(57)【要約】【課題】人体の頭部を複数の要素の組合せによって３次元的に表現する人体頭部有限要素モデルを用いることにより、頭部への衝撃によってその頭部に脳損傷が発生するか否かをコンピュータによって判定する技術において、その判定の精度を向上させる。【解決手段】人体頭部有限要素モデルを用いることにより、頭部への衝撃を表すデータに基づき、その衝撃によって頭部に発生するひずみと静水圧応力とを有限要素法を用いたシミュレーションによって解析する（Ｓ１１ないしＳ２０）。さらに、ひずみの解析値に関する第１条件の成否（Ｓ２４）と、静水圧応力の解析値に関する第２条件の成否（Ｓ２２）とに基づき、頭部への衝撃によって脳損傷が発生するか否かを判定する（Ｓ２３およびＳ２５）。【選択図】  図８
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
人体の頭部を複数の要素の組合せによって３次元的に表現する人体頭部有限要素モデルを用いることにより、頭部への負荷によってその頭部に脳損傷が発生するか否かをコンピュータによって判定する方法であって、
前記人体頭部有限要素モデルを用いることにより、前記負荷を表すデータに基づき、その負荷によって前記頭部に発生するひずみと静水圧応力とを有限要素法を用いたシミュレーションによって解析する解析工程と、
前記ひずみの解析値に関する第１条件の成否と、前記静水圧応力の解析値に関する第２条件の成否とに基づき、前記負荷によって前記脳損傷が発生するか否かを判定する判定工程と
を含む脳損傷判定方法。
【請求項２】
前記第１条件の成否が、前記ひずみの解析値とひずみ基準値との比較結果に依存し、前記第２条件の成否が、前記静水圧応力の解析値と静水圧応力基準値との比較結果に依存する請求項１に記載の脳損傷判定方法。
【請求項３】
前記ひずみ基準値と静水圧応力基準値とが、それらに共通の物理量への換算値に関して互いに異なる関係を有するように予め設定された請求項２に記載の脳損傷判定方法。
【請求項４】
前記静水圧応力基準値の前記共通の物理量への換算値が、前記ひずみ基準値の前記共通の物理量への換算値より小さい請求項３に記載の脳損傷判定方法。
【請求項５】
前記判定工程が、前記第１条件と第２条件との少なくとも一方が成立した場合に、前記負荷によって前記脳損傷が発生すると判定する工程を含む請求項１ないし４のいずれかに記載の脳損傷判定方法。
【請求項６】
前記解析工程が、前記負荷を表すデータに基づき、前記ひずみと静水圧応力とを動的陽解法によって解析する工程を含み、かつ、その動的陽解法が、
時間がタイムステップ幅Δｔで分割された各微小区間ごとに、前記各要素の各節点の変位、速度および加速度についての各増分と各要素におけるひずみおよび静水圧応力の各増分とを計算するとともに、それぞれのパラメータに関してこれまでに計算された複数の増分をパラメータごとに順次累積して時間積分を行うことにより、前記ひずみと静水圧応力とをそれぞれ時系列的に解析するものである請求項１ないし５のいずれかに記載の脳損傷判定方法。
【請求項７】
前記解析工程が、力が前記各要素内を前記各微小区間内に伝播する伝播距離Δｘがその各要素の代表長さＬを超えないように、前記タイムステップ幅Δｔを調整する調整工程を含む請求項６に記載の脳損傷判定方法。
【請求項８】
前記頭部が、表面に溝を有する脳が頭蓋骨腔内に収容されて構成されており、
前記人体頭部有限要素モデルが、
（ａ）前記脳を前記溝と共に３次元的に表現する脳モデルであって、前記脳の表面近傍部のうち前記溝を隔てて互いに対向する２つの部位間の、その溝が延びる方向における相対すべりを許容するととも、それら２つの部位間にそれらの対向方向に作用する反力を表現するものと、
（ｂ）前記頭蓋骨を３次元的に表現する頭蓋骨モデルと
を含む請求項１ないし７のいずれかに記載の脳損傷判定方法。
【請求項９】
前記脳モデルが、さらに、脳脊髄液を隔てて互いに対向する２つの部位である前記頭蓋骨と前記脳との両表面間における相対すべりを許容するとともに、それら２つの部位間にそれらの対向方向に作用する反力を表現する請求項８に記載の脳損傷判定方法。
【請求項１０】
前記判定工程が、前記静水圧応力の解析値が正であるか負であるかを区別して、前記負荷によって前記脳損傷が発生するか否かを判定する請求項１ないし９のいずれかに記載の脳損傷判定方法。
【請求項１１】
前記静水圧応力基準値が、前記静水圧応力の解析値が正である場合にその解析値と比較される第１基準値と、前記静水圧応力の解析値が負である場合にその解析値と比較される第２基準値とを絶対値が互いに異なるように含む請求項２ないし４のいずれかに記載の脳損傷判定方法。
【請求項１２】
