"超音波の送受波により得られた超音波画像データと、前記超音波画像データ上に注目画素を通過する互いに異なる向きをもった複数の線分を設定すると共に、各線分について当該線分上の画素列が有する複数の画素値に基づいて分散値を演算する手段と、前記複数の線分について演算された複数の分散値に基づいて、境界の法線方向に相当する第1の方向を特定する第1の特定手段と、前記第1の方向に垂直であり且つ前記注目画素を通過する方向として、前記境界に沿った第2の方向を特定する手段と、前記第2の方向に並んだ画素列が有する複数の画素値に基づいて前記注目画素の平滑化画素値を演算する平滑化演算手段と、を含む超音波画像データ処理装置。前記第1の特定手段は、前記複数の分散値のうちの最大の分散値に対応する線分の延びる方向を前記第1の方向として特定することを特徴とする請求項1に記載の超音波画像データ処理装置。前記平滑化演算手段は、前記第2の方向に並んだ画素列が有する複数の画素値の単純平均又は加重平均を前記注目画素の前記平滑化画素値として演算することを特徴とする請求項1又は2に記載の超音波画像データ処理装置。前記平滑化演算手段は、前記第2の方向に並んだ画素列が有する複数の画素値の単純平均又は加重平均に対して、当該単純平均又は加重平均の値が大きくなるほど大きくなる係数を乗じることで得られる値を、前記注目画素の前記平滑化画素値として演算することを特徴とする請求項1又は2に記載の超音波画像データ処理装置。前記境界は、第1の組織と第2の組織との境界であることを特徴とする請求項1~4のいずれか1項に記載の超音波画像データ処理装置。前記境界は、軟骨の輪郭であることを特徴とする請求項1~4のいずれか1項に記載の超音波画像データ処理装置。本発明は、超音波画像データにおける組織同士の境界の平滑化において、境界のぼけを低減できるようにすることを目的とする。本発明は、超音波の送受波により得られた超音波画像データと、前記超音波画像データ上に注目画素を通過する互いに異なる向きをもった複数の線分を設定すると共に、各線分について当該線分上の画素列が有する複数の画素値に基づいて分散値を演算する手段と、前記複数の線分について演算された複数の分散値に基づいて、境界の法線方向に相当する第1の方向を特定する第1の特定手段と、前記第1の方向に垂直であり且つ前記注目画素を通過する方向として、前記境界に沿った第2の方向を特定する手段と、前記第2の方向に並んだ画素列が有する複数の画素値に基づいて前記注目画素の平滑化画素値を演算する平滑化演算手段と、を含む超音波画像データ処理装置、である。1つの態様では、前記第1の特定手段は、前記複数の分散値のうちの最大の分散値に対応する線分の延びる方向を前記第1の方向として特定する。別の態様では、前記平滑化演算手段は、前記第2の方向に並んだ画素列が有する複数の画素値の単純平均又は加重平均を前記注目画素の前記平滑化画素値として演算する。更に別の態様では、前記平滑化演算手段は、前記第2の方向に並んだ画素列が有する複数の画素値の単純平均又は加重平均に対して、当該単純平均又は加重平均の値が大きくなるほど大きくなる係数を乗じることで得られる値を、前記注目画素の前記平滑化画素値として演算する。更に別の態様では、前記境界は、第1の組織と第2の組織との境界であることを特徴とする。更に別の態様では、前記境界は、軟骨の輪郭であることを特徴とする。この実施形態では、一例として、膝関節における大腿骨遠位端部の軟骨の形状情報を、超音波を用いて取得するための装置を提供する。実施形態の装置構成例を説明する前に、当該装置が対象とする膝関節特に人間のの内部構造について、図1を参照して簡単に説明する。図1は、立位での右足の膝関節の、体の正面側から見たときの模式的な断面図である。図1に示すように、膝関節は、大腿骨100の遠位端部と、脛骨120の近位端部と、膝蓋骨130とから構成される。大腿骨100の遠位端の表面は軟骨105で覆われ、脛骨120の近位端の表面は軟骨125で覆われている。骨例えば大腿骨100の表面のうち軟骨で覆われた部分は、軟骨下骨と呼ばれる。大腿骨100の軟骨105と脛骨120の軟骨125との間には半月板110が存在している。大腿骨100の遠位端は、立位の身体の正面方向から見た場合、図示のように二股に分かれて突起それぞれ内側顆、外側顆と呼ばれるしており、内側顆及び外側顆の軟骨105は、内側及び外側の半月板110にそれぞれ空いた穴を介して、脛骨120の近位端の軟骨125と接している。なお、以上に説明した膝関節部分は滑膜及び関節包140により覆われている。大腿骨100の遠位端の軟骨105は、当該遠位端部の表面を広く覆っているが、そのうち立位の際に脛骨120の近位端の軟骨125と接する部分は、上半身の荷重を強く受ける部分である。この部分は、軟骨荷重部と呼ばれる。軟骨荷重部は摩耗しやすく、摩耗が著しくなると変形性膝関節症を引き起こす。変形性膝関節症の診断には軟骨荷重部の軟骨の厚みが重要な判断指標となる。人間の大腿骨100の遠位端の軟骨105の厚みは健常者で2~3mm程度と薄いものである。したがって、超音波診断の手法でその厚みを精度よく測定しようとすれば、軟骨105の表面に対してできるだけ垂直に近い角度で超音波ビームを当てることが望ましい。ところが、立位では、大腿骨100の遠位端の軟骨荷重部は脛骨120の軟骨125に接しているので、仮にこの状態で軟骨荷重部の表面に垂直に近い角度で超音波ビームを当てようとすれば、脛骨側から上に向けて超音波ビームを当てる必要がある。しかし、そのような位置に超音波プローブを当てることは不可能である。また、仮にそのような位置に超音波プローブを配置できたとしても、軟骨は大腿骨又は脛骨の影になるので、超音波は軟骨には届きにくく、軟骨を画像化することは困難である。これに対し、例えば椅子に座るなどして膝を大きく例えば90度程度まで曲げると、図2に示すように、大腿骨100遠位端の軟骨105の荷重部108が脛骨側から外れ、膝頭の正面側を向くようになる図示の荷重部108は内側顆のものであり、外側顆の荷重部は図示を省略している。。したがって、膝頭の正面側からプローブを当てれば、荷重部108の表面に対して垂直に近い角度で超音波ビームを当てることができる。そこで、この実施形態では、椅子に座るなどして膝を大きく曲げた状態で、超音波プローブにより大腿骨遠位端の軟骨の荷重部を含む膝内部の三次元領域のエコーを取得し、それらエコー信号に基づき軟骨の三次元形状を求める。