"被検体に超音波パルスを照射することにより断層像を得る超音波診断装置において、前記パルスのエコー信号のあるサンプル領域から第1の統計量を演算する手段と、前記演算するサンプルの近傍に存在する別のエコー信号から、前記エコー信号の振幅値がレイリー分布に従う統計量を有する領域を探索する手段と、前記探索した領域から、第2の統計量を演算する手段と、前記第1、第2の統計量を利用して、前記サンプル領域の前記エコー信号がレイリー分布に従うという仮説を検定する検定処理を行う手段と、前記検定によって得られた結果を用いて、前記サンプル領域の組織性状の重症度を判定する手段と、前記判定した結果を表示部に画像あるいは数値表示する機能とを具備したことを特徴とする超音波診断装置。被検体に超音波パルスを照射することにより断層像を得る超音波診断装置において、前記パルスのエコー信号のあるサンプル領域から第1の統計量を演算する手段と、前記演算するサンプルの近傍に存在する別のエコー信号から、前記エコー信号の振幅値がレイリー分布に従う統計量を有する領域を探索する手段と、前記探索した領域から第2の統計量を演算する手段と、前記第2の統計量を利用して、前記サンプル領域にCFAR処理を施す演算手段と、前記CFAR処理の結果を表示する表示手段とを具備したことを特徴とする超音波診断装置。前記演算するサンプルの近傍に存在する別のエコー信号から前記エコー信号の振幅値がレイリー分布に従う統計量を有する領域を探索する手段は、前記近傍のエコー信号サンプルから得られた平均値μを、レイリー分布を仮定して算出された分散値σ22と、前記サンプルから直接計算した分散値σ22を比較し、両者の比が1に近いサンプルを探す手段であることを特徴とする請求項2記載の超音波診断装置。前記σ12,σ22を各々の値を表示部に表示する表示手段をさらに具備したことを特徴とする請求項3に記載の超音波診断装置。被検体に超音波パルスを照射することにより断層像を得る超音波診断装置において、表示診断画像に解析領域をユーザによって指定することが可能な機能と、前記解析領域の統計量を演算する演算機能と、前記解析領域に対応する前記σ1,σ2を各々の値を表示部に表示する機能とを具備したことを特徴とする請求項3に記載の超音波診断装置。被検体に超音波パルスを照射することにより超音波画像を得る超音波診断装置において、前記被検体部位に基づく受信信号の第1のサンプル領域から第1の統計量を演算する手段と、前記被検体部位に基づく受信信号のうち所定のサンプル領域に対して、レイリー分布を仮定して求められた分散値σ12、前記サンプル領域の受信信号から求められた分散値σ22との比較に基づいて、所定のサンプル領域がレイリー分布に従う統計量を有するか否かを判定する判定手段と、前記判定手段による判定に基づいて、レイリー分布に従う統計量を有する所定のサンプル領域を第2のサンプル領域として探索する探索手段と、前記第2の領域に基づいて第2の統計量を演算する手段と、前記第2の統計量を利用して、前記受信信号に対してCFAR処理を施す演算手段と、前記CFAR手段の結果を表示する表示手段と、を具備したことを特徴とする超音波診断装置。本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、スペックルパタンの統計的性質を利用してスペックル部の画像の平滑化を行うと共に微小構造物を抽出することで、肝硬変の進行度をはじめ、均質な組織構造の中にある微小な異常病変を観察することが可能な解析アルゴリズムを具備した超音波診断装置を提供することにある。上記課題を解決するために、請求項1記載の発明は、被検体に超音波パルスを照射することにより断層像を得る超音波診断装置において、前記パルスのエコー信号のあるサンプル領域から第1の統計量を演算する手段と、前記演算するサンプルの近傍に存在する別のエコー信号から、前記エコー信号の振幅値がレイリー分布に従う統計量を有する領域を探索する手段と、前記探索した領域から、第2の統計量を演算する手段と、前記第1、第2の統計量を利用して、前記サンプル領域の前記エコー信号がレイリー分布に従うという仮説を検定する検定処理を行う手段と、前記検定によって得られた結果を用いて、前記サンプル領域の組織性状の重症度を判定する手段と、前記判定した結果を表示部に画像あるいは数値表示する機能とを具備したことを特徴とする。