前記第１基準値の絶対値が、前記第２基準値の絶対値より大きい請求項１１に記載の脳損傷判定方法。
【請求項１３】
前記静水圧応力の解析値が、時間と共に変動するものであり、前記判定工程が、その解析値のピーク値を、その解析値を代表する値として用いることにより、前記負荷によって前記脳損傷が発生するか否かを判定する請求項１ないし１２のいずれかに記載の脳損傷判定方法。
【請求項１４】
前記静水圧応力の解析値が、時間と共に変動するものであり、前記判定工程が、その解析値の時間積分値を、その解析値を代表する値として用いることにより、前記負荷によって前記脳損傷が発生するか否かを判定する請求項１ないし１２のいずれかに記載の脳損傷判定方法。
【請求項１５】
前記静水圧応力の解析値が、時間と共に変動するものであり、前記判定工程が、その解析値の時間微分値を、その解析値を代表する値として用いることにより、前記負荷によって前記脳損傷が発生するか否かを判定する請求項１ないし１２のいずれかに記載の脳損傷判定方法。
【請求項１６】
請求項１ないし１５のいずれかに記載の脳損傷判定方法を実行するためにコンピュータにより実行されるプログラム。
【請求項１７】
請求項１６に記載のプログラムをコンピュータ読み取り可能に記録した記録媒体。
【請求項１８】
表面に溝を有する脳が頭蓋骨腔内に収容されて構成された人体の頭部を有限要素法を用いたシミュレーションによって解析するために使用され、その頭部を複数の要素の組合せによって３次元的に表現する人体頭部有限要素モデルであって、
前記脳を前記溝と共に３次元的に表現する脳モデルであって、前記脳の表面近傍部のうち前記溝を隔てて互いに対向する２つの部位間の、その溝が延びる方向における相対すべりを許容するととも、それら２つの部位間にそれらの対向方向に作用する反力を表現するものと、
前記頭蓋骨を３次元的に表現する頭蓋骨モデルと
を含む人体頭部有限要素モデル。
【請求項１９】
前記脳モデルが、前記相対すべりの大きさに依存することなく、前記２つの部位間の距離が設定距離より短い場合には、その距離が短くなるにつれて増加するように前記反力を発生させる一方、長い場合には、前記反力を発生させない選択的ばねモデルである請求項１８に記載の人体頭部有限要素モデル。
【請求項２０】
前記脳モデルが、さらに、脳脊髄液を隔てて互いに対向する２つの部位である前記頭蓋骨と前記脳との両表面間における相対すべりを許容するとともに、それら２つの部位間にそれらの対向方向に作用する反力を表現する請求項１８または１９に記載の人体頭部有限要素モデル。
【請求項２１】
さらに、前記脳と前記頭蓋骨との間の間隙を満たす脳脊髄液を有限要素モデルによって３次元的に表現する脳脊髄液モデルであって、前記脳脊髄液を隔てて互いに対向する２つの部位である前記頭蓋骨と前記脳との両表面間における相対すべりを許容するとともに、それら２つの部位間にそれらの対向方向に作用する反力を表現するものを含む請求項１８または１９に記載の人体頭部有限要素モデル。
【請求項２２】
前記脳脊髄液モデルが、前記脳脊髄液を複数の粒子が浮遊している流体として表現するとともに、各粒子が他の粒子に、両者間の距離に応じた反力を及ぼすように表現する請求項２１に記載の人体頭部有限要素モデル。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人体の頭部を複数の要素の組合せによって３次元的に表現する人体頭部有限要素モデルを用いることにより、頭部への負荷によってその頭部に脳損傷が発生するか否かをコンピュータによって判定する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
人体の頭部を複数の要素の組合せによって３次元的に表現する人体頭部有限要素モデルを用いることにより、頭部への負荷によってその頭部に脳損傷が発生するか否かをコンピュータによって判定する技術が既に知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
この特許文献１には、人間の脳を力学的に解析する技術が開示されている。この技術によれば、脳に衝撃が加えられたときにおけるその脳の挙動および変形が有限要素解析によって測定され、その測定値と脳耐性値(human brain tolerances)とが互いに比較される。その比較結果は、脳損傷の可能性および程度を判定するために利用される。
【０００４】
頭部への負荷によってその頭部に脳損傷が発生するか否かを精度よく判定するためには、一般に、頭部に加えられた負荷によってその頭部に発生する変化を観察するために測定することが適切な物理量の種類を選択することと、その物理量の測定値と比較すべき基準値の大きさを特定することとが重要である。
