の計測条件と、予め設定される磁気回転比γ、基準縦弾性係数E及び最大剛性率αを含むパラメータと、予め設定又は前記異方性比率VFAに基づいて演算されるポアソン比νと横弾性係数Gのパラメータとに基づいて、前記縦弾性係数を演算することを特徴とする弾性画像生成方法。請求項8又は9に記載の弾性画像生成方法において、前記画像データセットを入力するステップは、前記磁気共鳴画像装置により取得された時間が前後する少なくとも2つの画像データセットを入力し、前記縦弾性係数を演算するステップは、時間が前後する2つの前記画像データセットの相互間の各画素位置における前記縦弾性係数の変化量を演算するステップを含み、前記弾性画像を生成するステップは、前記縦弾性係数の変化量に応じて色相を付した弾性画像を生成することを特徴とする弾性画像生成方法。請求項8又は9に記載の弾性画像生成方法により求めた縦弾性係数を用い、被検体の生体組織に作用する力の変化に伴う前記生体組織の変形をシミュレーションするステップと、該シミュレーション結果に基づいて生体組織の変形シミュレーション画像を生成するステップと、前記変形シミュレーション画像を表示するステップを含んでなる生体組織の変形シミュレーション画像生成方法であって、前記生体組織の変形をシミュレーションするステップは、前記生体組織の変形パラメータを入力するステップと、前記生体組織を微小要素又は粒子に離散化した基準データを生成するステップと、前記生体組織に作用する力と前記変形パラメータと前記基準データを用いて前記シミュレーションを実施することを特徴とする生体変形シミュレーション画像生成方法。請求項11に記載の生体変形シミュレーション画像生成方法において、前記変形シミュレーション画像は、断層像とボリュームレンダリング像の少なくとも一方であることを特徴とする生体変形シミュレーション画像生成方法。しかしながら、特許文献1及び2では、いずれも外部から用手法もしくは機械的に圧迫などの刺激を生体組織に与え、生体組織を変位させることにより弾性情報を演算している。そのため、生体組織の大きさや形状に大きな変化が生じた場合には、描出が困難になるという問題がある。また、生体組織に対して圧迫などの刺激を与えているため、低侵襲であっても無侵襲ではない。また、圧迫などの物理的な刺激の加え方が一定しなければ、再現性は必ずしも保証できないという問題もある。本発明が解決しようとする課題は、生体組織に圧迫や衝撃等の物理的な刺激を加えずに取得した磁気共鳴画像に基づいて生体組織の弾性情報を求めることにある。上記課題を解決するため、本発明の医用画像診断装置は、磁気共鳴画像装置により取得された被検体のT2強調画像及び拡散傾斜磁場の印加方向が異なる少なくとも6つの拡散強調画像の画像データセット及び演算プログラムを記憶する記憶装置と、前記記憶装置から前記演算プログラムを読み出すとともに前記画像データセットを読み出し、該読み出した前記画像データセットに基づいて前記演算プログラムに従って前記拡散強調画像の各画素値の拡散テンソルを演算し、演算した前記拡散テンソルに基づいて各画素位置における前記被検体の生体組織の弾性情報を演算し、演算した前記各画素位置における前記弾性情報に応じて色相を付した弾性画像を生成する演算装置と、前記弾性画像を表示する表示装置を含んで構成されることを特徴とする。すなわち、磁気共鳴画像装置により取得される被検体の拡散強調画像は、生体組織中における各種分子の拡散の大きさ及び方向を計測した画像である。計測対象の分子には種々のものを適用できるが、典型的には、水分子の拡散を計測する。生体内のさまざまな構造物により水分子の拡散方向が制限されるから、拡散の大きさが方向に依存して三次元的に異なり、テンソル量として定義される。一方、磁気共鳴画像装置により取得される被検体のT2強調画像は水分子の動きがないことから、T2強調画像を基準として拡散強調画像から拡散テンソルを求める。拡散テンソルは、対称行列で、独立成分は6つあることから、拡散テンソルを解析するためには、拡散傾斜磁場MPGの印加方向が異なる少なくとも6つの拡散強調画像が必要である。ところで、生体組織内の水分子が自由な方向に動き易い等方性拡散を示せば、その生体組織は軟らかく、逆に、水分子の動く方向が制限されて異方性拡散を示せば、その生体組織は硬いことを推定できる。