In late years Autopsy imaging (Ai) attracts attention. Ai is the concept that matched autopsy with postmortem imaging in a wide sense. On the other hand, Ai is postmortem imaging itself in a narrow sense. I explain a role of Ai when a clinician makes a death certificate. Specifically, I introduce examples of Ai which I experienced, tips about examination for Ai-CT and interpretation.

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・は，剖検と関連づけながら死亡時に行う画像診断のことである．最終的な目的は死因の正確な推定にあり，死体の解剖率が先進国中最低の2パーセント台であるわが国の現状を踏まえて提唱されている，死亡時医学検索の新しい方法である．本稿では，計算解剖学に基づく・支援を目指す本計画班の最近のいくつかの成果について紹介する．

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CPAにて搬送され結果的に死亡した症例に対し死後CT (

・。以下, Ai) を施行し死因究明の有用性を検討したので報告する。対象は2009～2016年, 海老名総合病院にCPAにて搬送され死亡確認後, Aiを撮像した285例。年齢は0～104歳, 中央値は74歳。頭部, 頸部および躯幹部 (胸部～骨盤部) をMDCTを用い撮影し, 放射線科専門医かつAi学会認定医が読影した。結果, CT画像のみから死因が判明した症例は78例であり, 大動脈解離・大動脈瘤破裂40例, くも膜下出血・脳内出血12例, 血性心囊液による心タンポナーデ8例と続いた。死亡時の状況と併せて死因を推定できたのは21例であり, 最多が溺水14例であった。今回の検討では285例中99例 (35%) で死因の推定ができた。CPAで搬送され結果的に死亡したが死因が不明であった場合に, Aiはその原因検索に有用である可能性が示唆された。

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死亡時画像診断（Ai）について解説する．現状では，犯罪見逃し防止や，医療関連死などが疑われる症例に対してのAiの実施が先行するような形をとっているが，今後はより広く社会に普及するシステムになるだろう．なぜならば，人間死ぬのは一度きりで，Aiを受けるのも一度きりだからだが，CT装置が普及している日本なら，誰でもどこででもAiを受けることが可能である．これほど平等な死因究明方法はほかにない．2015年10月には医療事故調査制度も施行され，Aiは重要な役割を果たすことになるだろう．

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本邦における遺体の観察は奈良時代に始まり，西洋医学の発展に伴うマクロ解剖学を経て，現在の・（autopsy imaging: Ai）に繋がっている．Aiの歴史は10年あまりにすぎないが，数年後には解剖総数を上回るような勢いで普及しつつある．Aiの実施形態は，死亡全例にAiを行い，死因究明された症例を除いて解剖を実施するAi学会方式，病理解剖・法医解剖の補助として活用されるケース，そしてAiと解剖をパッケージとして実施し，解剖が承諾されない症例にAiを実施する「福井大学方式」が知られるが，解剖医が常駐する施設が少ないため，Aiは施設の実情に合わせて施行されており標準化されていない．今後，解剖件数が劇的に回復することが期待できない中，欧州ではminimally invasive autopsy（MIA: 低侵襲解剖）が模索されており，本邦でも医用画像工学と病理学が連携して新たな解剖技術の創設が求められる可能性がある．

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心肺停止で搬送され救命できなかった症例に対しては，発見時の状況や，直前の訴え，既往歴から臨床的死因推定をするが，情報が不十分であり死因不明であることが多い．死因を特定するには解剖が重要である．監察医制度の機能していない多くの地域では死亡時画像診断（autopsy imaging：Ai）が死因究明に役立っている．過去5 年間のAi の状況を検討したところ，心肺停止で搬送され外来死亡した228 例のうち201 例（88.2 ％）でAi が施行された．内因性疾患による死亡と考えられた164 例のうち61 例（37.2 ％）で死因につながる所見を認め，Ai は臨床的推定死因を補完する手段として有用であった．

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来院時心肺停止（cardiopulmonary arrest：CPA）事例が救命されずに死亡した場合，死因を究明するには解剖が必要なことが多い．しかし，わが国の現状では監察医制度が完備した地域を除き，解剖はほとんど行われない．監察医制度が不備な地域の臨床現場で，来院時CPA事例の死因は既往歴や前駆症状，外表所見，画像所見を含む臨床データなどから推定されているが，これらのうち何が最も参考になるか，これらをどのように組み合わせて推定すべきか検証した報告は見当たらない．本研究では2007年9月1日から2010年8月31日までの3年間に昭和大学藤が丘病院救命救急センターへCPAで搬送され，死亡に至った1121例について臨床資料をもとに死因調査をやり直し，死因究明方法について検証した．同時に，法医学教室で扱った行政解剖例で前駆症状として頭痛を訴えていた内因性急死15例について死因，痛みを伴う前駆症状，痛み以外の症状，既往歴，死亡時の状況などを検証した．臨床資料の詳細な検証で死因が推定できたのは652例（58.2%）で，内訳は心疾患67例，大動脈疾患61例，呼吸器疾患75例，脳疾患44例，消化器疾患25例，腎疾患20例，全身性疾患57例，外因性死亡303例であり，死因不詳は469例であった．コンピュータ断層撮影（Computed tomography：CT）が行われたのは291例（26.0%）であり，心疾患の55%，大動脈疾患の8%，呼吸器疾患の35%，脳疾患の82%，消化器疾患の32%，腎疾患の40%，全身性疾患の25%，外因性死亡の27%でCTが施行されていた．CTが行われても死因が推定できなかったのは75例（CT実施の26%）に留まった．何らかの前駆症状が記録されている事例は300例（26.8%）あり，延べ379件の症状が記録されていた．呼吸困難は呼吸器疾患で，胸痛は心・大動脈疾患で，頭痛は脳疾患で多くみられたが，他の疾患でもみられることが判明した．既往歴は疾患との関連が多少みられたものの，補助的な役割しか果たさなかった．剖検例では頭痛を訴えていた15例のうち，脳疾患は6例（40%）に留まった．一方，CTは特定の疾患を診断あるいは否定するには大いに有用であり，確定的な診断が下せない事例においても，CT以外の情報と併せて総合的に死因を推定することが多くの事例で可能であった．来院時CPA事例の死因究明には監察医制度が全国レベルで整備されることが最善であるが，次善の策として死後CTを普及させることが正確な死因統計の作成，ひいては公衆衛生の向上に肝要である．来院時CPA死亡例の臨床的死因推定には既往歴，前駆症状，外表所見およびCT（生前CTが実施できなければ死後CT）を総合的に判断する必要があることが示唆された．