【０００５】
そのような適切な物理量の種類が既にいくつか提案されている。例えば、特許文献１には、そのような物理量として４種類が開示されており、第１の種類は、頭部の並進加速度であり、第２の種類は、頭部の角加速度であり、第３の種類は、頭部の並進加速度と角加速度との組み合わせであり、そして、第４の種類は、脳組織の伸びの程度である。
【０００６】
さらに、そのような物理量の別の種類として脳のひずみを採用することも既に提案されている。
【０００７】
ところで、人間の死因の一つに脳損傷がある。その脳損傷には複数種類の損傷が属するが、それらのうち急性硬膜下血腫損傷は死因として大きな割合を占めている。急性硬膜下血腫損傷は、頭部正中矢状面に存在する橋静脈の伸長および破断による出血を原因として、対極側脳損傷(Contre-coup injury)という形で脳前頭葉に頻発するといわれている。
【０００８】
図２０には、人間の頭部が頭部冠状断面図で示されている。頭部は、頭蓋骨３００の腔内に大脳３０２が収容されて構成されている。頭蓋骨３００の内面には硬膜３０４が位置している。大脳皮質３０６は、外側の灰白質３０８と内側の白質３１０とを含むように構成されている。大脳皮質３０６と硬膜３０４とに橋静脈３１２が連結されている。
【０００９】
急性硬膜下血腫損傷を判定するために、頭部正中矢状面脳前頭葉に生ずるひずみと橋静脈に生ずるひずみとを測定して行われた研究例が既に報告されている。この研究例においては、さらに、頭部正中矢状面脳前頭葉に生ずるひずみのピーク値は、脳にそれの質量中心まわりに回転衝撃を加えた条件での数値解析によれば、０．１４であると報告されている。さらに、橋静脈の引張試験により、最大ひずみが０．４４であるときに橋静脈が破断したことも報告されている。さらに、それらの値を用いることにより、頭部正中矢状面脳前頭葉に生ずる角加速度が７１．２ｋｒａｄ／ｓｅｃ２として算出された。この角加速度値は、動物実験による急性硬膜下血腫損傷発生限界曲線と比較した結果、人体における急性硬膜下血腫損傷を判定するための基準値（しきい値）として合理的に利用できることが報告されている。
【特許文献１】米国特許出願公開第２００２／００２８９８７号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
後に詳述するが、本発明者らは、自ら開発した人体頭部有限要素モデルを用いることにより、衝撃に応答する頭部の挙動および変形について解析を行った。その結果、前述の従来の技術では、頭部への衝撃によって脳損傷が発生するか否かを判定する精度を向上させるには限界があることが判明した。
【００１１】
本発明は、人体の頭部を複数の要素の組合せによって３次元的に表現する人体頭部有限要素モデルを用いることにより、頭部への負荷によってその頭部に脳損傷が発生するか否かをコンピュータによって判定する技術において、その判定の精度を向上させることを課題としてなされたものである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明によって下記の各態様が得られる。各態様は、項に区分し、各項には番号を付し、必要に応じて他の項の番号を引用する形式で記載する。これは、本発明が採用し得る技術的特徴の一部およびそれの組合せの理解を容易にするためであり、本発明が採用し得る技術的特徴およびそれの組合せが以下の態様に限定されると解釈すべきではない。すなわち、下記の態様には記載されていないが本明細書には記載されている技術的特徴を本発明の技術的特徴として適宜抽出して採用することは妨げられないと解釈すべきなのである。
【００１３】
さらに、各項を他の項の番号を引用する形式で記載することが必ずしも、各項に記載の技術的特徴を他の項に記載の技術的特徴から分離させて独立させることを妨げることを意味するわけではなく、各項に記載の技術的特徴をその性質に応じて適宜独立させることが可能であると解釈すべきである。
【００１４】
（１）  人体の頭部を複数の要素の組合せによって３次元的に表現する人体頭部有限要素モデルを用いることにより、頭部への負荷によってその頭部に脳損傷が発生するか否かをコンピュータによって判定する方法であって、
前記人体頭部有限要素モデルを用いることにより、前記負荷を表すデータに基づき、その負荷によって前記頭部に発生するひずみと静水圧応力とを有限要素法を用いたシミュレーションによって解析する解析工程と、
前記ひずみの解析値に関する第１条件の成否と、前記静水圧応力の解析値に関する第２条件の成否とに基づき、前記負荷によって前記脳損傷が発生するか否かを判定する判定工程と