図3に、実施形態の超音波診断装置の機能構成の一例を示す。この例では、膝内部の三次元領域のエコーを取得するための超音波プローブとして、メカニカル三次元プローブ10を用いる。メカニカル三次元プローブ10は、振動素子が1次元配列された振動子アレイ12と、メカ走査機構14とを備える。振動子アレイ12によって超音波ビームが形成され、その超音波ビームは電子走査される。電子走査方式としては電子セクタ走査、電子リニア走査等が公知である。メカ走査機構14は、振動子アレイ12を、当該アレイ12の電子走査の走査面と略垂直な方向に機械走査する。振動子アレイ12による電子走査とメカ走査機構14による機械走査の組合せにより、三次元領域がカバーされる。すなわち、一回の電子走査により1つの電子走査面の断層画像データを得ることができ、機械走査の走査位置ごとに電子走査を行うことで、複数の電子走査面の断層画像データの集まりを得ることができる。機械走査範囲全体の断層画像データの集まりが、メカニカル三次元プローブ10の走査範囲についての1つのボリュームデータである。振動子アレイ12の電子走査形状は特に限定されず、例えば軟骨105の横幅をカバーする程度の幅アレイ長を持つリニア走査の振動子アレイ12を用いることもできる。また、コンベックス走査、コンケーブ凹形走査のプローブを用いてもよい。また、例えば図4に示す例では、メカ走査機構14は、椅子等に座った状態で屈曲された膝に対し、太もも側から脛側まで膝頭に沿って上下にアークコンケーブ走査を行う。図4は、被検者の膝を側面側から見た状態の図である。振動子アレイ12のアレイ方向は例えば図4の紙面に垂直な方向である。またメカ走査機構14の機械走査方向は、大腿骨100の遠位部に位置決めされた回転軸42を中心に、図中の矢印で示すように、上下に回転する方向である。回転軸42は、膝頭の両側にそれぞれ設ければよい。振動子アレイ12を収容する振動子部40の両側面には、各々の側の回転軸42から延びるアーム44が取り付けられており、図示しない駆動機構により振動子部40を矢印方向に動かすことができる。振動子部40の振動子アレイ12側には、水などの音響カップリング剤を封じた柔軟なスタンドオフ46が設けられている。測定時には、スタンドオフ46の一方の面が膝頭の形状に密着し、他方の面に沿って振動子アレイ12が矢印方向に移動する。図示は省略したが、これら振動子部40、回転軸42、アーム44、スタンドオフ46、振動子部40の駆動機構などは筐体内に収容することができる。その筐体には、膝を収容するための凹部が形成されており、その凹部にスタンドオフ46が設けられる。そして、その筐体を膝にかぶせてその凹部に膝頭を収容すると、スタンドオフ46やその近傍の筐体構造が例えば大腿200の上部や膝頭、脛等に当接する。これにより、回転軸42が大腿骨100の遠位部の、あらかじめ定めた範囲に位置決め固定されることになる。メカ走査機構14の走査は、モータなどを用いた自動走査でもよいし、手動で振動子部40を円弧状のガイドに沿って移動させる方式でもよい。メカ走査機構14は、振動子部40の回転位置すなわち電子走査面の角度を求めるエンコーダを備えている。このエンコーダの出力から、振動子アレイ12の電子走査面の角度が分かるので、その走査面における各点の三次元的な位置を求めることができる。なお、図4に例示したような走査機構はあくまで一例に過ぎない。例えば、機械的なアーク走査のための上に例示したものに限られない。また、筐体を上下及び/又は前後に移動させる機構を設け、この機構により回転軸42を膝に対して位置決めするようにしてもよい。また、アーク走査の代わりに図5に示すように曲げた膝の前面に沿って振動子部40振動子の配列方向は紙面に垂直をリニアに機械走査してもよい。もちろん、機械走査の形状は、アークやリニアに限られるものではない。なお、アーク走査は、略円弧状に湾曲している軟骨105の多くの範囲に対し、垂直に近い方向から超音波ビームを当てることができる。また、以上の例は、身体の横方向に素子配列方向に一致させるように配置した振動子部40を、身体の縦方向に沿って機械的にアーク走査又はリニア走査するものであったが、これは一例に過ぎない。この代わりに、図6に示すように身体の縦方向を素子配列方向とした振動子部40を身体の横方向に機械走査するようにしてもよい。図6はリニア走査を示しているが、これに限らず、アーク走査や他の走査形状でも構わない。図3の説明に戻ると、送受信部16は、振動子アレイ12及びメカ走査機構14を駆動制御して超音波ビームの送受信、電子走査、機械走査を実現する。送受信部16は、送信部の機能と受信部の機能を備える。送信部は送信ビームフォーマーとして機能する。すなわち、送信部から複数の送信信号が振動子アレイ12の複数の振動素子に対して供給される。これによって振動子アレイ12から超音波ビームパルスが生体内に放射される。生体内からの反射波は、振動子アレイ12にて受波される。これにより複数の振動素子から複数の受信信号が出力される。それらの受信信号は送受信部16の受信部に入力される。受信部は受信ビームフォーマーとして機能する。すなわち、複数の受信信号に対して整相加算処理を適用する。また受信部は、対数圧縮処理、フィルタ処理等といった各種の信号処理を行う。そのような処理を経た受信信号が、座標変換部18に入力される。受信信号は、被検体内の各点でのエコーレベル値を表す。座標変換部18は、入力された受信信号エコー信号に対し、表示、画像処理、保存などのためのあらかじめ定めた共通座標系、例えば三次元デカルト座標系XYZ座標系、への座標変換処理を施す。すなわち、受信信号は被検体内各点のエコー強度の情報を含んでいるが、この場合の各点は、プローブ10の電子走査及び機械走査の走査形状により規定されるプローブ座標系でのものである。例えば、図4の例のように電子リニア走査の振動子アレイ12を機械的にアーク走査する場合、被検体内の点は、機械アーク走査の回転角θ、電子リニア走査における走査位置x、及びプローブ10からの距離深さdからなる座標系で表現される。電子走査位置x及び距離dは送受信部16から得ることができ、機械走査位置回転角θはメカ走査機構14が備えるエンコーダから得ることができる。このように、送受信部16が出力する受信信号は、プローブ座標系でのボリュームデータを表す。座標変換部18は、ボリュームデータをプローブ座標系から表示等のための共通座標系に座標変換するのである。