つまり、各画素位置における拡散テンソルは、その画素位置の生体組織の硬さ軟らかさに相関することから、拡散テンソルに基づいて弾性情報例えば、弾性率、縦弾性係数、等を求めることができる。つまり、拡散テンソルを解析して水分子の異方性拡散を表す異方性比率であるFAFractionalAnisotropy値を求めることにより、生体組織の硬さ及び軟らかさを計測することができる。したがって、本発明によれば、生体組織に圧迫や物理的衝撃を加えずに、無侵襲で取得した磁気共鳴画像に基づいて生体組織の弾性情報を求めることができる。また、圧迫などの変動要因がないことから、再現性を保証できる。また、本発明において、演算装置は、拡散テンソルの固有値λ1~λ3及び固有ベクトルu1~u3を演算により求め、求めた固有値に基づいて異方性比率FA値を演算により求め、求めた異方性比率と固有ベクトルに基づいて縦弾性係数を演算により求めることができる。さらに、演算装置は、拡散強調画像に付された又は入力設定される拡散傾斜磁場MPGの印加方向g、印加時間δ及び間隔時間Δを含む拡散強調画像の計測条件と、予め設定される磁気回転比γ、基準縦弾性係数E及び最大剛性率αを含むパラメータと、異方性比率に基づいて演算されるポアソン比と横弾性係数Gのパラメータ、あるいは予め設定れるポアソン比と横弾性係数Gとに基づいて、縦弾性係数を演算する。上述した本発明の医用画像診断装置において、記憶装置は、磁気共鳴画像装置により取得された時間が前後する少なくとも2つの画像データセットを記憶してなり、演算装置は、2つの画像データセットの相互間の各画素位置における弾性情報の変化量を演算し、その変化量に応じて色相を付した弾性画像を生成して、表示装置に表示させることができる。これによれば、例えば、放射線治療などにおいて、治療の前後で病変部の弾性にどのような変化が生じたかを知ることができ、治療効果の判定の材料とすることができる。上述した本発明の医用画像診断装置において、さらに、前記演算装置は、求めた前記弾性情報を用い、被検体の生体組織に作用する力の変化に伴う生体組織の変形をシミュレーションし、該シミュレーション結果に基づいて生体組織の変形シミュレーション画像を生成して前記表示装置に表示させ、前記シミュレーションは、生体組織を微小要素又は粒子に離散化した基準データを生成し、入力される前記生体組織の変形パラメータと前記生体組織に作用する力と前記基準データを用いてシミュレーションする構成とすることができる。この場合において、前記変形シミュレーション画像は、断層像とボリュームレンダリング像の少なくとも一方とすることができる。これによれば、例えば、頭蓋骨を開口する際の脳変形ブレインシフトなどの臓器変形に関して、事前に変形度合いを推察することができる。また、医用ナビゲーションシステムと連携することにより、臓器変形に対応した画像誘導を実現することができる。また、本発明の弾性画像生成方法は、磁気共鳴画像装置により取得された被検体のT2強調画像及び拡散傾斜磁場の印加方向が異なる少なくとも6つの拡散強調画像の画像データセットを入力するステップと、前記画像データセットに基づいて前記拡散強調画像の各画素値の拡散テンソルを演算するステップと、前記拡散テンソルに基づいて各画素位置における前記被検体の生体組織の弾性情報を演算するステップと、各画素位置における前記弾性情報に応じて色相を付した弾性画像を生成するステップと、前記弾性画像を表示するステップを含んでなることを特徴とする。本発明によれば、生体組織に圧迫や衝撃等の物理的な刺激を加えずに取得した磁気共鳴画像に基づいて生体組織の弾性情報を求めることができる。図1に、本発明の一実施の形態の医用画像診断装置のハードウェア構成を示す。図1に示すように、医用画像診断装置1は、CPU2、主メモリ3、記憶装置4、表示メモリ5、表示装置6、マウス8に接続されたコントローラ7、キーボード9及びネットワークアダプタ10を備え、それらはシステムバス11によって通信可能に接続されている。医用画像診断装置1は、ネットワークアダプタ10を介して外部のネットワーク12と通信可能に接続され、ネットワーク12を介して磁気共鳴画像装置13や医用画像データベース14と通信可能に設けられている。ここで、通信可能にとは、電気的、光学的に有線、無線を問わずに、相互にあるいは一方から他方へ信号送受可能な状態をいう。CPU2は、各構成要素の動作を制御する装置であり、記憶装置4に格納される演算プログラムにより駆動される。