医用断層画像撮影装置によって撮影された被検体の断層画像から該被検体の体領域を抽出する第1の抽出手段と、前記体領域から非脂肪領域を抽出する第2の抽出手段と、前記非脂肪領域から骨領域及び大腰筋領域を抽出する第3の抽出手段と、抽出された骨領域及び大腰筋領域と前記非脂肪領域の辺縁の位置情報に基づいて前記非脂肪領域を筋肉領域と内臓領域とに分離する分離手段と、前記筋肉領域と前記内臓領域とをそれぞれ明示して前記断層画像を画像表示装置に表示制御する表示制御手段と、を備えたことを特徴とする医用画像診断支援装置。前記第2の抽出手段は、前記体領域内の脂肪領域より画素値が高い領域に基づき前記非脂肪領域を抽出することを特徴とする請求項1に記載の医用画像診断支援装置。前記第2の抽出手段は、さらに前記非脂肪領域の表皮と皮下脂肪の領域を抽出することを特徴とする請求項2に記載の医用画像診断支援装置。前記第3の抽出手段は、前記非脂肪領域から画素値に基づき前記骨領域及び前記大腰筋領域を抽出することを特徴とする請求項1に記載の医用画像診断支援装置。前記分離手段は、前記筋肉領域と前記内臓領域の分離マスクを作成し、該分離マスクを用いて前記非脂肪領域を筋肉領域と内臓領域とに分離することを特徴とする請求項1に記載の医用画像診断支援装置。前記分離手段は、前記非脂肪領域に膨張収縮処理を行って、前記非脂肪領域を筋肉領域と内臓領域とに分離することを特徴とする請求項1に記載の医用画像診断支援装置。前記分離手段は、抽出された非脂肪領域の外の画素に移動した辺縁点のうちの内臓領域に誤って境界線として認識した辺縁点の集合を除去するノイズ除去処理を行うことを特徴とする請求項1、5または6に記載の医用画像診断支援装置。前記ノイズ除去処理は、前記辺縁点に対して重心からの距離又は探索の移動量を用いて内臓領域に誤って引いた辺縁点を除去することを特徴とする請求項7に記載の医用画像診断支援装置。前記ノイズ除去処理は、前記辺縁点各点の方向ベクトルを用いて誤って引いた辺縁点を除去することを特徴とする請求項7に記載の医用画像診断支援装置。前記表示制御手段は、筋肉領域及び内臓領域と被検体の腹部の断層画像を重畳表示又は並置表示することを特徴とする請求項1に記載の医用画像診断支援装置。医用断層画像撮影装置によって撮影された被検体の断層画像から該被検体の体領域を抽出する第1の抽出工程と、前記体領域から非脂肪領域を抽出する第2の抽出工程と、前記非脂肪領域から骨領域及び大腰筋領域を抽出する第3の抽出工程と、抽出された骨領域及び大腰筋領域と前記非脂肪領域の辺縁の位置情報に基づいて前記非脂肪領域を筋肉領域と内臓領域とに分離する分離工程と、前記筋肉領域と前記内臓領域とをそれぞれ明示して前記断層画像を画像表示装置に表示制御する表示制御工程と、を備えたことを特徴とする医用画像診断支援装置の作動方法。しかしながら、単に特許文献1の分離工程を用いたのでは、非脂肪領域を内臓領域と筋肉領域に正確に分離することができないおそれがある。つまり、特許文献1の分離工程を用いて非脂肪領域の位置情報に基づいて内臓領域と筋肉領域を分離する場合、前記内臓領域と前記筋肉領域の両領域が密着しているとき、前記両領域の間に本来存在するべき境界線が前記内臓領域側に引かれてしまうため、前記非脂肪領域を内臓領域と筋肉領域に正確に分離できなかった。このように、特許文献1を含む従来技術には、非脂肪領域を内臓領域と筋肉領域に正確に分離することができない場合があるという未解決の問題が依然として残されていた。そこで、本発明の目的は、非脂肪領域を内臓領域と筋肉領域に正確に分離することが可能な医用画像診断支援装置とその作動方法を提供することにある。前記目的を達成するために、本発明は、医用断層画像撮影装置によって撮影された被検体の断層画像から該被検体の体領域を抽出し、前記体領域から非脂肪領域を抽出し、前記非脂肪領域から骨領域及び大腰筋領域を抽出し、抽出された骨領域及び大腰筋領域と前記非脂肪領域の辺縁の位置情報に基づいて前記非脂肪領域を筋肉領域と内臓領域とに分離し、前記筋肉領域と前記内臓領域とをそれぞれ明示して前記断層画像を画像表示装置に表示制御することを特徴とする。本発明によれば、非脂肪領域を内臓領域と筋肉領域に正確に分離することが可能な医用画像診断支援装置とその作動方法を提供することができる。