また、座標変換部18は、共通座標系の点ボクセルのうち受信信号のデータエコーレベル値がない点のデータを、その点の周囲の各点のデータを補間することにより求める。医用三次元画像における座標変換や補間は周知技術なので、これ以上の説明は省略する。座標変換部18により座標変換された受信信号は、三次元データメモリ20に書き込まれる。三次元データメモリ20には、表示等のための共通座標系での各点ボクセルのエコーレベル値が記憶されることになる。すなわち、三次元データメモリ20には、座標変換後のボリュームデータが記憶される。画像形成部28は、この三次元データメモリ20に記憶されたボリュームデータから、表示部30に表示する画像を生成する。例えば、画像形成部28は、指定された視点からボリュームデータをレンダリングすることで、その視点から見た被検体内部の三次元画像を生成する。また、画像形成部28は、ボリュームデータの中の指定された1以上の各断面スライスの画像を生成する機能を備えていてもよい。また、画像形成部28は、それら三次元画像や断面画像のうちの複数を1つの画面に配列する機能を持っていてもよい。また、画像形成部28は、後述する軟骨抽出部24により抽出される大腿骨遠位端の軟骨の三次元形状情報に基づき、軟骨の三次元画像や断面画像を生成する機能を備える。また、生成した軟骨の三次元画像や断面画像を、走査範囲全体の三次元画像や断面画像に合成する機能を備えていてもよい。この合成では、軟骨の画像を走査範囲の他の部分から強調するようにしてもよい。例えば、軟骨の画像の色を走査範囲の他の部分の色とは異なった色とするなどである。また、画像形成部28は、軟骨についての定量化データ例えば軟骨の厚みなどを、例えば数値などの形で表示画像に合成する機能を備える。この他、必須ではないが、画像形成部28は、超音波診断装置が備える他の機能例えばドプラ画像生成機能などにより得られる情報から、カラーフローマッピング画像二次元血流画像、カラー組織画像組織運動表示画像、パワードプラ画像などの各種画像を形成する機能を備えていてもよい。また、それら各種画像を、上述の三次元画像や軟骨の画像と合成して表示する機能を備えていてもよい。画像形成部28は、例えばDSCデジタルスキャンコンバータなどにより構成される。画像形成部28によって生成された画像が、表示部30に表示される。更に図3を参照して、軟骨抽出のための構成について説明する。画像前処理部22は、三次元データメモリ20中のボリュームデータ、又はそのボリュームデータ中の断面のスライスデータに対して、軟骨抽出に適した画像にするための前処理を行う。画像前処理部22が行う前処理は、例えばノイズ低減のための平滑化、又は軟骨境界を明確化させるためのエッジ強調、又はその両方を含んだ処理である。以下、一例として、軟骨の形状特徴を利用した前処理の例を、図7~図13を参照して説明する。この例は、ボリュームデータを、一方向に並んだ複数の断面スライスデータ例えばXYZ座標系でX軸方向についてあらかじめ定めた間隔ごとにX=一定の断面をとったものに分解し、スライスデータごとに前処理を行う場合の例である。図7は、超音波ビームの走査により得られる膝内部の断層画像を模式的に例示する図である。このような断面画像は、例えば、三次元データメモリ20内のボリュームデータから取り出された1断面のスライスデータを表示したものである。図7の断面画像例では、大腿骨300の内部,軟骨305の内部,及び音響カップリング剤が封入されたスタンドオフ360の内部は、それぞれ音響的にほぼ等質なので、超音波はほぼ反射されず、超音波画像上では暗い画像となる。膝関節を囲む筋肉350等の組織は、組織の微細構造による反射により比較的輝度の高いまだらな画像となる。筋肉350等の組織と軟骨305とは音響インピーダンスの差が大きいので、それら両者の境界すなわち軟骨の表面は、高輝度となる。同様に軟骨305と大腿骨300軟骨下骨との境界も高輝度となる。図7の模式図においては、軟骨305と筋肉350との境界部分に微細な凹凸があり、1画素の格子内に暗い部分と明るい部分とが様々な割合で混在しているが、これは境界部分の画素の輝度値が画素ごとに大きく揺らいでいることを表現したものである。このような超音波断層画像に対し、この例では、軟骨の形状特徴を強調するような平滑化処理を実行する。軟骨特に大腿骨遠位端のそれは、厚みが2,3mm程度で基本的にその表面が滑らかであり、大腿骨遠位端の表面に張り付いている。そこで、この例では、平滑化にあたり注目画素の周囲全方向の画素ボクセルの値を用いるのではなく、軟骨と他組織との境界面断層像の場合は境界線すなわち軟骨の輪郭に沿った方向の画素のみを用いるような平滑化方法を用いる。この方法では、画像前処理部22は、スライスデータのある注目画素の平滑化値を得るにあたり、その注目画素を中心として通る一定長の直線上にある各画素の輝度値を抽出し、それらの分散を計算する。例えば、図8に示す例では、その一定長の長さを9画素としている。図8に示す1つ1つの格子が画素を示している。すなわち、図8の例では、スライスデータを構成する行列状に並んだ画素400群のうち、注目画素410を通る線分420が横切る9つの画素図中では斜線ハッチングで示したの輝度値エコーレベル値を取り出し、それらの分散値を計算する。分散値は例えば次式により計算すればよい。分散値=1n×ΣLiLm2ここで、Liは、線分420上のn画素のうちのiiは1からnまでの整数番目の画素の輝度値であり、Lmはそれらn画素の輝度値の平均値である。Σは、i=1からi=nまでの総和である。なお、図8の例ではn=9であるが、9画素に限定されるわけではない。n個の画素のうちの1つは中心である注目画素410であり、その注目画素410の両側にそれぞれ残りのn-1個のうちの半数ずつが存在する。分散を求める際の線分の長さすなわち参照画素の数は、スライスデータあるいはボリュームデータの解像度などを考慮して定めればよい。このような分散値計算の処理を、図9に例示するように、1周すなわちこの場合は0度から180度の範囲で方向があらかじめ定めた間隔例えば5度ずつ異なる線分420-1、420-2,420-3,...のそれぞれについて行う。角度の刻み間隔は適宜定めればよい。分散値計算対象の方向の線分420が横切るn個の画素は、都度計算してもよいが、注目画素に対するそれら各画素の相対位置を計算対象の方向ごとにあらかじめ計算して記憶装置例えばリードオンリーメモリやハードディスクに記憶しておき、計算対象の方向ごとにその相対位置と注目画素の位置から特定するようにしてもよい。