また、記憶装置4には、CPU2の演算プログラムの実行に必要なデータが格納されており、CPU2は、演算プログラム及びデータを記憶装置4から主メモリ3にロードして実行するとともに、演算処理の途中経過を主メモリ3に記憶するようになっている。さらに、記憶装置4には、磁気共鳴画像装置13により撮影された医用画像情報が格納されるようになっている。したがって、記憶装置4には、ハードディスクの他、フレシキブルディスク、光ディスク、ZIPメモリ、USBメモリ等の可搬性記録媒体とデータの受け渡しをする装置を適用できる。医用画像情報は、LANLocalAreaNetwork、電話回線、インターネット等のネットワーク12を介して磁気共鳴画像装置13や医用画像データベース14から取得可能になっている。表示メモリ5は、液晶ディスプレイやCRT等により構成される表示装置6に表示する画像データなどの表示データを一時格納する。マウス8やキーボード9は、操作者が医用画像診断装置1に対して操作指示を行う操作デバイスである。マウス8はトラックパッドやトラックボールなどの他のポインティングデバイスであってもよい。コントローラ7は、マウス8の状態を検出して、表示装置6上のマウスポインタの位置を取得し、取得した位置情報等をCPU2へ出力するものである。ネットワークアダプタ10は、医用画像診断装置1をLAN、電話回線、インターネット等のネットワーク12に通信可能に接続するためのものである。磁気共鳴画像装置13は、被検体の断層画像等の医用画像情報を取得する装置である。医用画像データベース14は、磁気共鳴画像装置13によって撮影された医用画像情報を記憶するデータベースシステムである。表示装置6には、本発明の特徴である弾性画像生成方法によって生成された弾性画像を含めて、各種の画像が表示されるようになっている。以下、本発明の医用画像診断装置1により実施される弾性画像生成方法について、実施例に分けて説明する。図2は、本発明の医用画像診断装置を用いて生成する弾性画像の弾性画像生成方法の実施例1の処理の流れを示す図である。以下、図2の各ステップに基づいて、弾性画像生成方法を詳細に説明する。各ステップS201~S208の処理は、CPU2により実行される。CPU2は、ネットワークアダプタ10とネットワーク12を介して、磁気共鳴画像装置13又は医用画像データベース14から予め定められた画像データセットを取得して記憶装置4に格納する。この画像データセットは、T2強調画像及び拡散傾斜磁場の印加方向が異なる少なくとも6つの拡散強調画像からなる。なお、被検体のT2強調画像、及び拡散傾斜磁場の印加方向が異なる少なくとも6つの拡散強調画像は、磁気共鳴画像装置13により周知のパルスシーケンスを実行して取得される。CPU2は、弾性画像生成処理に必要となる種々のパラメータの入力設定要求を、図3に示すように、表示装置6の表示画面300に弾性パラメータ修正インターフェイス320として表示する。そして、表示装置6に表示された弾性パラメータ修正インターフェイス320に従って、マウス8及びキーボード9から入力されたパラメータを主メモリ3又は記憶装置4に記憶する。必要となるパラメータは、後述するように、拡散傾斜磁場MPGの印加方向g、印加時間δ及び間隔時間Δを含む拡散強調画像の計測条件と、予め設定される磁気回転比γ、生体組織の基準となる縦弾性係数E及び最大剛性率αを含むパラメータと、予め設定され又は異方性比率FA値に基づいて演算されるポアソン比νと横弾性係数Gのパラメータを含んでいる。拡散傾斜磁場の印加方向g、印加時間δ及び間隔時間Δを含む拡散強調画像の計測条件は、拡散強調画像に付されて入力されるか、あるいは入力設定するようにすることができる。CPU2は、記憶装置4に格納したT2強調画像、及び拡散傾斜磁場の印加方向が異なる少なくとも6つの拡散強調画像の画像データセットに基づいて、拡散強調画像の各画素値の拡散テンソルを演算する。ここで、mm=1~6番目の拡散強調画像の画素値をSm、T2強調画像の画素値をSO、そのときの拡散傾斜磁場MPGの印加方向をgm=gmxgmygmzとすると、これらと拡散テンソルDijの間には次の関係が成立する。1ここで、γは磁気回転比、δはMPGの印加時間、ΔはMPG間隔時間である。また、Tは転置行列を意味する。