を含む脳損傷判定方法。
【００１５】
本発明者らは、後に詳述するが、前述の、衝撃に応答する頭部の挙動および変形についての解析の結果、脳に発生する相当ひずみ値が０．１４であるときその脳に発生する相当応力値が７．２ｋＰａであることを確認した。さらに、脳に発生する相当応力値と静水圧応力値との関係を解析し、その結果、相当応力値が７．２ｋＰａであることが、静水圧応力値が２１５ｋＰａであることに対応することも確認した。
【００１６】
一方、脳損傷を判定するために静水圧応力の測定値と比較されるべき基準値の大きさは１００ｋＰａである。この値は、上述の２１５ｋＰａより低い。
【００１７】
そのため、脳のひずみ値を参照すれば、ひずみを原因とする脳損傷は予測できるが、ひずみ値のみを参照する限り、静水圧応力を原因とする脳損傷は予測できない。
【００１８】
以上説明した知見に基づき、本項に係る方法においては、人体頭部有限要素モデルを用いることにより、頭部への負荷を表すデータに基づき、その負荷によって頭部に発生するひずみと静水圧応力とが有限要素法を用いたシミュレーションによって解析される。さらに、ひずみの解析値に関する第１条件の成否と、静水圧応力の解析値に関する第２条件の成否とに基づき、頭部への負荷によって脳損傷が発生するか否かが判定される。
【００１９】
したがって、この方法によれば、ひずみの解析値に関する条件の成否のみに基づき、頭部への負荷によって脳損傷が発生するか否かが判定される場合に比較し、その判定の精度を向上させることが容易となる。
【００２０】
本項における「負荷」の一例は動的負荷、すなわち、衝撃である。別の例は静的負荷または準静的負荷である。また、「負荷」は、例えば、頭部を回転させる向きの負荷を意味するように解釈したり、頭部を並進運動させる向きの負荷を意味するように解釈したり、それら２種類の負荷の組合せを意味するように解釈することが可能である。
【００２１】
本項における「負荷を表すデータ」は、例えば、頭部に作用する力または頭部に発生する速度もしくは加速度（例えば、並進速度・加速度、回転速度・加速度）を表すデータを意味するように解釈したり、それら力または速度もしくは加速度の時刻暦を表すデータを意味するように解釈することが可能である。
【００２２】
本項に係る方法の用途の一例は、交通事故時の脳損傷発生の予測であり、別の例は、転倒事故時の脳損傷発生の予測である。本項に係る方法は、さらに、移動体（例えば、自動車、航空機）の乗員保護装置の開発・設計またはスポーツ用防具の衝撃緩和機構の開発・設計に利用することが可能である。
【００２３】
（２）  前記第１条件の成否が、前記ひずみの解析値とひずみ基準値との比較結果に依存し、前記第２条件の成否が、前記静水圧応力の解析値と静水圧応力基準値との比較結果に依存する（１）項に記載の脳損傷判定方法。
【００２４】
（３）  前記ひずみ基準値と静水圧応力基準値とが、それらに共通の物理量への換算値に関して互いに異なる関係を有するように予め設定された（２）項に記載の脳損傷判定方法。
【００２５】
前記（１）項に係る方法は、同じ頭部についてひずみ値と静水圧応力値との双方を考慮して脳損傷を判定するため、前記ひずみ基準値と静水圧応力基準値とが、それらに共通の物理量への換算値に関して互いに異なる関係を有するように予め設定された場合に特に有効である。
【００２６】
（４）  前記静水圧応力基準値の前記共通の物理量への換算値が、前記ひずみ基準値の前記共通の物理量への換算値より小さい（３）項に記載の脳損傷判定方法。
【００２７】
（５）  前記判定工程が、前記第１条件と第２条件との少なくとも一方が成立した場合に、前記負荷によって前記脳損傷が発生すると判定する工程を含む（１）ないし（３）項のいずれかに記載の脳損傷判定方法。
【００２８】
前記（１）ないし（３）項のいずれかに係る方法は、ひずみに関する第１条件と静水圧応力に関する第２条件とが一緒に成立した場合に、負荷によって頭部に脳損傷が発生すると判定する態様で実施することが可能である。
【００２９】
これに対し、本項に係る方法においては、ひずみに関する第１条件と静水圧応力に関する第２条件との少なくとも一方が成立した場合に、頭部への負荷によって脳損傷が発生すると判定される。
【００３０】
したがって、この方法によれば、頭部への負荷によって脳損傷が実際に発生する場合に、それにもかかわらず、脳損傷が発生しないと判定されてしまう状況、すなわち、脳損傷の判定漏れが発生する可能性を低減させることが容易となる。
【００３１】
（６）  前記解析工程が、前記負荷を表すデータに基づき、前記ひずみと静水圧応力とを動的陽解法によって解析する工程を含み、かつ、その動的陽解法が、