以下、本発明について図面を用いて説明する。図1は本発明の医用画像診断支援システム1のハードウェア構成図である。医用画像診断支援システム1は、医用断層画像撮影装置2と、医用画像データベース3と、LAN4と、医用画像表示装置5とを備える。医用断層画像撮影装置2は、X線CT装置、MRI装置など被検体の医用断層画像を撮像する。医用画像データベース3は、撮影された医用断層画像を格納する。医用画像表示装置5は画像データに基づいて作成した画像を表示装置15に表示する。LAN4は医用断層画像撮影装置2、医用画像データベース3及び医用画像表示装置5の各装置を相互に接続する。各装置はLAN4を介して相互にデータ転送する。医用画像表示装置5は、中央処理装置6と、主メモリ7と、記憶装置8と、ネットワークアダプタ9と、表示メモリ14と、表示装置15と、マウス12と、コントローラ13と、キーボード11と、共通バス10とを備えている。CPU6は主として医用画像表示装置5の主メモリ7、記憶装置8、ネットワークアダプタ9、表示メモリ14、コントローラ13及びキーボード11の各構成要素の動作を制御する。主メモリ7は制御プログラムの格納、又はプログラムを実行時の作業領域に用いる。記憶装置8はオペレーティングシステムや周辺機器のデバイスドライブや画像データから支援情報を得るための処理等を行なうためのプログラムを含む各種アプリケーションソフト等を格納する。ネットワークアダプタ9はLAN4と医用画像表示装置5を繋ぎ、データのやり取りを行なう。表示メモリ14は表示用データを一時記憶する。表示装置15は表示メモリ14からのデータに基づいて断層画像を表示する。マウス12は操作者のための表示装置15の画面の位置情報の入力装置である。コントローラ13はマウス12のロータリエンコーダを検出して表示装置15上のマウスポインタの位置を含む信号をCPU6に出力する。キーボード11は操作者のための文字情報の入力装置である。共通バス10は、CPU6と前記各構成要素を接続する。以下に本発明の実施例1を説明する。実施例1では、境界線を形成する辺縁点pに対して重心からの距離又は探索の移動量を用いて内臓領域に誤って引いた辺縁点pを除去することで、非脂肪領域を内臓領域と筋肉領域に正確に分離する例を説明する。図2は本発明の実施例1の医用画像診断支援装置の動作を示すフローチャート、図3は図2のステップS1乃至S4の被検体の腹部の断層画像の処理を説明する図である。まず、操作者は、キーボード11又はマウス12に処理対象となる被検体の腹部の断層画像を選択入力する。被検体の腹部の断層画像の選択入力が自動的に行われる場合は、操作者が医用画像診断支援装置の一連の動作を実行開始する命令をキーボード11又はマウス12に入力する。CPU6は、操作者によるキーボード11又はマウス12の入力を受けて、図3に示す医用断層画像撮影装置で撮像された被検体の腹部断層画像を読み込む。CPU6は、ステップS1にて読み込んだ被検体の腹部断層画像から図3に示す体領域Raを抽出する。体領域Raの抽出方法は、腹部断層画像の実体部分を示す体領域Raと、体領域を除く非体領域Rbを識別するためのしきい値による2値化処理を行った後、最大面積の領域を体領域Raとして抽出する。CPU6は、ステップS2にて抽出された体領域Raから図3に示す脂肪以外の非脂肪領域Rcを抽出する。非脂肪領域Rcの抽出方法は、体領域Ra内の脂肪領域Rdより画素値が高い領域を抽出した後、表皮の領域Reを抽出し、抽出された表皮の領域Reを除去する。画素値はここでX線CT画像を例として用いているのでCT値を示す。CPU6は、ステップS3で抽出された非脂肪領域Rcから骨領域Rfを抽出し、図3に示すように抽出された骨領域Rfを除去する。骨領域Rfの除去方法としては、非脂肪領域RcからCT値が骨相当の画素を抽出し、画像処理で公知の領域接続処理や、領域穴埋め処理を行う。次にステップS5の筋肉内臓領域の分離マスク作成について説明する。図4は図2のステップS5の筋肉内臓領域分離マスク作成のサブルーチンの動作を示すフローチャート、図5は図4のステップS51、S52の被検体の腹部の断層画像の処理を説明する図である。CPU6は、図3に示す骨領域Rfの除去後の非脂肪領域Rcに対して、前処理として非脂肪領域Rcの膨張収縮処理を行う。