また、拡散テンソルは、対称行列であるため独立成分は6つである。したがって、全ての拡散テンソル成分を演算するためには、6つ以上の非直線上の異なるMPG軸を与えた拡散強調画像を必要とする。入力として与えられた画像から式1を用い、拡散テンソルについて連立方程式を解くことにより、各画素値の拡散テンソルDijを求めることができる。そして、拡散テンソルに基づいて各画素位置における被検体の生体組織の弾性率を演算することができる。なお、拡散強調画像の数が6を上回る場合には、最小二乗化法などの最適化アルゴリズムにより、拡散テンソルDijを求めることができる。ここで、拡散テンソルと生体組織の弾性率との関係を説明する。生体組織内の水分子が自由な方向に動き易い等方性拡散を示せば、その生体組織は軟らかく、逆に、水分子の動く方向が制限されて異方性拡散を示せば、その生体組織は硬いことを推定できる。つまり、各画素位置における拡散テンソルは、その画素位置の生体組織の硬さ軟らかさに相関することから、拡散テンソルに基づいて弾性情報例えば、弾性率、縦弾性係数、横弾性係数、等を求めることができる。拡散テンソルに基づいて縦弾性係数を求める一例を、ステップS204~S207に示す。ステップS204CPU2は、ステップS203で得られた拡散テンソルの対角化を行う。まず、拡散テンソルに対し、Jacobi法などを用いて、拡散テンソルの固有値λaa=123及び固有ベクトルuauaxuayuaz、a=123を演算する。ここで、固有値は|λ1|≧|λ2|≧|λ3|とし、固有ベクトルは、各々、次の式2に示す正規直交条件を満たすように規格化する。ただし、δabはクロネッカーのデルタであり、0又は1の値を持つ。CPU2は、ステップS202で得られた固有値λaa=123を基に、拡散方向の異方性比率FA値VFAを次式3により演算する。このFA値は、スカラー量である。CPU2は、ステップS205で得られたFA値VFAと、ステップS202で得られた固有ベクトルuauaxuayuazを基に、縦弾性係数Eaa=123を演算する。縦弾性係数Eaの演算法は種々考えられるが、最も簡単な例として一次近似を用いた場合について説明する。まず、各方向の縦弾性係数は次のように場合分けして演算する。iFA値VFAが設定された閾値Vth以下の場合第2固有値λ2と第3固有値λ3を基に平面上FA値VPFAを次式4により演算する。i1平面上FA値VPFAが設定された閾値Vth以下の場合平面上FA値VPFAは、水分子の拡散が生体組織の境界面に沿って拡散している度合いを示す指標である。したがって、VPFAが閾値Vth以下の場合は、拡散の異方性はないとして、全ての方向の縦弾性係数E1,E2,E3を次式で表すことができる。ここで、縦弾性係数Eには、計測対象の生体組織の弾性率について公知の方法により計測した縦弾性係数の複数のデータから平均的な値を設定する。E1=E2=E3=E5i2平面上FA値VPFAが設定された閾値Vthを超えている場合この場合は、固有ベクトルu1及びu2に沿った方向に対する縦弾性係数E1,E2と、それらに直交する残りの方向に対する縦弾性係数E3は次式6,7で表される。E1=E2=E6E3=1α-1VFAE7iiFA値VFAが設定された閾値Vthを超えている場合固有ベクトルu1に沿った方向に対する縦弾性係数E1と、それに直交する残りの方向に対する縦弾性係数E2,E3は次式で表される。E1=E8E2=E3=1α-1VFAE9ここで、αは最大剛性率であり、ステップS202で入力設定要求に応じて入力設定される。以下では、単純化した演算例として、生体組織は直交異方性を有するとし、ポアソン比ν12、ν23、ν31と、横弾性係数G12,G23,G31とに関しては等方的であるとする。つまり、次式10、11が成り立つものとする。ν12=ν23=ν31=ν10G12=G23=G31=1α-1VFAE/21ν11ここで、ポアソン比νは、他のパラメータと同様にステップS202で入力設定要求により取得してもよいが、計測対象の生体組織についての平均的な値を設定値として予め設定しておくこともできる。横弾性係数Gについても同様である。この条件に基づいて、Voigtnotationでの弾性コンプライアンス行列成分Saba,b=1~6は、次式12のように表すことができる。