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新学術領域研究「医用画像に基づく計算解剖学の創成と診断・治療支援の高度化」において，われわれは計算解剖に基づいたコンピュータ支援診断システムの開発と臨床評価および，・の応用として個人の生前と死亡時の両方の画像を用いた支援診断法の開発・研究を行うことをめざしている．今後はさらに，研究領域内の他の計画班と連携した研究も行う．本論文では，われわれの計画班の研究の背景や目的と現在までの成果について報告する．

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現在進行中の新学術領域研究「医用画像に基づく計算解剖学の創成と診断・治療支援の高度化」において，A03の各計画班はその他の計画班と協力して「計算解剖」の臨床展開を行うことを目的としている．このことに基づきわれわれA03-1では，「計算解剖モデルの診断支援と・支援応用」の研究をすすめている．以前の特定領域研究「多次元医用画像の知的診断支援」において，われわれは，特定の臓器や疾病用のコンピュータ支援診断（CAD）システムではなく，汎用性のある多臓器・多疾病のCADシステムの構築を目指したが，本研究では，計算解剖に基づく診断精度が高くロバスト性のあるコンピュータによる診断・治療支援システムの臨床展開を行うことを目的としている．さらに，現在，社会的にも重要な・を研究対象に加えることにより，生前から死後までの生涯画像を対象としたコンピュータによる診断支援システムの構築を目指している．本論文では，われわれの計画班がこれまでに行った研究成果の中からいくつかを報告する．

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・（Ai）は，CTまたはMRIを使用して死因を特定するための検査手法である．現在Aiは犯罪見逃しを防ぐため，または医療関連死が疑われる場合に実行されることが多い．しかし，CT装置はすでに日本全国に多数あり，誰でもどこでもAiを実施することが可能であり，今後，Aiは，社会的に受け入れられ，将来的にはもっと普及すると思われる．今回，医療事故調査制度におけるAiの重要性について解説した．

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要旨：脳出血発症急性期に合併した急性大動脈解離に対する手術例は極めて稀である．症例は65 歳男性で，右半身麻痺と失語の精査で脳出血（左視床出血）を指摘された．全身検索で，胸部CT 上60 mm を超える上行大動脈の拡大と，entry が上行大動脈のULP 型大動脈解離を認めた．画像所見等から大動脈解離発症は，脳出血発症と同時期と思われたが，可及的早期に手術介入の必要があった．脳出血発症後，降圧安静療法を経て第15 病日に循環停止下に上行大動脈人工血管置換術施行した．脳出血後の脳損傷を考慮し，high flow の恐れのある脳分離体外循環は回避した．術後経過は良好で，神経症状の増悪やCT での脳出血範囲の拡大を認めず，術後2 週間で脳神経外科へ転科となった．脳出血発症急性期に合併した急性大動脈解離に対し手術介入時期に苦慮したが，脳出血発症後第15 病日で上行大動脈置換術を施行し良好な結果を得た．

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本稿では，・用の肝臓の計算解剖モデルと，それを応用したセグメンテーションアルゴリズムについて紹介する．まず，生体用の臓器ラベルから疑似死体のラベルを生成する方法について述べ，それを用いて構築した計算解剖モデルの性能評価結果を示す．さらに，そのモデルを用いた死体のCT像からの肝臓セグメンテーションアルゴリズムについて紹介する．

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本稿では，国内および海外でのAiの計算機支援の現状について紹介する．死後画像には，死因に関連する変化や死後変化などが存在するため，生体画像に対する読影とは異なる知識が必要となる．今後，Aiの施行数は増加することが予想される．一方で死後画像の読影ができる医師の数は限られている．これを解消するためにAiの計算機支援に関する研究の発展が期待される．

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Ai（・：死亡時画像診断）の現状と課題について解説する．現状では，犯罪見逃し防止や，医療関連死などが疑われる症例に対してのAiの実施が先行するような形をとっているが，今後より広く社会に普及するシステムになると考えられる．なぜならば，人間死ぬのは一度きりで，Aiを受けるのも一度きりのためである．日本なら，誰でもどこででもAiを受けることが可能である．これほど平等な死因究明方法はほかにないと思う．

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2018年に当院で施行した

・（Ai）は220件で，主に心肺停止後の死因究明のために用いていた．Aiにより死因が究明できたのは放射線科医が読影した64件のうち11件，放射線科医に読影を依頼しなかった156件のうち40件であった．Aiによって死因が特定できた疾患では出血性病変，大きな梗塞性病変が多かった．術後に施行されたAiは調査期間以降に2例あったが，いずれも死因究明に至らなかった．Aiでの死因特定率が低いのは，死因で多い急性心不全などの原因となる冠動脈血栓や心筋虚血などの小さな梗塞性病変の評価が難しいからだ．死因が究明できなかった169件が検視となった．

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