上記課題を解決するために、請求項2記載の発明は、被検体に超音波パルスを照射することにより断層像を得る超音波診断装置において、前記パルスのエコー信号のあるサンプル領域から第1の統計量を演算する手段と、前記演算するサンプルの近傍に存在する別のエコー信号から、前記エコー信号の振幅値がレイリー分布に従う統計量を有する領域を探索する手段と、前記探索した領域から第2の統計量を演算する手段と、前記第2の統計量を利用して、前記サンプル領域にCFAR処理を施す演算手段と、前記CFAR処理の結果を表示する表示手段とを具備したことを特徴とする。上記課題を解決するために、請求項6記載の発明は、被検体に超音波パルスを照射することにより超音波画像を得る超音波診断装置において、前記被検体部位に基づく受信信号の第1のサンプル領域から第1の統計量を演算する手段と、前記被検体部位に基づく受信信号のうち所定のサンプル領域に対して、レイリー分布を仮定して求められた分散値σ12、前記サンプル領域の受信信号から求められた分散値σ22との比較に基づいて、所定のサンプル領域がレイリー分布に従う統計量を有するか否かを判定する判定手段と、前記判定手段による判定に基づいて、レイリー分布に従う統計量を有する所定のサンプル領域を第2のサンプル領域として探索する探索手段と、前記第2の領域に基づいて第2の統計量を演算する手段と、前記第2の統計量を利用して、前記受信信号に対してCFAR処理を施す演算手段と、前記CFAR手段の結果を表示する表示手段と、を具備したことを特徴とする。以上に述べたように、本発明に係る超音波診断装置によれば、超音波診断の際に、目視ではスペックルパタンとの分別が難しい、超音波パルスの分解能の限界に近い構造物の存在を、統計的な性質を用いて抽出し、視認が容易な画像を生成することで、肝硬変の重症度の診断をより容易に行うことが可能となる。以下に、本発明の実施例を図面に基づき説明する。図1は、本実施形態における超音波診断装置の制御構成を示すブロック図である。本発明は、種々の診断装置に対して適応可能であるが、本実施例は超音波診断装置の場合について説明する。また、診断部位は、正常時には比較的均質な組織構造を持つ、肝臓、膵臓、心筋などに応用が可能であるが、本例では肝臓の肝硬変重症度を診断する場合について説明を行う。[構造の説明]図1に示すように、本実施形態における超音波診断装置は、被験者との間で超音波信号の送受信を担う超音波プローブ12と、この超音波プローブ12を駆動し且つ超音波プローブ12の受信信号を処理する装置本体11と、この装置本体11に接続され且つオペレータからの指示情報を装置本体11に入力可能な入力装置13と、モニター14を具備する。入力装置13には、診断装置の制御や様々な画質条件設定を行うことが可能な、ボタン、キーボード、トラックボールなどが含まれる。装置本体11は、超音波送信ユニット21,超音波受診ユニット22、Bモード処理ユニット23,ドプラ処理ユニット24、画像生成回路25,本発明で主要な信号解析ユニット26、制御プロセッサCPU27、記憶媒体28,その他のインターフェース29、を具備する。これらは集積回路などのハードウェアで構成されることもあるが、ソフトウェア的にモジュール化されたソフトウェアプログラムである場合もある。超音波送信ユニット21は、図示省略の、遅延回路及びパルサ回路といった送信回路から構成されており、また超音波受診ユニット22はA/D変換器、加算器といった受信回路からなり、パルス状の超音波を生成してプローブ12の振動素子に送り、被検体内の組織で散乱したエコー信号を再びプローブ12で受信することで受信信号を得る。超音波受診ユニット22からの出力は、Bモード処理ユニット23に送られる。ここでエコー信号対数増幅、包絡線検波処理などが施され、信号強度が輝度の明るさで表現されるデータとなる。