なお、生体組織の基準となる縦弾性係数Eと、最大剛体率αと、ポアソン比νと、横弾性係数Gは、事前に計測対象部位について領域分割を行い、それぞれの設定領域についてそれぞれ異なる値を設定することができる。なお、ステップS206で説明した縦弾性係数の演算方法は、最も簡単な方法を例示したものである。つまり、本発明の弾性画像生成方法においては、縦弾性係数の演算方法を特に特定するものではない。また、ポアソン比ν12、ν23、ν31と、横弾性係数G12,G23,G31は、FA値VFAを考慮して演算により求めることができる。ステップS207では、ステップS206においてそれぞれの固有ベクトル座標系で演算した弾性コンプライアンス行列を、xyz座標系での弾性コンプライアンス行列へ変換する。固有ベクトル軸からxyz軸への回転行列成分Riaは次式13で表せる。13回転行列Riaを用いてxyz座標系での弾性コンプライアンス行列成分sijij=1~6は次式14で表せる。これにより、弾性係数行列成分cijij=1~6は次式15で表わせる。したがって、各xyz軸方向からの垂直応力に対する弾性係数Ex,Ey,Ezは、次式16で表わせる。Ex=c11Ey=c22Ez=c3316同様に、各xyz軸方向からのせん断応力に対する弾性係数Gyz、Gzx、Gxyは、次式17で表せる。Gyz=C44,Gzx=C55,Gxy=C6617なお、xyz軸方向からの応力に限らず、任意の方向からの応力に対する縦弾性係数を演算してもよい。その場合は、式13の回転行列に対し、応力方向を軸とする回転変換を加えることにより演算することができる。CPU2は、ステップS208において、ステップS207で得られた縦弾性係数Eii=x,y,zに基づいて、指定された軸方向からの応力に対する弾性画像データを生成する。そして、生成された弾性画像データの各画素の弾性強度に応じて、赤、青、緑などの色相情報を付与する。色相情報を付与した弾性画像とT2強調画像とを重畳して、図3に示す弾性重畳画像301を生成して、表示装置6へ表示する。弾性重畳画像301において、中央部の矩形枠で囲った領域302が本実施例にて弾性を求めた関心領域である。なお、図3の表示画面300には、画像閾値インターフェイス311,視点位置平行移動インターフェイス312,視点位置回転移動インターフェイス313,画像拡大インターフェイス314、弾性パラメータ修正インターフェイス320が表示されるようになっている。なお、色相情報を付与した弾性画像を重畳する画像は、特にT2強調画像に限定するものではない。色相情報を付与した弾性画像のみを表示してもよい。また、拡散強調画像を別途画像処理して生成した断層画像に色相情報を付与した弾性画像を重畳させることもできる。さらに、T2強調画像や拡散強調画像に限らず、他のパルスシーケンスを用いて撮像した磁気共鳴画像、あるいはX線CT画像などに本発明の弾性画像生成方法で生成した弾性画像を重畳してもよい。以上説明したように、実施例1の弾性画像生成方法によれば、T2強調画像と拡散傾斜磁場の印加方向が異なる少なくとも6つの拡散強調画像に基づいて、各画素値の拡散テンソルを求め、求めた拡散テンソルから縦弾性係数を演算することにより、生体組織へ外部からの刺激を与えることなく弾性画像を生成して表示することができる。すなわち、拡散テンソルの固有値及び固有ベクトルを演算し、固有値に基づいて異方性比率を演算し、演算した異方性比率と固有ベクトルに基づいて縦弾性係数を演算するようにしている。図4に、本発明の弾性画像生成方法の実施例2の処理の流れ図を示す。本実施例2の処理が実施例1と異なる点は、実施例1で求めた生体組織の縦弾性係数の経時的な変化を描出する弾性画像を生成することにある。すなわち、記憶装置4には、磁気共鳴画像装置13により取得された時間が前後する少なくとも2つの画像データセットが記憶される。ここで、画像データセットは、実施例1で説明したように、被検体のT2強調画像及び拡散傾斜磁場の印加方向が異なる少なくとも6つの拡散強調画像である。また、時間的に前の画像データセットは、例えば、手術前の関心部位について撮像した画像データセットとし、時間的に後の画像データセットは同じ関心部位について手術後に撮像した画像データセットである。ステップS401CPU2は、記憶装置4から時間的に前の画像データセットを読み込んで、図2のステップS201~S207の処理を実行して、各xyz軸方向からの応力に対する第1の縦弾性係数Ex1,Ey1,Ez1を演算する。