時間がタイムステップ幅Δｔで分割された各微小区間ごとに、前記各要素の各節点の変位、速度および加速度についての各増分と各要素におけるひずみおよび静水圧応力の各増分とを計算するとともに、それぞれのパラメータに関してこれまでに計算された複数の増分をパラメータごとに順次累積して時間積分を行うことにより、前記ひずみと静水圧応力とをそれぞれ時系列的に解析するものである（１）ないし（５）項のいずれかに記載の脳損傷判定方法。
【００３２】
この方法によれば、解析精度を確保しつつ、コンピュータによる計算時間の長さを実用的な範囲内に抑えることが容易となる。
【００３３】
（７）  前記解析工程が、力が前記各要素内を前記各微小区間内に伝播する伝播距離Δｘがその各要素の代表長さＬを超えないように、前記タイムステップ幅Δｔを調整する調整工程を含む（６）項に記載の脳損傷判定方法。
【００３４】
タイムステップ幅Δｔが長いほど、力が各要素内を各微小区間内に伝播する伝播距離Δｘが長くなる。一方、その伝播距離Δｘがその各要素の代表長さＬを超えてしまうと、そのときに取得された解析値の信頼性が低下する。
【００３５】
これに対し、本項に係る方法においては、各要素について伝播距離Δｘが代表長さＬを超えないように、タイムステップ幅Δｔが調整される。
【００３６】
この方法によれば、タイムステップ幅Δｔが不適切であることが原因で解析精度が低下してしまう事態の発生を回避することが容易となる。
【００３７】
本項に係る方法においては、伝播距離Δｘは、例えば、伝播速度ｖとタイムステップ幅Δｔとの積によって計算することが可能である。また、伝播速度ｖは、各要素の硬さ（例えば、要素の種類に応じて決まる材料特性値であるヤング率やポアソン比によって表される）や各要素の重さ（例えば、体積と密度との積により表される）を考慮して計算することが可能である。
【００３８】
タイムステップ幅Δｔの長さは、複数の要素に共通に設定される。そのため、それら要素についてそれぞれ計算される複数の伝播距離Δｘのうちの最小値に応じてタイムステップ幅Δｔが設定されることとなる。
【００３９】
各要素の代表長さは、例えば、各要素がワイヤ状を成す場合には、単純にその長さとして計算することが可能であり、四辺形状を成す場合には、例えば、その対角線の長さとして計算することが可能である。
【００４０】
（８）  前記頭部が、表面に溝を有する脳が頭蓋骨腔内に収容されて構成されており、
前記人体頭部有限要素モデルが、
（ａ）前記脳を前記溝と共に３次元的に表現する脳モデルであって、前記脳の表面近傍部のうち前記溝を隔てて互いに対向する２つの部位間の、その溝が延びる方向における相対すべりを許容するととも、それら２つの部位間にそれらの対向方向に作用する反力を表現するものと、
（ｂ）前記頭蓋骨を３次元的に表現する頭蓋骨モデルと
を含む（１）ないし（７）項のいずれかに記載の脳損傷判定方法。
【００４１】
この方法によれば、下記の（１８）項に係る人体頭部有限要素モデルを用いることにより、前記（１）ないし（７）項のいずれかに記載の脳損傷判定方法を実施することが可能となる。
【００４２】
（９）  前記脳モデルが、さらに、脳脊髄液を隔てて互いに対向する２つの部位である前記頭蓋骨と前記脳との両表面間における相対すべりを許容するとともに、それら２つの部位間にそれらの対向方向に作用する反力を表現する（８）項に記載の脳損傷判定方法。
【００４３】
この方法によれば、下記の（２０）項に係る人体頭部有限要素モデルを用いることにより、前記（８）項に記載の脳損傷判定方法を実施することが可能となる。
【００４４】
（１０）  前記判定工程が、前記静水圧応力の解析値が正であるか負であるかを区別して、前記負荷によって前記脳損傷が発生するか否かを判定する（１）ないし（９）項のいずれかに記載の脳損傷判定方法。
【００４５】
後に詳述するが、脳損傷が発生する原因は、脳に負荷される正の静水圧応力である場合もあれば負の静水圧応力である場合もある。そして、本発明者らは、静水圧応力が脳に与える影響は、その静水圧応力が正であるか負であるかによって異なる可能性があることに気が付いた。
【００４６】
このような知見に基づき、本項に係る方法においては、静水圧応力の解析値が正であるか負であるかを区別して、負荷によって脳損傷が発生するか否かが判定される。
【００４７】
この方法の一具体例においては、静水圧応力の解析値に基づき、かつ、その解析値が正であるか負であるかによって異なる判定規則に従い、負荷によって脳損傷が発生するか否かが判定される。その判定規則の一例に従えば、その解析値と基準値とが互いに比較され、かつ、その基準値が、それと比較されるべき解析値が正であるか負であるかによって変化させられる。