このようにして注目画素を中心とする各方向の線分についての分散値が求められると、画像前処理部22は、それら各方向のなかで分散値が最大となる方向を特定する。特定された方向は、軟骨や大腿骨、筋肉、スタンドオフなどといった各媒体間の境界言い換えれば各媒体の輪郭の法線方向を表す。例えば、図10は、軟骨305と筋肉350との境界言い換えれば軟骨の輪郭より少し上に位置する注目画素410Aについての例である。この例では、注目画素410Aを中心とする各方向の線分420a、420b、420cのそれぞれについて、上述のように分散値を計算すると、線分420aについての分散値が最大となる。すなわち、それら各方向の線分420a~cの中心注目画素410Aの一方の側が横切る画素は筋肉350に属するので基本的に明るい画素であるのに対し、他方の側が横切る画素には軟骨305内の暗い画素が含まれる。そして、線分が軟骨305内に最も深く入った状態である線分420aのときにそれら暗い画素の数が最大となるため、分散値も最大となる。この線分420aの方向は、近傍にある軟骨305の輪郭に対する法線方向に近い方向となっている。このように、注目画素410Aに対して上述の分散値が最大となる方向線分420aが特定できると、画像前処理部22は、スライスデータの面内で注目画素410Aの周囲近傍に存在する画素のうち、その方向に対し垂直な方向にある画素のみを用いてその注目画素の平滑化値を計算する。例えば、図11に示す例では、注目画素410Aを中心とし、分散最大方向に対して垂直な線分450aが横切る9つの画素図ではドットハッチングで示したの輝度値から、注目画素410Aの平滑化値が計算される。分散最大方向に対して垂直な線分450aが横切る9つの画素は、都度計算してもよいが、方向ごとあらかじめ計算してハードディスク等の記憶装置に記憶しておき、その記憶データを読み出して利用するようにしてもよい。例えば、分散最大方向ごとに、それに垂直な線分450a上のそれら9つの参照画素の位置情報例えば注目画素410Aに対する相対位置を記憶装置に記憶しておき、分散最大方向が特定されればその方向に対応する各参照画素の相対位置をその記憶装置から求め、それら相対位置を注目画素の位置と組み合わせることで、各参照画素の絶対位置を特定すればよい。なお、参照画素の数を9個としたが、これは一例に過ぎない。参照画素の数は、軟骨表面の曲率、スライスデータあるいはボリュームデータの解像度、その解像度でのスペックルのサイズ画素数などを考慮して定めればよい。線分420aは軟骨305と筋肉350との境界すなわち軟骨の輪郭の法線に近い方向の線なので、それに垂直な線分450aは、その境界に平行に近い方向の線分となる。注目画素410Aの全周囲の近傍画素の平均をとると、平均結果は軟骨305内の暗い画素も含んだ値となるが、軟骨305の輪郭の方向に沿った画素のみの平均であれば平均結果には軟骨305内の暗い画素は含まれにくい。平滑化値は、例えば、それら9つの画素の輝度値の単純平均でよい。また、別の例として、例えば中心である注目画素410Aに近い画素ほど高い重みを与えた加重平均を平滑化値としてもよい。また、それら9つの画素の輝度値の平均値単純平均又は加重平均の大小に応じた係数をその平均値に乗じた値を平滑化値としてもよい。例えば平均値が高いすなわち高輝度ほど係数を大きくすることで、暗い部分と明るい部分のコントラストを向上させることもできる。いずれの場合でも、図11の例では、計算対象となる9つの画素はほとんど筋肉350に属する画素なので、注目画素410Aの平滑化値は高輝度値となる。また、図12のように注目画素410Bが筋肉350と軟骨305との境界に位置する場合、画像前処理部22は、分散最大となる線分420dに対して垂直な線分450dを通る9つの画素ドットハッチングで示すを平均することで注目画素410Bの平滑化値を求める。この場合、その線分450dは軟骨305の輪郭の接線に近いものであり、それら9つの画素は軟骨305の輪郭又はその近傍に位置する画素である。また、図示は省略するが、注目画素410が軟骨305の内部に位置する場合は、図11の場合と同様の考え方で、その注目画素410についての平滑化値は、軟骨305の輪郭の方向に沿った軟骨305内部の画素の平均となる。なお、以上に例示した平滑化処理は、軟骨305と筋肉350との境界に沿った方向だけでなく、筋肉350とスタンドオフ360図7参照との境界、筋肉350と大腿骨300との境界、軟骨305と大腿骨300との境界などのように、大きな組織同士の境界に沿った方向についても平滑化を行うことになる。なお、個々の注目画素についてみれば上述の方法で求めた分散最大の方向が必ずしも注目画素近傍の組織境界の法線方向に近くなるとは限らないが、大局的にみれば分散最大の方向は近傍の組織境界の法線方向に近いと考えられる。特に、軟骨305の表面は滑らかなので、筋肉350と軟骨305との境界、軟骨305と大腿骨300軟骨下骨との境界については、分散最大の方向はそれら境界の法線方向に近い。以上に説明した組織境界の方向に沿った平滑化処理により、ノイズやスペックル等により必ずしも滑らかになっていない生スライスデータにおける軟骨305の輪郭図10参照が、図13に示すように滑らかになる。注目画素の全周囲の近傍画素を用いた単純な平滑化では組織境界特に軟骨と他組織との境界がぼけてしまうが、組織境界の方向を考慮したこの例の平滑化では、そのような境界のぼけは抑止できる。この意味で、この例の平滑化処理は、エッジの維持あるいは強調例えば平均値に応じた係数を乗じたものを平滑化値とする場合の効果を持った平滑化と言える。スライスデータ上の各画素をそれぞれ注目画素として、注目画素ごとに以上のような組織境界の方向性を考慮した平滑化を行うことで、スライスデータ全体を、組織境界を維持又は強調しつつ平滑化することができる。このような平滑化処理により、滑らかで鮮明な軟骨画像を得ることができる。なお、この平滑化処理では、筋肉350等の内部のスペックルは平滑化されるので、筋肉350は比較的高輝度の一様に近い画像となる。ボリュームデータを構成する各スライスデータについて上述のような方向性を考慮した平滑化処理を行うことで、ボリュームデータ全体についての平滑化が実現できる。