CPU6は、非脂肪領域Rcに膨張収縮処理を行うことで、筋肉内脂肪等の筋肉内部にある微小な脂肪領域を除去し、誤った箇所に筋肉領域と内臓領域の境界線が設定されるのを防止できる。CPU6は、図5に示すように前処理を行った非脂肪領域Rcから、領域外側の輪郭を抽出し、輪郭に沿って一定間隔毎に辺縁点pを設定する。CPU6は、一定間隔毎の辺縁点pを体領域の重心点gの方向に探索し、探索された一定間隔毎の辺縁点pは所定の停止条件で探索を停止させる。辺縁点pの探索停止条件は、抽出した非脂肪領域Rgの外の画素に移動した時とする。図5に辺縁点pを移動させた結果を示す。CPU6は、図5に示すように、抽出された非脂肪領域Rcの外の画素に移動した辺縁点pのうちの内臓領域に誤って境界線として認識した辺縁点tをノイズと定義する。そして、ノイズである辺縁点tは以下に示すノイズ除去処理によって除去する。次に、ステップS53のノイズ除去処理について詳細に説明する。図6は図4のステップS53のノイズ除去処理のサブルーチンの動作を示すフローチャート、図7は図6のステップS531の重心距離の算出処理を説明する図、図8は図6のステップS531の平均重心距離の算出処理を説明する図である。CPU6は、図7に示すように、ステップS51で設定された辺縁点pと体領域の重心点gまでの距離を重心距離gdとする線分を求める。CPU6は、同様に、体領域の周方向に沿って重心距離gdの線分を複数求め、複数求められた重心距離gdの線分の長さの平均を求め、その平均を平均重心距離Avgdとして算出する。CPU6は、平均重心距離Avgdを算出する際に、図8に示すように、例えば非脂肪領域を線分d1から線分d2までで区切られる小領域、線分d2から線分d3までで区切られる小領域、線分d3から線分d4までで区切られる小領域の各小領域に分割し、分割した小領域毎に体領域の周方向に沿った複数の重心距離gdの線分を用いて平均重心距離Avgdを算出する。ここでは線分d4から線分d1までで区切られる小領域は骨部であり、内臓がほとんど存在しないため、小領域の平均算出の対象からを除外する。これらの範囲は、例えば各小領域を分割する線分のなす角度が90度毎であるなど固定値でもよいし、腎臓、小腸などの臓器を含む解剖学的特徴から決定した範囲であってもよい。CPU6は、図7に示す辺縁点pの探索の移動量mdと移動量平均Avmdを算出する移動量平均Avmdの算出方法は、重心距離gdと平均重心距離Avgdと同様に、体領域の周方向に沿って求めた移動量mdを用いる。。CPU6は、算出した重心距離の平均値Avgd、移動量の平均値Avmdをもとに誤って置いた辺縁点tの除去を行う。誤って内臓領域に置いた辺縁点tには重心からの距離が小さく、移動量が大きいという特徴があるため、重心距離が平均値Avgdより小さい場合、または、移動量が平均値Avmdより大きい場合に当て嵌まれば辺縁点tの削除条件となる。このように、CPU6は、辺縁点tの削除条件に基づき内臓領域に誤って置いた辺縁点tと判定し、誤って置いた辺縁点tを削除する。図8はノイズ除去処理を行なった結果を示す。。以上で、S53のノイズ除去処理のサブルーチンが終了し、図4のフローチャートのステップS54に処理が移行する。次に、辺縁点prの再探索設定を行う。図9は図4のステップS54の被検体の腹部の断層画像の処理を説明する図である。CPU6は、削除した辺縁点tの非脂肪領域に対して辺縁点prの再探索を行う。再探索は、CT値を常に読み取り、CT値が所定範囲となっているか否かを判定するため、計算時間を要する。そこで、ステップS52の探索でおおよその辺縁点pを求めた後に、これから説明するステップS54の再探索を削除された一部のみを実行すれば、探索に係る計算時間の増加を抑制できる。辺縁点prの再探索の方法は、図9に示すように、再度、非脂肪領域の外側輪郭から体領域の重心gの方向へ探索のため移動させるが、探索の移動停止条件はステップS52と異ならせる。つまり、CPU6は画素値を探索の移動毎に読み出し、CT値が20~220の脂肪相当となった場合、探索の移動を停止する。この処理によりステップS52では発見できない微小な内臓と筋肉の境界を探索できる。また、辺縁点prの位置が誤って設定されないよう、周辺の画素のCT値や、隣接点との位置関係を考慮して停止位置を決定してもよい。