ステップS402次に、CPU2は、記憶装置4から時間的に後の画像データセットを読み込んで、図2のステップS201~S207の処理を実行して、各xyz軸方向からの応力に対する第2の縦弾性係数Ex2,Ey2,Ez2を演算する。ステップS403CPU2は、時間的に前後の2つの画像の位置合わせ処理を行う。この位置合わせ処理は、例えば、変形が殆どない骨など剛体に基づいて位置合わせを行うアルゴリズムなどの画像変形手法により、2つの画像間の位置合わせをする。なお、2つの画像の位置合わせ処理は、これに限られるものではなく、例えば、用手法による画像位置合わせ処理を行ってもよい。ステップS404CPU2は、ステップS401,402求めた時間的に前後の画像の縦弾性係数を比較して、縦弾性係数の変化量を求める。そして、縦弾性係数の変化量が大きい画素について強調して表示する。例えば、変化量の大きさに応じて赤、青、緑などの色相情報を付与する。そして、実施例1と同様に、色相情報を付与した弾性画像とT2強調画像とを重畳した合成画像を生成して、表示装置6へ表示する。なお、色相情報を付与した弾性係数の変化量を表す画像のみを表示してもよい。また、拡散強調画像を別途画像処理して生成した断層画像に色相情報を付与した弾性係数の変化量を表す画像を重畳させることもできる。さらに、T2強調画像や拡散強調画像に限らず、他のパルスシーケンスを用いて撮像した磁気共鳴画像、あるいはX線CT画像などに、実施例2で生成した弾性係数の変化量を表す画像を重畳してもよい。本実施例2によれば、弾性情報の経時的な変化を提示することができる。これにより、例えば、放射線治療などにおいて、治療の前後で病変部の弾性にどのような変化が生じたかを知ることができ、治療効果の判定の材料とすることができる。図5に、本発明の弾性画像生成方法の実施例3の処理の流れ図を示す。本実施例3の処理が実施例1と異なる点は、実施例1で求めた生体組織の縦弾性係数に基づいて、被検体の生体組織に作用する力の変化に伴う生体組織の変形をシミュレーションし、その変形シミュレーション画像を生成して表示装置に表示するようにしたことにある。ステップS501CPU2は、変形シミュレーションに必要となる基準データを生成する。例えば、シミュレーションに有限要素法を用いる場合には、画像データから適切なサイズのメッシュモデルを基準データとして生成する。基準データとしては、生体組織を微小要素又は粒子に離散化したシミュレーションモデルであれば、メッシュモデルに限られるものではない。ステップS502CPU2は、シミュレーション処理に必要となる変形パラメータの入力設定要求を表示装置6に表示する。これに応答して、マウス8及びキーボード9により入力された変形パラメータを取り込み、主メモリ3に保持する。ここで、例えば、計測した脳の弾性率に基づいて、頭蓋骨を開いた場合の脳の変形ブレインシフトをシミュレーションする場合、変形パラメータとしては、脳の画像領域抽出データ、脳幹及び頭蓋骨での固定端条件の設定が必要となる。ステップS503CPU2は、図2のステップS207で得られた縦弾性係数と、ステップS501で得られた基準データと、ステップS502で入力された変形パラメータとを入力として、対象となる生体組織の変形シミュレーションを実施する。なお、シミュレーションの手法は、有限要素法でもよいし、粒子法でもよいし、特に手法を特定しない。ステップS504CPU2は、ステップS503で得られた変形シミュレーション結果から、シミュレーション画像を生成する。そして、生成したシミュレーション画像を表示装置6へ表示する。例えば、シミュレーション画像は、任意断面におけるシミュレーション画像でもよいし、ボリュームレンダリング画像でもよく、また、両者を並べて表示することもできる。すなわち、シミュレーション画像であれば表示形態は問わない。本実施例3によれば、実施例1、2で求めた縦弾性係数を入力として、生体組織の変形をシミュレーションすることができる。これによれば、例えば、頭蓋骨を開口する際の脳変形ブレインシフトなどの臓器変形に関して、事前に変形度合いを推察することができる。また、医用ナビゲーションシステムと連携することにより、臓器変形に対応した画像誘導を実現することができる。以上、本発明を実施例に基づいて説明したが、本発明はこれらの実施例に限定されるものではない。"