なお、以上に例示した組織境界の方向性を考慮した平滑化は一例に過ぎない。この代わりに、既存の平滑化フィルタ処理とエッジ強調フィルタ処理の組合せを用いてもよい。以上では、平滑化やエッジ強調あるいはエッジ維持に注目して説明したが、画像前処理部22は、そのような処理に加え、他の画像処理を行うものであってもよい。また、以上の例では、ボリュームデータをスライスデータに分解し、スライスデータごとに前処理を行ったが、ボリュームデータに対して直接同様の前処理を施すことも可能である。例えば、組織境界の方向性を考慮した平滑化を行う方式の場合、上述のスライスデータごとの処理では二次元面内の各方向の中から画素値の分散が最大となる方向を特定したが、ボリュームデータに対する処理では注目画素ボクセルに関し三次元の各方向の中から画素値の分散が最大になる方向を特定すればよい。そして、その方向に対して垂直な面例えば注目画素を中心とする円板が横切る画素に基づき例えばそれら画素の平均演算により注目画素の平滑化値を計算すればよい。さて、以上のように画像前処理部22の前処理結果は、軟骨抽出部24に渡される。画像前処理部22がスライスデータ単位で前処理を行う場合、前処理結果はスライスデータ単位で軟骨抽出部24に渡してもよい。また、スライスデータごとの前処理結果をまとめたボリュームデータをまとめて軟骨抽出部24に渡してもよい。以下では、スライスデータ単位で受け渡し、処理する場合を例示する。この例では、軟骨抽出部24は、前処理結果のスライスデータを反転二値化する。反転二値化では、例えば、画像スライスデータの各画素の値を反転してから、その反転結果をあらかじめ定めたしきい値と比較して二値化する。この場合、反転処理は、例えば、画素が取り得る最大値1画素8ビットなら画素値255から、現在の画素値を減算する処理でよい。二値化のためのしきい値は、反転の結果明るくなった軟骨部分と、反転の結果暗くなった軟骨周囲部分筋肉や、軟骨と大腿骨との境界などと、を区別できる値を、実験等により求めればよい。なお、画素値を反転してから二値化する代わりに、二値化してから画素値を反転してもよい。反転二値化のうち、二値化処理は例えば画像を組織ごとの部分に区別して軟骨抽出を容易にするためのものである。また反転処理は、超音波画像上では暗くなっている軟骨部分を明るくすなわち白くすることで、ユーザにとって軟骨部分が実体組織であることを直感的に分かりやすくするためである。また、反転処理は、後述するエッジ抽出との整合性のために行っている。すなわち、後で例示するエッジ抽出フィルタは二値データのHハイ:すなわち1の領域のエッジを抽出するものであるため、軟骨のエッジを抽出するために反転処理を行っているのである。したがって、二値データのLロー:すなわち0の領域を抽出するエッジ抽出フィルタを用いる場合や、二値化結果の画像を表示する必要がない場合には、反転処理は行わなくてもよい。図7に例示したスライスデータを、画像前処理部22による前処理後に反転二値化すると、図14に示すような画像が得られる。図14の画像例では、軟骨305,大腿骨300などが白く、筋肉350等が黒く表示されている。次に軟骨抽出部24は、反転二値化後のスライスデータに対して、エッジ抽出処理を適用することで、そのスライスデータにおける組織境界のエッジを抽出する。抽出されるエッジには、軟骨の輪郭も含まれる。このエッジ抽出処理では、二値化後のスライスデータに対してエッジ抽出フィルタを適用すればよい。エッジ抽出フィルタとしては、例えば、Laplacianフィルタ、Prewittフィルタ、Sobelフィルタ等の公知の二次の微分フィルタを用いればよい。図14に例示した二値化後のスライスデータに対してエッジ抽出処理を行うと、例えば図15に示すような画像が得られる。エッジ抽出結果の二値画像では、エッジは黒値0、エッジ以外は白値1となる。図15では、軟骨輪郭306を含む、各種の境界が黒の輪郭線となっている。軟骨抽出部24は、スライスデータを表示した画面上で、ユーザから軟骨内部あるいは軟骨表面上の点以下、基準点Rと呼ぶの指定を受け付ける。基準点Rの指定を受け付ける際の画面に表示する画像は、反転二値化後の画像図14参照でもよいし、エッジ抽出結果の画像図15参照でもよい。なお、基準点Rの指定は、入力部32が備えるマウスなどのポインティングデバイスを用いて行えばよい。図16は、エッジ抽出結果の画像に対して指定された基準点Rを示している。次に、軟骨抽出部24は、基準点Rの近傍から軟骨輪郭306上の点を求める。図17の例では、基準点Rを通る縦線と軟骨輪郭306との交点A上側,B下側を求めている図17では、煩雑さを避けるため、軟骨輪郭306以外のエッジは省略している。。図17の例では、基準点Rを起点に上方向に1画素ずつ順に進みながら、その過程で最初に見つかった黒画素が軟骨輪郭306上の点Aと判別できる。同様に基準点Rから下方向に進んで最初に見つかった黒画素が点Bである。なお、軟骨305の内部にエッジが存在する場合を考慮するならば、軟骨抽出部24が、そのようにして求めた点A及びBの間隔を求め、その間隔が軟骨の厚み通常2~3mm程度と比較して狭すぎる場合には、基準点Rの位置をあらかじめ定めた画素だけ横方向にずらしてから再度点A,Bを求めるようにしてもよい。その比較では、点AB間の間隔を、軟骨の厚みの知見に基づきあらかじめ定めたしきい値例えば1.5mmと比較すればよい。なお、図17及び図7、図14~図16の例では、薄い軟骨305の画像が、画面中でほぼ横方向に延びるように位置しているので、上下方向をほぼ軟骨の厚みの方向とみなすことができる。被検者が椅子に腰掛けるなどして屈曲した膝に対して、メカニカル三次元プローブ10の筐体を一定の向きで当接させれば例えば、そのような向きをプローブ10に表示して、ユーザがその向きに従って当接させるか、機構上その向きにしか当接しないようにするなどすればよい、得られるボリュームデータ及びそこから求められるスライスデータの座標系は既知であるので、スライスデータを自動的に図17,図7等のような向きにすることができる。以上のようにして、基準点Rの上下の軟骨輪郭306の点A,Bを特定すると、軟骨抽出部24は、各点A,Bに連結する黒画素の連結成分を探索する。例えば、点A,Bをそれぞれ起点として、注目画素の4近傍又は8近傍の画素から黒画素を探索し、黒画素が見つかればその黒画素を新たに注目画素として同様の探索を繰り返せばよい。