またさらに、内臓領域と筋肉領域の境界が辺縁点prとして見つからなかった場合、この辺縁点prは隣接する断層像の辺縁点から曲線補間により位置を決定してもよい。図9に辺縁点を再度移動させた結果を示す。次に、腹腔内マスク作成の処理について説明する。図10は図4のステップS55の腹腔内マスク作成の処理を説明する図である。CPU6は、再設定した辺縁点prと正しく辺縁点pを繋ぎ、図10に示すような腹腔内マスクmを作成する。腹腔内マスクは図8に示す線分d1を通る辺縁点pから線分d4を通る辺縁点pまでを使用して作成している。ここでは、腹腔内マスクを作成する際の辺縁点の範囲について線分d1を通る辺縁点から線分d4を通る辺縁点までに限定したが、全ての範囲を使用してもよい。次に、大腰筋領域の抽出を説明する。CPU6は、ステップS55で作成した腹腔内マスクmから大腰筋領域を除外するために大腰筋領域を抽出する。大腰筋領域抽出処理の方法の詳細は、次のステップS561乃至S564で示す。図11は図4のステップS56の大腰筋抽出の処理のサブルーチンの動作を示すフローチャート、図12は図11のステップS561乃至S564の大腰筋抽出の処理のための算出処理を説明する図である。CPU6は、図12に示すようにステップS52で抽出されている骨領域から骨の重心bgを求め、bgを基準として骨領域に隣接する大腰筋の基準点pg1とpg2を設定する。CPU6は、基準点pg1、pg2を中心点とする円の周囲方向に円の半径の距離を所定の増分を増やしながら画素を探索する点を移動させる。探索する点の移動停止条件は骨領域の画素に移動した時か、探索する点と周辺の画素の画素値がしきい値以下になった時、移動を停止させる。CPU6は、ステップS562を実行した際に、大腰筋領域と内臓領域、または脊柱起立筋領域が密着している箇所では、大腰筋領域外の辺縁点pをノイズとして除去する。ノイズ除去の方法としては大腰筋の基準点からある一定距離越えた辺縁点を除去する。図12は辺縁点pの移動、除去した結果を示す。CPU6は、除去されずに残った探索した点で輪郭線を作成後、輪郭線内を大腰筋領域として抽出する。図12は大腰筋領域の抽出結果を示す。以上で、S56の大腰筋抽出の処理のサブルーチンが終了し、図4のフローチャートのステップS57に処理が移行する。次に、ステップS57の大腰筋骨領域除去の処理を説明する。図13は図4のステップS57の大腰筋骨領域除去の処理を説明する図である。CPU6は、図13に示すようにステップS55で作成した腹腔内マスクmからステップS4で抽出した骨領域とステップS56で抽出した大腰筋領域を除去し、筋肉内臓領域分離マスクdmを作成する。次に、ステップS6の筋肉内臓領域分離の処理を説明する。図14は図2のステップS6の筋肉内臓領域分離の処理を説明する図である。CPU6は、非脂肪領域を筋肉領域Rmと内臓領域Riに分離する。筋肉領域Rmと内臓領域Riの分離は、図14に示すように、ステップS5で作成した筋肉内臓領域分離マスクdmに対して筋肉内臓領域分離マスクdm内の非脂肪領域を内臓領域Riに設定し、筋肉内臓領域分離マスクdm外の非脂肪領域を筋肉領域Rmとして設定する。図14に筋肉領域Rmと内臓領域Riを分離した結果を示す。CPU6は、分離された筋肉領域Rmと内臓領域Riを被検体の腹部の断層画像に重畳表示又は並置表示する。重畳表示は例えば、筋肉領域Rmを赤、内臓領域Riを青というように色を決めて被検体の腹部の断層画像に重ねる。また、重ねる態様は、色で塗りつぶしてもよいし、半透明表示をしてもよい。重畳表示によれば、色づけされた筋肉領域及び内臓領域と被検体の腹部の断層画像が一の表示領域に在るので、操作者は視線を動かさずに被検体の腹部の断層画像上の筋肉領域及び内臓領域の位置を把握することができる。また、並置表示は例えば、画面の左右並置表示を考えた場合、左表示部分には被検体の腹部の断層画像をそのまま表示し、右表示部分には被検体の腹部の断層画像の輪郭画像に筋肉領域を赤、内臓領域を青というように色を決めて前記輪郭画像を塗りつぶす表示を行う。並置表示によれば、色づけされた筋肉領域及び内臓領域と被検体の腹部の断層画像が別の表示領域に在るので、被検体の腹部の断層画像が色づけされた筋肉領域及び内臓領域に塗りつぶされることがなく、操作者は筋肉領域及び内臓領域の位置の被検体の腹部の断層画像上の画素情報に基づき診断することができる。