ドプラ処理ユニット24は、エコー信号から速度情報を周波数解析し、解析結果を画像生成回路25に送る。画像生成回路25では、超音波スキャンの走査線信号列から、テレビなどに代表される一般的なビデオフォーマットの走査線信号列に変換される、また種々の設定パラメータの文字情報や目盛などと共に合成され、ビデオ信号としてモニター14に出力する。かくして被検体組織形状を表す断層像がモニター14に表示される。また画像生成回路25には、画像データを格納する記憶メモリを搭載し、例えば診断の後に操作者が呼び出すことが可能となっている。制御プロセッサ27は、情報処理装置計算機としての機能を持ち、本超音波診断装置本体の動作を制御する制御手段である。また本発明の信号解析においても、必要なプログラムやデータを記憶媒体28から信号解析ユニット26へ転送する旨の指令を送る。記憶媒体28は、前記診断画像の保存を行う他、前述の種々の解析ソフトウェアプログラムを保管している詳細は後述する。信号解析ユニット26は、超音波受信ユニット22直後の出力信号radiofrequencyRF信号と呼ばれる、もしくはBモード処理部23通過後の画像輝度信号を読み込み、後述する本発明の解析処理を行い、その結果を画像処理ユニット25を経由して表示部に表示する、或いは記憶媒体28に保存する、若しくはネットワークインターフェース29を経由して外部のPC、プリンタなどに転送する。[解析手法の説明]次に、信号解析ユニット26における解析手法について図2を基に説明する。初めに、解析の対象となるエコー信号が、操作者によって選択される。この信号はRF信号を使用する場合であっても、肝臓実質から得られたエコー信号であることが望ましいので、図2のように画像内に領域41以下、ROI41と称す。を指定することで、空間的に対応するエコーデータが、信号解析ユニット26に取り込まれるようになっている。尚、本例ではROI41の形状は方形であるが、円形楕円、或いは自由閉曲線などの指定も可能である。また、複数のROI41を指定することも可能である。次に、ROI41内の信号について以下の処理が行われる。ここで、ROI41内のRF信号若しくは画像輝度信号は、診断画像に空間的に対応した2次元配列で番号付けされているものとする。例えば図3に示すように、ROI41内にはx方向にNx個、y方向にNy個、計Nx×Ny個のデータがあるものとする。また、ROI41内にある点Pの座標をx,yとするただし1≦x≦Nx,1≦y≦Ny。このROI41内の各点Px,yに対して、以下に説明する演算処理が施される。まず、図4に示すように、Px,yの近傍領域が確保される。この近傍領域は点Pを中心とした円形である方がより理想的な形となるが、ここでは簡単のため、図4に示すようにx方向に±a,y方向に±bとなるような方形の領域で考えることにする。注意:図4の近傍領域は、図3のROI41内に含まれるものであり、一般的には図3に示すROI41より十分小さい。ここで、この近傍領域内にある点をQi,j、点P,Qにおける信号強度の値をそれぞれIp,Iqとする。次に、上記近傍領域に対して類似度なる観点から平滑処理を施す。以下、この平滑処理について一般的説明を行った後、本発明に係る平滑処理の具体的説明を行うことにする。<A:一般的説明>この平滑処理とは、ある点の値に、近傍の点の情報値が幾分重み付けされることで、いわゆるぼかしの効果を得る処理のことである。従来の一般的な平滑化処理は、2点間の距離に相関した重み付けがなされる場合が多いすなわち近い点の重み係数は大きく、遠い点の重み系数は小さい。<B:本発明に係る平滑処理の具体的説明>これに対して、本発明の手法による重み係数は2点間の距離に無関係で、2点が統計的に似ているか否かという類似度なる観点から決定される。上記点Pに対して、近傍の点Qの類似度が高い場合には、例えば1に近い係数によって点Qの値が点Pに重み付けされ、類似度が低い場合には、例えば0に近い係数によって点Qの値が点Pに重み付けされる。このように、類似度によって平滑化される処理をコヒーレントフィルタ処理と呼ぶ。