以上のような探索処理により求められた黒画素の連結成分が、軟骨輪郭306である。図16に例示するエッジ抽出結果に対して探索処理を行えば、図18に示すように軟骨輪郭306のみが抽出できる。以上のような処理を、ボリュームデータ中の各スライスデータについて繰り返す。各スライスデータから抽出された軟骨輪郭306の組が、三次元的な軟骨の輪郭形状を表す。以上の抽出処理では軟骨内部又は表面の基準点をユーザに指定させているが、ボリュームデータを構成する多数のスライスデータのそれぞれに対しそのような指定を行うのは煩雑である。そこで、ユーザが1つのスライスデータで基準点を1つ指定すれば、その基準点から残りのスライスデータでの軟骨の基準点を自動的に決定するようにすることも好適である。そのための処理の例を以下に示す。この例では、図19に示すように、あるスライスデータS0上でユーザが軟骨内の基準点R0を指定すると、軟骨抽出部24は、基準点R0を通る縦線と軟骨輪郭306との交点A0及びB0を起点としてそのスライスデータ上の軟骨輪郭306を抽出する。また、軟骨抽出部24は、それら点A0及びB0の中点C0の座標を求める。図では、一例として、ボリュームデータの座標系がXYZであり、各スライスデータはZ=一定の面であるとしている。したがって、中点C0の座標はX,Yで表される。次に、軟骨抽出部24は、図20に示すように、ボリュームデータからスライスデータS0の隣のスライスデータS1を取り出し、そのスライスデータS1内で、点C0と同じX,Y座標を持つ点を基準点R1とする。軟骨は三次元的に緩やかに湾曲した形状なので、あるスライスデータでの軟骨の上下輪郭の中点は、非常に高い確率で隣のスライスデータでも軟骨の上下輪郭の間に入ると考えられる。したがって、その基準点R1を用いて上述と同様の輪郭抽出処理を行うことができる。また、軟骨抽出部24は、それら基準点R1を通る縦線と軟骨輪郭306との交点A1及びB1の中点C1を求め、その中点C1の座標に基づき次のスライスデータS2の基準点R2を決定する。このように、スライスデータごとに基準点Rから軟骨輪郭306の点A,Bの中点Cを求め、その中点Cから隣のスライスデータでの基準点Rを定めるという処理を連鎖的に繰り返すことで、最初にあるスライスデータで基準点を1点指定すれば、残りの全てのスライスデータの基準点を自動的に定めることができる。なお、次のスライスデータでの基準点を求めるための点は、点A,Bの厳密な中点Cでなくてもよく、中点Cに近い範囲の点でよい。ユーザが指定した基準点そのものは、軟骨の厚み方向の上下いずれかの端に偏っている場合もあり、その場合にはその点に対応する点は隣のスライスデータでは軟骨の外に出てしまう可能性がある。これに対し、指定された基準点に基づき軟骨の上下の輪郭上の点A,Bを求め、それら上下の輪郭上の点から次のスライスデータの基準点を求めるようにすれば、軟骨の外にはみ出る可能性をほぼなくすことができる。また、このような基準点Rの自動決定処理では、あるスライスデータにて基準点Rから上下に向かって黒画素輪郭を探索する際に、軟骨の厚みを超える範囲まで探索しても黒画素が見つからなければ、スライスデータの配列方向についての軟骨端部に到達したと判定して処理を停止し、それ以降のスライスデータについては処理しないようにしてもよい。以上、軟骨輪郭抽出の処理例を説明した。以上ではスライスデータごとに軟骨輪郭を抽出したが、この実施形態の手法はこれに限らない。例えば二次元面内の4近傍や8近傍の代わりに、三次元空間における上下前後左右の6近傍、又は14近傍の画素を探索ウインドウとすることで、連結成分の探索は三次元のボリュームデータに対しても同様に行うことができる。したがって、ボリュームデータから直接三次元的な軟骨輪郭を抽出することもできる。また、軟骨抽出部24が行う抽出処理の別の例として、次のような処理もある。すなわち、この処理では、反転二値化後のスライスデータに対して、周知のラベリング処理を行うことで、図21に示すように、白及び黒の各連結成分1,2,3,4を抽出する。なお、ラベルの値1,2,3,4等は軟骨抽出部24が内部的に保持していればよく、必ずしも画面表示しなくてよい。そして、軟骨抽出部24は、画面表示した二値画像上で、ユーザに軟骨に該当する点をマウス等により指定させ、指定された点のラベル値を含む連結成分を、軟骨305として抽出する。さて、大腿骨遠位端の軟骨の抽出では、膝蓋骨による影が悪影響を及ぼす可能性がある。すなわち、図22に示すように、膝内部の超音波診断では、軟骨305の一部がプローブ10から見て膝蓋骨370の後ろに位置する。骨の背後は、超音波ビームの減衰や散乱などにより、エコーデータが小さく不鮮明になる。このため、輪郭抽出において軟骨305と膝蓋骨370の影375とが繋がってしまい、図23に例示するように、抽出される軟骨輪郭306に、膝蓋骨の影による不正確な部分308が含まれてしまう。そこで、以下では、そのような膝蓋骨の影響による不正確な部分を除去するために軟骨抽出部24が行う処理の例を説明する。この処理の手順の一例を図24及び図25に示す。この手順では、軟骨抽出部24は、前述の例と同様、図26に例示するように、エッジ抽出結果のスライスデータ上で基準点Rの指定を受け付けるS102。そして、基準点Rから上下方向に向かってそれぞれ探索を行い、基準点から最も近い黒画素を見つける。見つかった黒画素が、軟骨の上下の輪郭線上の点A,BであるS104。ここで上側の輪郭は軟骨表面すなわち軟骨とそれを覆う筋肉や体液との境界であり、下側の輪郭は軟骨と大腿骨の軟骨下骨部との境界である。次に軟骨抽出部24は、それら点A,Bをそれぞれ始点として、かつその始点から右方向及び左方向をそれぞれ進行方向として、輪郭端点検出処理S200を行う。この処理では、始点A,Bの2種類と、進行方向右、左の2種類と、の4種類の組合せのそれぞれについて、S200を実行することにより、軟骨の上側及び下側の輪郭のそれぞれについて、右端及び左端の点を求める。このステップS200の詳細手順の例を図25に示す。図25の手順では、まず、始点点A又は点Bを注目点PiとしS202、注目点Piを通る接線の傾き角θiを計算するS204。接線の傾き角θiは、数値計算分野で用いられている公知の方法により求めればよい。例えば、注目点Piが属する輪郭線注目輪郭線と呼ぶにおいて、注目点Piの両隣の点を求め、それら両隣の点を結ぶ直線の傾きを、注目点Piを通る接線の傾き角θiとすればよい。