ご遺体の死因究明に画像診断を用いる死亡時画像診断(Autopsy imaging: Ai)は，日本のCT装置の普及率の高さも相まって多くの施設で実施されてきている．現在，生体のCT画像に対する臓器抽出に関する報告は多数あるが，Aiに対する報告は少ない．本研究は，特に死後変化が大きいとされる肺領域を対象とし，生体の領域抽出法がAiに適用可能か確認するとともに，Aiにおける肺野領域を緻密に抽出することを目的とする．肺領域の抽出には，3D U-Netを用いた．学習データは，[A]生体のCT画像55症例と，[B]生体のCT画像41症例に死後CT画像14症例を追加した2パターンを用意した．また，抽出精度はDICE係数を用いて評価した．DICE係数とは，0から1までの値をとり，抽出精度が高いほど高い値を示す．死後変化の小さいCT画像と死後変化の大きいCT画像に対して肺領域を抽出したところ，死後変化の小さい方では[A]0.79,[B]0.90,死後変化の大きい方では[A]0.69,[B]0.84であった．生体のCT画像のみを学習した[A]では，特に死後変化の大きなCT画像に対して精度よく抽出することが出来なかった．一方，変化の小さいCT画像，変化の大きいCT画像どちらに対しても[B]の方が精度よく抽出されていることが示され，学習データに死後CTを増やすことで死後変化に対応することが確認できた．
