医用画像から得られる被験者個別の解剖構造に忠実な筋骨格モデルは，運動障害の原因の解明用途において重要である．一方，体位によって運動器の力学的・動態的な条件は異なるため，立位で行う動作における筋骨格モデルは，臥位において撮影された医用画像ではなく立位において撮影された医用画像から作成されることが望ましい．しかし，立位における医用画像は臥位における医用画像ほど普及しておらず，扱えるデータの数は限定的である．そのためわれわれは，一般に広く普及している臥位による医用画像を有効利用するため，立位時の筋骨格変形を定量化し，臥位の医用画像から立位の医用画像を予測することを目指している．本稿ではその第一段階として，同一被験者により撮影された臥位・立位CT画像を自動セグメンテーションし，その精度を検証した結果を報告する．