両隣の点を用いるのは一例に過ぎず、この代わりに注目点から左右それぞれあらかじめ定めた画素数ずつ離れた2つの点を用いてもよい。図27の例では、接線の傾き角θiは、注目点Piから右方向に延びる基準線に対する角度で表現しており、時計回りが正の方向であるただしこれは一例に過ぎない。次に軟骨抽出部24は、注目輪郭線上で注目点Piに対し進行方向にある隣接点Pi1を探索するS206。この探索では、例えば図28に示す参照ウインドウを用いればよい。すなわち、進行方向が右方向の場合は、aのように、注目点Piの上下及び右、右上、右下の5画素からなる参照ウインドウ内に黒画素があれば、その黒画素を隣接点Pi1とすればよい。進行方向が左方向の場合は、bのように、注目点Piの上下及び左、左上、左下の5画素からなる参照ウインドウを用いればよい。参照ウインドウ内の画素には優先順位が設定されており、参照ウインドウ内に黒画素が複数存在する場合は、それら黒画素のうち最も優先順位の高い画素が隣接点Pi1として検出される。次に軟骨抽出部24は、S206で隣接点Pi1が見つかったかどうかを判定しS208、見つかった場合は隣接点Pi1を通る接線の傾き角θi1を計算するS210図27参照。そして、隣接点Pi1を通る接線の傾き角θi1と注目点Piを通る接線の傾き角θiとの差絶対値を求め、その差と、あらかじめ設定されたしきい値Thとを比較するS212。しきい値Thは、軟骨表面の曲率に応じて、例えば5度や10度などとあらかじめ定めておけばよい。その比較で、その差がしきい値Thより小さければ、隣接点Pi1は、膝蓋骨の影響の部分には該当しないと判断し、隣接点Pi1を次の注目点Piとし、隣接点Pi1に対応する接線の傾き角θi1を次の注目点Piに対応する傾き角θiとしS214、S206以下の処理を繰り返す。ステップS206~S214を繰り返すうちに、隣接点Pi1が膝蓋骨の影による不正確な部分図23の部分308に達するこれに対し注目点Piは軟骨の輪郭上と、θiとθi1の差が大きくなる。すると、ステップS212の判定結果が否定Noとなり、処理はステップS216に進む。ステップS216では、軟骨抽出部24は、その時点での注目点Piを、進行方向についての軟骨輪郭の端点として記憶する。例えば、図29に例示するように、軟骨の上側の輪郭上の点Aから右方向に処理を進めた場合、ステップS216では、点ARが上側輪郭の右端の点として記憶される。同様に点BRが下側輪郭の右端の点として記憶される。また、ステップS206~S214の処理ループで、注目点Piを進行方向に移動させていくうちに、注目点Piが軟骨輪郭の端に到達してしまう場合もある。この場合、ステップS206で進行方向の隣接点Pi1を探しても見つからないので、処理はステップS208からステップS216に進み、軟骨抽出部24は、その時点の注目点Piを、進行方向についての軟骨輪郭の端点として記憶する。例えば、図23の軟骨輪郭306で、上下の点A,B図26参照からそれぞれ左方向に処理を進めると、どちらも軟骨輪郭306の左端の同じ点に到達し、その点を端点として記憶して処理が終わる。以上のようにして軟骨輪郭の各端点が求められると、軟骨抽出部24は、軟骨の上側、下側の各輪郭線の右端点同士、左端点同士をそれぞれ直線で結ぶS106,S108。S106及びS108はどちらを先に実行してもよい。なお、上下の端点が同一点である場合は、それら両者を直線で結ぶ必要はない。以上のような処理を図23に例示した、不正確な部分308を含んだ軟骨輪郭306に適用すると、図30に例示するように、不正確な部分308が除かれた、閉じた軟骨輪郭306aが求められる。以上に説明した図24及び図25の処理をボリュームデータ中の各スライスデータについて繰り返す。これにより求められたスライスデータごとの軟骨輪郭306aを組み合わせることで、膝蓋骨の影響による不正確な部分が除かれた、三次元の軟骨輪郭の表面形状が求められる。なお、この処理にも、前述の基準点Rの自動決定処理を適用することができる。基準点Rの自動決定処理を適用した場合、前述と同様に、ボリュームデータに含まれるスライスデータのうち軟骨輪郭306を含まないスライスデータには、図24及び図25の処理をしないようにすることもできる。以上説明したように、図24及び図25の処理手順では、注目点と隣接点との間での接線の傾き角の変化差が軽微である間は、隣接点は軟骨輪郭306上にあるすなわち不正確な部分308上にはないと判断する。すなわち、そのような場合には、隣接点は、軟骨輪郭306上にある注目点に対して軟骨輪郭306に沿って滑らかに連続しているので、隣接点は軟骨輪郭306上の点であると判定するのである。これに対し、注目点と隣接点との間での接線の傾き角の変化が急峻すなわち、しきい値Th以上となると、隣接点が不正確な部分308に入ってしまったと判断し、その隣接点の直前の注目点までが正確な軟骨輪郭306であると判断するのである。以上のような処理により、基準点Rの近傍にある軟骨輪郭306上の点A,Bに対してそれぞれ滑らかに連続する輪郭部分が、不正確な部分308が除去された正確な軟骨輪郭として抽出される。以上の例では、輪郭の接線方向が急峻に変化する点を軟骨輪郭306の端点と判定したが、端点を見出すために着目する特徴は接線方向に限らない。輪郭の法線方向が急峻に変化する点を端点と判定してもよい。また、輪郭の微分係数が急激に変化する点を端点と判定してもよい。いずれにしても、この実施形態では、輪郭の方向性を示す特徴量が急峻に変化する点を端点と判定すればよい。また、以上の例では、接線方向の傾き角の差をしきい値と比較することで、輪郭の方向性が急峻に変化したかどうかを判定したが、判定条件はこれに限るものではない。次に、軟骨輪郭306から不正確な部分308を除去する処理の変形例を説明する。この例では、軟骨に対して三次元的な関心領域以下、ROIという。ROIはRegionOfInterestの略を設定し、輪郭のうちROIから外れる部分を除去する。この方法では、不正確な部分308を完全に除去することは困難だが、かなりの部分は除去することができ、しかも演算処理の高速化が期待できる。以下、この変形例におけるROIの設定方法の例を説明する。この例では、画像前処理部22による組織境界の方向性を考慮した平滑化結果のボリュームデータより好適にはそれを反転二値化した後のデータをボリュームレンダリングして表示部30に三次元表示する。