以下に、コヒーレントフィルタ処理の一例を説明する。まず始めに、以下の評価関数Wを定義する:W=D-|Iq-Ip|/σ...1ここで、σはROI41内のエコー信号強度の確率密度分布から得られる標準偏差であり、Dは別途設定されるしきい値である図5参照。仮にW<0の場合すなわち、右辺第2項がしきい値Dより大きい場合には、点Qは点Pと似ていないと判断され、重み付けの対象から除外されるこれは統計学の検定という手法で、棄却域をDと選んだ場合に相当する。仮にW>0の場合は点Qの振幅値IqはIpに重み付けされることになる。但し、その際の重み付け係数Cwi,jは、以下のような強度の差の関数となる:Cwi,j=[1-{Iq-Ip/σD}2]2。この重み係数を近傍領域の全ての点について求め、点Pに加算したものが、演算後の点Pの値Ip ́となる:Ip ́=Ip{ΣCwi,j×Iqi,j}/CtotただしCtotはCwの総加算量である。上記棄却域Dは、操作者によって指定、変更が可能であるが、言うまでもなく最適な条件が超音波診断装置内に予め保管されるものとする。先に説明したように、エコー信号の振幅はレイリー分布に従うといった統計的性質があるため、この棄却域Dは、レイリー分布の確率密度関数から決定される。本手法で得られる画像処理の結果を図6に示す。但し、Aは原画像であり、対象は正常な肝臓であるが、肝臓上部には境界が、また肝臓内にも比較的大きな血管の断面といった構造物が確認されている例である。そして、Bが演算後の画像である。ここで標準偏差σには、本データにおける肝臓実質内の比較的均質な部分の統計量を元に計算した値を使用した。一般に、単純な平滑化処理を行うと、所謂エッジぼけが発生し、画像の空間分解能が損なわれ、画像全体がぼやけてしまう。しかしながら、本手法により得られた結果Bを見ると、実質部の輝度はレイリー分布に従うスペックルパタンのため、互いの類似性が認められ、結果として非常に大きな平滑化処理が施されている。一方、肝臓境界壁や血管壁の構造物は、肝臓実質部の統計的分布に従わないため、平滑処理の対象にはならず、そのままの構造物として描出されている。このように、本手法で得られる画像処理結果は、通常の平滑処理に比べて、構造物の境界が非常に急峻であることが特徴である。次に操作者の手続きのフローを図7に示し説明する。まず初めに、操作者は被検体の肝臓をスキャンし、解析対象となる断面を選定するS71。次に、解析するROIを指定するS72。次に、評価関数に必要な標準偏差σを得る。この時、操作者によって、標準偏差σを求めるためのROIを別途指定する方法S73と、その時の画像全体のエコー信号から又解析対象のROI内のデータから予め標準偏差σを演算し、この値が呼び出される方法S74を選択することが可能である。次に、実際の解析が行われS75、この解析結果が表示部に表示されるS76。この時、しきい値Dは任意の値をとるが、このしきい値Dを変えることで、スペックルパタンとは類似しない、すなわち構造物としての認識の度合いが変化することになるため、前記解析結果に応じてしきい値Dの値を変化させ、再計算を行うS77。繰り返して行った演算の結果、所望の画像が得られた時点で解析は終了するS78。<精度向上のための種々のアイデア...その1>次に、本解析演算の精度を向上させるための第一手法について説明する。本解析を行う際、操作者は解析を始める旨をシステムに入力することで、本発明の超音波診断装置は、専用の送受信条件に変化する。これは、以下のような目的を達成するためである:[1]取得データのサンプル数増大による解析精度向上...解析は統計的性質を利用するため、エコーデータのサンプル数は多い方がよい。しかし単に送受信回数を増やすのみでは、同じ情報を持つエコー信号を取るばかりで、実質的な情報量の増大にはならない。本目的を達成するために、送受信の走査線密度は、通常の診断時のそれより多くなる、例えば2倍、4倍となる。もしくは、同一走査線に対して、周波数の異なる送信条件にて複数回の超音波送受信を行う。