【００４８】
（１１）  前記静水圧応力基準値が、前記静水圧応力の解析値が正である場合にその解析値と比較される第１基準値と、前記静水圧応力の解析値が負である場合にその解析値と比較される第２基準値とを絶対値が互いに異なるように含む（２）ないし（４）項のいずれかに記載の脳損傷判定方法。
【００４９】
この方法においては、静水圧応力の解析値が正であるか負であるかに応じ、その解析値と比較される基準値の大きさが変化させられる。その結果、静水圧応力の解析値が正であるか負であるかを区別して、負荷によって脳損傷が発生するか否かが判定される。
【００５０】
（１２）  前記第１基準値の絶対値が、前記第２基準値の絶対値より大きい（１１）項に記載の脳損傷判定方法。
【００５１】
この方法においては、静水圧応力の解析値が負である場合には、正である場合の基準値より絶対値が小さい基準値とその解析値とが比較される。これは、後に詳述するように、脳に作用する静水圧応力が負である場合には、正である場合より絶対値が小さい静水圧応力であっても脳損傷が発生することが実験的に確認されたことに基づくものである。
【００５２】
（１３）  前記静水圧応力の解析値が、時間と共に変動するものであり、前記判定工程が、その解析値のピーク値を、その解析値を代表する値として用いることにより、前記負荷によって前記脳損傷が発生するか否かを判定する（１）ないし（１２）項のいずれかに記載の脳損傷判定方法。
【００５３】
脳に負荷される静水圧応力が時間と共に変動する場合には、その静水圧応力をより簡単な定量的情報（例えば、１個または数個の数値）によって代表することが、任意の静水圧応力の時間的推移を他の静水圧応力の時間的推移から区別するためにも、静水圧応力を用いて脳損傷判定を行うためにも、好都合である。
【００５４】
一方、後に詳述するように、本発明者らは、時間と共に変動する静水圧応力をそれの時間的なピーク値によって代表させ、そのピーク値を用いて脳損傷の有無を判定することが妥当性を有することに気が付いた。
【００５５】
このような知見に基づき、本項に係る方法においては、静水圧応力の解析値のピーク値が、その解析値を代表する値として用いられることにより、負荷によって脳損傷が発生するか否かが判定される。
【００５６】
この方法においては、解析値が複数のピーク値を有する場合に、それらピーク値のうち絶対値が最大のものを唯一のピーク値として選択することが可能である。また、それら複数のピーク値が正の領域と負の領域とに共存する場合に、それら領域のうち予め選択されたいずれかの領域に存在するピーク値を選択することも可能である。
【００５７】
（１４）  前記静水圧応力の解析値が、時間と共に変動するものであり、前記判定工程が、その解析値の時間積分値を、その解析値を代表する値として用いることにより、前記負荷によって前記脳損傷が発生するか否かを判定する（１）ないし（１２）項のいずれかに記載の脳損傷判定方法。
【００５８】
後に詳述するが、本発明者らは、さらに、時間と共に変動する静水圧応力をそれの時間積分値によって代表させ、その時間積分値を用いて脳損傷の有無を判定することが妥当性を有することにも気が付いた。
【００５９】
このような知見に基づき、本項に係る方法においては、静水圧応力の解析値の時間積分値が、その解析値を代表する値として用いられることにより、負荷によって脳損傷が発生するか否かが判定される。
【００６０】
（１５）  前記静水圧応力の解析値が、時間と共に変動するものであり、前記判定工程が、その解析値の時間微分値を、その解析値を代表する値として用いることにより、前記負荷によって前記脳損傷が発生するか否かを判定する（１）ないし（１２）項のいずれかに記載の脳損傷判定方法。
【００６１】
後に詳述するが、本発明者らは、さらに、時間と共に変動する静水圧応力をそれの時間微分値によって代表させ、その時間微分値を用いて脳損傷の有無を判定することが妥当性を有することにも気が付いた。
【００６２】
このような知見に基づき、本項に係る方法においては、静水圧応力の解析値の時間微分値が、その解析値を代表する値として用いられることにより、負荷によって脳損傷が発生するか否かが判定される。
【００６３】
この方法においては、解析値の時間微分値が複数存在する場合に、それら時間微分値のうち絶対値が最大のものを唯一の時間微分値として選択することが可能である。また、それら複数の時間微分値が正の領域と負の領域とに共存する場合に、それら領域のうち予め選択されたいずれかの領域に存在する時間微分値を選択することも可能である。
【００６４】