以上で、ステップS1乃至S7のフローチャートの全工程が終了する。以上説明した本発明の実施例1では、CPU6が医用断層画像撮影装置2によって撮影された被検体の腹部の断層画像から該被検体の体領域を抽出し、前記体領域から非脂肪領域を抽出し、前記非脂肪領域から骨領域及び大腰筋領域を抽出し、抽出された骨領域及び大腰筋領域と前記非脂肪領域の辺縁の位置情報に基づいて前記非脂肪領域を筋肉領域と内臓領域とに分離し、前記筋肉領域と前記内臓領域とをそれぞれ明示して前記断層画像を医用画像表示装置5に表示制御するので、非脂肪領域を内臓領域と筋肉領域に正確に分離することができる。また、本発明の実施例1の特有の効果は、ノイズ除去の処理における各辺縁点の計算の範囲を任意に設定可能であるから、少ない辺縁点を選択するときはノイズ除去の処理の高速化、全辺縁点を選択するときはノイズ除去の処理の高精度化の何れかを選択することができる。つまり、操作者はノイズ除去の処理の高速化あるいは高精度化の何れかを優先度に応じて選ぶことができるので、操作者にとってノイズ除去の処理の高速化又は高精度化の選択の自由度を持たせることができる。次に、本発明の実施例2を説明する。実施例2では、辺縁点p各点の方向ベクトルを用いて誤って引いた辺縁点pを除去することで、非脂肪領域を内臓領域と筋肉領域に正確に分離する例を説明する。また、実施例2では、実施例1と共通する部分の説明の記載を省略し、相違する部分のみを説明することとする。図2の本発明の実施例1の医用画像診断支援装置の動作を示すフローチャートは、実施例2と共通するが、ステップS53のノイズ除去処理のサブルーチンの動作が相違する。図15は本発明の実施例2の医用画像診断支援装置のステップS53のノイズ除去処理のサブルーチンの動作を示すフローチャート、図16は図15のステップS1502の方向ベクトル比較の処理を説明する図、図17は図16の内臓領域に引かれた辺縁点の方向ベクトルの一部の拡大図である。ステップS1~S52までは、実施例1と同じ処理である。CPU6は、内臓領域に引かれた辺縁点の方向ベクトルを用いて除去する。具体的には、CPU6は、各辺縁点pのうちの所定の点と次の点を結ぶ方向ベクトルを算出する。方向ベクトルの算出は、図17に示すように各辺縁点pについてベクトルv1、v2、の算出する。CPU6は、例えば楕円近似形状などのモデルと方向ベクトル同士の軌跡との偏差を算出する。モデルの形状は腹腔の短径と長径から求めた楕円でもよいし、筋肉の外側輪郭の形状や、体領域の表皮の形状などでもよい。実施例2では図16に示すように体領域の表皮の形状から作成した辺縁点prrを例として説明する。次にステップS1502で求めた辺縁点pとprrの方向ベクトルvとvaを比較し、方向ベクトルが大きく変更する箇所をマーキングするv2とva2、v5とva5のベクトル方向が大きく異なることからマーキングをする。CPU6は、マーキングした箇所の間の辺縁点を除去する。図17ではマーキングしたv2、v5の区間tの辺縁点が除去される。以上で、S53のノイズ除去処理のサブルーチンが終了し、図4のフローチャートのステップS54に処理が移行する。ステップS54からS7までは、実施例1と同じ処理である。以上説明した本発明の実施例2では、CPU6が医用断層画像撮影装置2によって撮影された被検体の腹部の断層画像から該被検体の体領域を抽出し、前記体領域から非脂肪領域を抽出し、前記非脂肪領域から骨領域及び大腰筋領域を抽出し、抽出された骨領域及び大腰筋領域と前記非脂肪領域の辺縁の位置情報に基づいて前記非脂肪領域を筋肉領域と内臓領域とに分離し、前記筋肉領域と前記内臓領域とをそれぞれ明示して前記断層画像を医用画像表示装置5に表示制御するので、非脂肪領域を内臓領域と筋肉領域に正確に分離することができる。また、本発明の実施例2の特有の効果は、ノイズ除去の処理における各辺縁点の計算が方向ベクトルと、楕円近似モデル等の比較をすれば、誤って引いた辺縁点の集合を見つけることができる。つまり、実施例1と比較してノイズ除去の処理の計算を高速化できる。以上、添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。