上記の処理は、フレームレート低下によるリアルタイム観察能力の低下につながるため、解析直前までは、通常の走査線条件でシステムは稼働し、解析開始のタイミング操作者が指示するなどで、本送受信条件に変化するようになっている。[2]高周波帯域でのS/N比向上...超音波の基本性質上、高周波帯域で送受信を行う方が解像度は高く、空間的な情報量は多いと言える。その一方、高周波数では音波の減衰が大きく、深部領域まで受信信号が取得できないという問題が生じる。これを解決するために、同一走査線での同一の送受信数が増大し、RF信号レベルで加算平均処理が行われる。例えば2回の同一受信RFデータの加算平均処理を施すと、ランダムノイズは低減し定常なエコー信号振幅レベルは約6dB増加する。この手法も前記[1]と同様に、走査線密度の増大はフレームレート低下によるリアルタイム観察能力の低下につながるため、解析直前までは、通常の走査線条件でシステムは稼働し、解析開始のタイミング操作者が指示するなどで、本送受信条件に変化するようになっている。[3]信号飽和の回避...大きな散乱係数をもつ媒体などが存在すると、受信信号は飽和してしまう場合がある。また操作者が装置上のゲイン設定などを誤ると、同様に受信信号飽和が起こる。信号が飽和すると、信号の統計量が変わり誤った解析結果を提示してしまう危険性が生じる。本システムにおいては、受信信号の取り得る最大値の情報を基に、図1に示す信号解析ユニット26は、超音波受信ユニット22の信号レベルを監視し、最大値に至る信号が発生した場合或いは、それに近い値が発生した場合、解析を中止し、操作者に再計測を促すメッセージを表示する。[4]複数フレームに対する解析...信号解析ユニット26には複数フレーム分のRFデータを保管するメモリが具備され、図8に示すように、近傍x,yに加えて複数フレームz方向の情報を加味し、3次元的な近傍に対して前述の解析処理コヒーレントフィルタ処理を施すことも可能である。この場合、z方向の信号の情報量を増やすためには、プローブを動かすことで生体内のスキャン面を経時的に変化させることが望ましいが、我々の検討では、例えプローブを意図的に動かさなくとも、操作者の微小な動きあるいは被験者の心拍、呼吸といった動きによって、エコー信号の情報が経時的に変化することが確認され、上記複数フレームによる解析により、本手法の解析精度が向上する。<その他の機能>[5]解析領域の表示非表示...解析結果の画像は、スペックルパタンから構造物という特徴量が抽出され、新たな情報として診断に利用されることを目的とするが、それでもなお解析前のエコー像を再確認したいという状況も発生する。解析前の診断画像の情報は、図1の信号解析ユニット26が記憶するか、あるいは一旦、記憶媒体28に記録されることで保持され、解析後であっても入力装置を使った操作者の呼び出し指令で、モニター14に表示することが可能となる。その際の表示形態としては、並列表示、重畳表示、あるいはボタン入力などで交互に入れ替わるような表示が可能となっている。[6]解析領域の拡大...本発明の超音波診断装置では、解析領域として指定されたROIの部分を、解析前、解析時、あるいは解析後に拡大して表示することが可能となっている。一般的に、画像生成回路で処理される診断画像の情報は、表示部にテレビフォーマットとして表示される画素数よりも多い。よって、この場合の拡大表示とは、単に写真などを拡大するのとは異なり、ROI内の表示される情報量自体が増える結果となる。さらに、前述のように本発明による送受信制御法アイデア[1]では、走査線密度も従来法に比べて密となっているため、この拡大表示は、診断画像の精査を行う場合などに有利となる。<精度向上のための種々のアイデア...その2>次に、本解析演算の精度を向上させるための第二手法について説明する。診断画像から組織性状を定量化しようとする場合、画像の局所領域を標本サンプルとして解析するのが一般的である。なぜならば、診断画像には組織の領域の他に、血管、臓器境界、胆嚢などが含まれており、これらを含んだまま解析するのは誤差を大きくする結果を生んでしまうからである。