（１６）  （１）ないし（１５）項のいずれかに記載の脳損傷判定方法を実行するためにコンピュータにより実行されるプログラム。
【００６５】
このプログラムがコンピュータにより実行されれば、前記（１）ないし（１５）項のいずれかに係る方法におけると基本的に同じ原理に従い、同様な効果が実現され得る。
【００６６】
（１７）  （１６）項に記載のプログラムをコンピュータ読み取り可能に記録した記録媒体。
【００６７】
この記録媒体に記録されているプログラムがコンピュータにより実行されれば、前記（１）ないし（１５）項のいずれかに係る方法と同じ作用効果が実現され得る。
【００６８】
この記録媒体は種々な形式を採用可能であり、例えば、フレキシブル・ディスク等の磁気記録媒体、ＣＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の光記録媒体、ＭＯ等の光磁気記録媒体、ＲＯＭ等のアンリムーバブル・ストレージ等のいずれかを採用し得る。
【００６９】
（１８）  表面に溝を有する脳が頭蓋骨腔内に収容されて構成された人体の頭部を有限要素法を用いたシミュレーションによって解析するために使用され、その頭部を複数の要素の組合せによって３次元的に表現する人体頭部有限要素モデルであって、
前記脳を前記溝と共に３次元的に表現する脳モデルであって、前記脳の表面近傍部のうち前記溝を隔てて互いに対向する２つの部位間の、その溝が延びる方向における相対すべりを許容するととも、それら２つの部位間にそれらの対向方向に作用する反力を表現するものと、
前記頭蓋骨を３次元的に表現する頭蓋骨モデルと
を含む人体頭部有限要素モデル。
【００７０】
人間の脳の表面には現実には溝が存在する。それにもかかわらず、従来の脳モデルは、その溝を表現するようには構成されていなかった。
【００７１】
本発明者らは、溝を考慮しない溝なし脳モデルと、溝を考慮した溝あり脳モデルとを作成した。溝なし脳モデルにおいては、溝における脳組織のすべり、すなわち、脳の表面近傍部のうち溝を隔てて互いに対向する２つの部位間の相対すべりが再現されるようにはなっていないのに対し、溝あり脳モデルにおいては、その相対すべりが再現される。
【００７２】
そして、本発明者らは、それら２種類の脳モデルを利用することにより、頭部が動的負荷を受けた場合、脳表面の溝が脳内に生ずるひずみに及ぼす影響について研究を行った。その結果、相対すべりを考慮した場合と考慮しない場合とでは、ひずみの解析値が異なることが判明した。
【００７３】
人間の現実の頭部内においては、脳と頭蓋骨との間の間隙が脳脊髄液で満たされている。この脳脊髄液は、脳の溝内にも存在し、脳の表面近傍部のうち溝を隔てて互いに対向する２つの部位間に力を伝達する媒体として作用する。また、脳脊髄液による力伝達特性は、上記２つの部位間の間隙内の各位置における流動性の如何によって異なる。したがって、そのような脳脊髄液の力伝達特性が再現されるように人体頭部有限要素モデルを構築することが望ましい。
【００７４】
このような知見に基づき、本項に係る人体頭部有限要素モデルによれば、そのうちの脳モデルが、脳を溝と共に３次元的に表現するとともに、脳の表面近傍部のうち溝を隔てて互いに対向する２つの部位間の、その溝が延びる方向における相対すべりを許容するととも、それら２つの部位間にそれらの対向方向に作用する反力を表現する脳モデルとして構成される。
【００７５】
（１９）  前記脳モデルが、前記相対すべりの大きさに依存することなく、前記２つの部位間の距離が設定距離より短い場合には、その距離が短くなるにつれて増加するように前記反力を発生させる一方、長い場合には、前記反力を発生させない選択的ばねモデルである（１８）項に記載の人体頭部有限要素モデル。
【００７６】
このモデルによれば、脳の表面近傍部のうち溝を隔てて互いに対向する２つの部位間にそれらの対向方向に作用する反力がそれら部位間の距離に応じて変化する様子を表現することが可能となる。
【００７７】
（２０）  前記脳モデルが、さらに、脳脊髄液を隔てて互いに対向する２つの部位である前記頭蓋骨と前記脳との両表面間における相対すべりを許容するとともに、それら２つの部位間にそれらの対向方向に作用する反力を表現する（１８）または（１９）項に記載の人体頭部有限要素モデル。
【００７８】
前述のように、人間の現実の頭部内においては、脳と頭蓋骨との間の間隙が脳脊髄液で満たされている。この脳脊髄液は、脳脊髄液を隔てて互いに対向する２つの部位である頭蓋骨と脳との間に力を伝達する媒体として作用する。また、脳脊髄液による力伝達特性は、上記間隙内の各位置における流動性の如何によって異なる。したがって、そのような脳脊髄液の力伝達特性が再現されるように人体頭部有限要素モデルを構築することが望ましい。