そして、その三次元画像表示を入力部32を介してユーザに操作させ、視点位置や視線方向を選ばせることで、図31に示すように大腿骨遠位端の軟骨305をほぼ正面から見た状態が表示されるようにする。図31の例では、便宜上、軟骨305の三次元的な奥行きを等高線で表示しているが、実際の三次元表示はこのような表示に限るものではない。また、実際の超音波計測では、膝蓋骨の影になる部分があるので、軟骨の三次元形状の全体が図31のようにはっきりと見えるわけではないが、図31では説明の便宜上、明確な形状を示しておく。次に、軟骨305の二股に分かれた部分のうちの内側顆図では二股のうちの左側の抽出のために、内側顆で最も視点に近い点ここがおおよそ軟骨荷重部であるを通る横方向の軸XY軸と縦方向の軸VW軸とを入力部32を介してユーザに指定させる。XY軸は内側顆の短軸であり、VW軸は内側顆の長軸である。なお、内側顆を取り上げたのは、内側顆の方が膝蓋骨により覆われる部分が少ない特に内側顆の荷重部は、一般に、図4~図6のように膝を大きく曲げた状態では、膝蓋骨にはほとんど隠されないので、軟骨についての計測に好適だからである。次に、VW軸を通り、視点から奥行方向に延びる平面VW面500でボリュームデータを切断し、その切断面の断層画像を表示部30に表示させる。図32はそのようなVW面500の断層画像の例である。図では、煩雑さを避けるために軟骨502の輪郭のみを示し周囲の組織の画像は示していないが、実際の断層画像では、周囲の組織の画像が存在する。ユーザは、このような断層画像を見ながら入力部32例えばポインティングデバイスを操作して、軟骨502の形状に沿った曲線504を指定する。また、XY軸を通り、視点から奥行方向に延びる平面XY面510でボリュームデータを切断し、その切断面の断層画像を表示部30に表示させる。図33はそのようなXY面510の断層画像の例である。図では、煩雑さを避けるために軟骨512の輪郭のみを示し周囲の組織の画像は示していない。ユーザは、このような断層画像を見ながら入力部32を操作して、軟骨512を内包するROIの輪郭線514を指定する。ROIの輪郭線514は、軟骨512よりある程度大きくなるように指定すればよい。抽出ROI設定部34図3参照は、以上のように指定された輪郭線514を、その中心すなわちVW軸上の点が曲線504を通るように平行移動させることで、三次元的なROIが設定する。すなわち、平行移動により、図34に例示するように、XY面に平行な各面510-1~510-5で、それぞれ輪郭線514-1~514-5が求められ、それら輪郭線の集まりにより囲まれる内部の領域が三次元的なROIとなる。軟骨抽出部24は、元の反転二値化後のボリュームデータ、あるいはエッジ抽出後のボリュームデータ図23参照のうち、そのように求められた三次元的なROIの内部のみを切り出す。これにより、膝蓋骨の影響による不正確な部分308図23参照のかなりの部分を除去することができる。以上、軟骨抽出部24の処理内容の例を説明した。再び図3に戻ると、軟骨抽出部24により求められた軟骨の三次元形状データは、三次元データメモリ26に記憶される。画像形成部28は、その三次元データメモリ26内のデータをレンダリングして、三次元の軟骨画像を生成し、表示部30に表示する。画像形成部28は、レンダリングした軟骨画像を三次元データメモリ20内の、膝内部全体の生のボリュームデータをレンダリングした三次元画像と合成した画像を生成し、表示してもよい。合成は、例えば、軟骨画像を、膝内部全体の画像とは異なる色で表示し、両者を重畳するような処理でもよい。また、画像形成部28は、三次元データメモリ26内の軟骨形状のデータに基づき、ユーザから指定された断面での軟骨形状を表す画像を形成し、表示部30に表示してもよい。以上に説明した例では、図3に示したように、画像前処理部22及び軟骨抽出部24は、三次元データメモリ20内の座標変換後のボリュームデータに対して処理を行った。しかし、これは一例に過ぎない。この代わりに、電子走査により得られる1フレームの画像ごとに、画像前処理部22及び軟骨抽出部24が処理を行ってもよい。この場合の装置構成の例を図35に示す。図35において、図3と同様の構成要素には同一符号を付して説明を省略する。図35の例では、送受信部16により求められた1電子走査フレームの画像データがフレームメモリ52に蓄積される。画像前処理部22はこのフレームメモリ52内の画像データに対して上述の前処理を行い、軟骨抽出部24はその前処理結果に対して上述の軟骨抽出処理を行う。そして、座標変換部54は、軟骨抽出部24が抽出した電子走査フレームごとの軟骨輪郭の形状を、表示や保存のための共通座標系に変換し、その変換結果を三次元データメモリ26に蓄積する。また、フレームメモリ52内の電子走査フレームのデータは、座標変換部18により共通座標系へと座標変換され、その変換結果が三次元データメモリ20に格納される。また、以上の例では、軟骨に該当する部分例えば基準点Rをユーザに指定させ、これを元に軟骨抽出を行ったが、これは必須ではない。例えば、回転軸42図4参照を膝に対して適切に位置決めすることで、軟骨の画像がボリュームデータ中の、あらかじめ定めた範囲内に位置するようにすることができる。このようなボリュームデータあるいはその中のスライスデータ例えばエッジ抽出後が好適と、例えばあらかじめ用意した軟骨の形状サイズを表すテンプレート画像とのマッチング処理を行うことで、おおよそ軟骨であると推定される部分を求め、その中のある点乃至領域を基準点Rなどに選ぶことができる。このような処理は自動化することができる。また、以上では膝内部のボリュームデータを得るために、電子走査の振動子アレイ12とメカ走査機構14を組み合わせたプローブ10を用いたが、この代わりに、電子的に二次元走査を行うプローブを用いてもよい。以上に説明した実施形態によれば、超音波プローブという非侵襲で、かつMRIなどと比較して低コストの装置を用いて、大腿骨遠位端の軟骨の三次元形状を抽出することができる。また、上記実施形態によれば、膝蓋骨の影に対応する部分を除去することで、抽出した軟骨の形状に不正確な部分が含まれる可能性を低減することができる。また、上記実施形態によれば、ボリュームデータに対して組織境界の方向に沿った平滑化を行うことで、後段の軟骨抽出のためにより好適な画像ボリュームデータ又はスライスデータを生成することができる。"