このように、画像の限られた一部標本から母集団を推定する手法として、検定という統計的手法がよく知られる。これは、母集団の性質について1つの仮説を立て、標本の性質を調べることによって、この仮説を棄却するか否かを判定するという手法である。肝臓の組織診断を例にとれば次のようである。まず、肝臓母集団が正常であると仮説を立てる。正常な肝臓から得られるエコー信号の振幅の集合は、前述したようにレイリー分布に従うことが知られている。従って、取り出した標本がこの仮説が当てはまるか否かを判定するのが検定という手法である。一般に、検定には、χ2検定、t検定、F検定など様々な方法があるが、その手法自体は既に広く知られているため、その詳細についてはここでは省略する。しかしながら、上記組織正常診断にこれらの検定を利用しようとした場合、以下の問題が生じることになる。それは、上記組織正常診断においては、母集団に相当する正常な組織の統計量が直接的に得られないということである。この統計量は、肝硬変の患者が正常な肝臓だった場合の平均値、或いは分散値を意味しており、この値を肝硬変の患者肝硬変の疑いのある患者から取得することは不可能である。また、この値は、正常な肝臓を持つ別の被検体人体のエコー信号から求めた平均値、分散値では意味をなさない。なぜなら、これらの統計量は超音波の照射音圧やゲイン設定によって変化するからである。この問題は、たとえ診断装置の設定を同一にしたとしても、前記値が被検体の生体減衰の違いなどで変わるために、問題の解決にはならない。そこで、本発明においては、現在診断中の被検体から、正常組織の統計量として相応しい局所領域を抽出して、これを母集団の統計量分散値σ2、標準偏差σとして利用する手法をとる。以下、この手法について説明する。図9は、肝硬変と診断された肝臓のエコー信号を基に、診断画像と同様な空間配置図8参照を行ったものから算出した分散値σ2を示す前記肝臓の解析結果である。以下に図中A,Bの曲線の解析手法を説明する。A:まず、図10に示すように、サンプルを取るための一定サイズの小領域R01を設定し、その位置を少しずつずらしながらその平均値μ、分散σ12を計算し、この分散値σ12を表示したものが、図9に示す曲線Aである。B:次に、上記の平均値μを、以下の式に代入して分散σ22を求めたのが、曲線Bである。σ22=4/π―1μ...1上記式1は、サンプルの確率密度分布がレイリー分布に従うという仮定が成り立つときのみ有効である。従って、仮にサンプルが非レイリー分布の場合には、この式1は成立しない。図9から明らかなように、同図における区間1の範囲では、両者の値はほぼ一致している。このことから、区間1においては式1を用いて計算した分散値σ22と実際に求めた分散値σ12がほぼ一致するものであろうと予測することができる。従って、この区間1においては、サンプルの確率密度分布はレイリー分布にほぼ従うものと判断することができる。一方、区間2の範囲においては両者の値は大きく異なっている。これは、式1が成り立っていないことを示している。従って、この区間2においては、サンプルの確率密度分布が非レイリー分布である可能性が強いと判断することができる。ここで重要なのは、区間1のような範囲が局所的にでも見つかるという事実である。このように、肝硬変と診断される組織領域内であっても、サンプルの位置を変えながら探索することで、レイリー分布に従う小領域を見つけることが可能となる。本発明では、上述の手法によりレイリー分布と似た分散値を持つサンプルを探索し図11参照、この分散値を母集団の分散σ02をとし、且つその近傍の解析領域内の分散値をσ12とした上で、両者の値から検定を行う。このように、擬似的な母集団の分散を探索によって得ることが本発明の特徴である。前述のように、検定の手法そのものはいくつかの種類があり、既に広く行われる手法であるため、ここではその記載を省略することにする。また、ここでの検定とは、広く解釈すれば、サンプルがレイリー分布を示すか否かを判断する判断方法であり、特に厳密な検定方法を用いなくとも良い。例えば、上記σ12とσ22との比が2倍以上であれば棄却するといった方法であってもよい。いずれにせよ、検定の結果、もし仮説が棄却されれば、その領域は非レイリーであるとして判断されることになる。<CFARへの適用>本発明の前記手法は、所謂、ConstantFalseAlarmRate処理CFAR処理に応用することも可能である。このCFARとは、超音波診断装置と原理が類似しているレーダーの技術でよく知られている手法である。以下にその原理を簡単に説明する。図12は、レーダーに表示された信号を例に示しているこのようにビデオ輝度信号に対して行うCFAR処理はLOG/CFAR処理と呼ばれるが、ここでは単にCFAR処理と称す。。本例においては、雲に代表される散乱物の中に飛行機に代表される信号が3個含まれている。本例においては抽出すべき点は明白であるが、輝度情報として表示された場合、上記散乱物の影響でこの抽出物が見にくくなる場合がある。そこで、この散乱物を除くために、あるしきい値以下を表示させない、所謂ゲイン調節が行われることになる。しかしながら、本例のような場合、仮に同図に示すT1をしきい値とすれば、点Cは抽出されないことになる。また、同図に示すT2をしきい値とすると、点Cは表示されるが、代わりに点A付近の散乱物が視認されることになる。そこで、このような場合には、さらにCFAR処理が行われることになる。このCFAR処理とは、ある点Xに対して、その点自身を除いた近傍の信号の平均値をこの点Xから減算し、その後改めて表示のしきい値を設定する処理のことを言う。図12に示すレーダーに表示された信号にこのCFAR処理を施すと、図13のような結果となる。同図から明らかなように、このCFAR処理を施すことにより散乱物の全体の傾きは除去され、点A~Cを抽出するためのしきい値T3を容易に設定することが可能になる。以上に説明したものが、所謂CFAR処理である。既に、このCFARを用いて肝臓の病変部位が比較的良好に抽出できたという論文報告もあるが、CFARは、抽出すべき点が疎らに存在する場合に良好に行えるものであり、抽出すべき点が密に存在する場合、すなわち進行した肝硬変などを想定した場合には、理論的にうまくいかないことが解っている。なぜなら、上記近傍の平均値には散乱物のみでなく隣接した抽出点も含まれるので、もはや非レイリー性を示すことになる図14参照。従って、このような場合、減算結果は過小評価となる。従って、このような場合には、本手法を用いて近傍のレイリー分布を呈する領域を探索し、そこから求めた平均値を用いることで、前述の抽出物が疎な場合と同程度の精度を保つことができる。<判断結果の提示方法>上記の判定法によって棄却された部分は正常組織でない可能性が高い。そこで、本例では、この部分の断層像を表示し、棄却されなかった部分は、例えば輝度値を0として黒く表示することにする。このような手法により、疾患部位の可能性がある部分を強調して表示することができる。この変形例としては、例えばBモード白黒輝度画像において、上記棄却された領域を赤色などに彩色表示するという強調表示方法も考えられる。また、以上に述べた疾患の強調表示画像が得られた後も、元のBモード断層像を観察できれば、解析結果の確認やオリジナルの組織性状を確認するのに便利である。そこで、本発明では、前記解析結果の強調表示画像と元のBモード断層像は、操作者の指示例えばボタン操作によって切り替え表示が可能に構成するものとする。また、並列して1画面に同時に表示することも可能とする。<統計量の表示>また、本発明では、上記の手法で得られた母集団の分散値σ02、或いは関心領域の分散値σ12、若しくはその平方根標準偏差、さらにはその平均値μは表示部に表示することが可能に構成するものとする。<確率密度曲線の表示>本発明では、前述の解析により得られた平均値、分散値等、各領域のサンプルデータは、言うまでもなく図16に示したような確率密度分布で表示されるものとする。さらに、本発明では、解析後に操作者が指定した画像上の1点あるいは局所領域についての確率密度曲線を別画面にて表示することも可能である。"