【００７９】
このような知見に基づき、本項に係る人体頭部有限要素モデルにおいては、脳モデルが、さらに、脳脊髄液を隔てて互いに対向する２つの部位である頭蓋骨と脳との両表面間における相対すべりを許容するとともに、それら２つの部位間にそれらの対向方向に作用する反力を表現する。
【００８０】
（２１）  さらに、前記脳と前記頭蓋骨との間の間隙を満たす脳脊髄液を有限要素モデルによって３次元的に表現する脳脊髄液モデルであって、前記脳脊髄液を隔てて互いに対向する２つの部位である前記頭蓋骨と前記脳との両表面間における相対すべりを許容するとともに、それら２つの部位間にそれらの対向方向に作用する反力を表現するものを含む（１８）または（１９）項に記載の人体頭部有限要素モデル。
【００８１】
この人体頭部有限要素モデルによれば、脳脊髄液の力伝達特性を表現するために、脳モデルとは別に脳脊髄液モデルが用いられる。
【００８２】
（２２）  前記脳脊髄液モデルが、前記脳脊髄液を複数の粒子が浮遊している流体として表現するとともに、各粒子が他の粒子に、両者間の距離に応じた反力を及ぼすように表現する（２０）または（２１）項に記載の人体頭部有限要素モデル。
【００８３】
有限要素法においては、対象物が極度に変形した場合にも解析精度が保証されるかという問題がある。そのような極度変形状態において発生する要素のからみつき(mesh tangling)という欠点を回避するために、例えば、スムースド・パーティクル流体力学(Smoothed Particle Hydrodynamics, SPH)という理論がルーシー(Lucy)、ジンゴールド(Gingold)およびモナゴハン(Monagohan)によって既に提唱されている。このような理論によれば、対象物をグリッドなしでモデル化できるとともに、固体に比べて変形量が大きい流体を対象物としてモデル化できる。
【００８４】
そして、このような理論によれば、解析対象としての流体を、複数の粒子が浮遊している流体として表現されるとともに、各粒子が他の粒子に、両者間の距離に応じた反力を及ぼすように表現される。
【００８５】
このような知見に基づき、本項に係る人体頭部有限要素モデルにおいては、脳脊髄液モデルが、脳脊髄液を複数の粒子が浮遊している流体として表現するとともに、各粒子が他の粒子に、両者間の距離に応じた反力を及ぼすように表現する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００８６】
以下、本発明のさらに具体的な実施の形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明する。
【００８７】
図１には、本発明の一側面の一実施形態に従う脳損傷判定方法を実施するのに好適な脳損傷判定システム（以下、単に「システム」という。）のハードウエア構成が概念的にブロック図で表されている。このシステムは、コンピュータ１０に入力装置１２と出力装置１４とが接続されることによって構成されている。コンピュータ１０は、よく知られているように、プロセッサ２０とメモリ２２とを含むように構成されている。入力装置１２は、例えば、ポインティング・デバイスとしてのマウス、キーボードを含むように構成される。出力装置１４は、文字、図形等の画像を画面上に表示するモニタ３０を含むように構成される。
【００８８】
図２には、メモリ２２の構成が概念的に表されている。メモリ２２には、プログラム記憶部４０とデータ記憶部４２とが設けられている。プログラム記憶部４０には、有限要素解析プログラムを始めとする各種プログラムが予め記憶されている。データ記憶部４２には、人体の頭部を３次元的に表現する人体頭部有限要素モデル（以下、単に「頭部モデル」という。）を定義するためのモデルデータが予め記憶されている。
【００８９】
図３には、その頭部モデル５０が、人体の頭部のうちの正中矢状面より左側の部分に関して斜視図で示されている。同図に示すように、この頭部モデル５０は、頭蓋骨を３次元的に表現する頭蓋骨モデル５２と、脳を３次元的に表現する脳モデル５４と、人体の顔面骨を３次元的に表現する顔面骨モデル５６とを含むように構成されている。それら３つのモデル５２，５４，５６は、互いに異なる材料特性値を与えられている。
【００９０】
図２に示すように、データ記憶部４２には、さらに、静水圧応力基準値ＨＳｒｅｆとひずみ基準値ＳＴｒｅｆとが予め記憶されている。それら値の設定については後述する。
【００９１】
図２に示すように、データ記憶部４２には、他のデータがテンポラリーに保存可能となっている。
【００９２】
以上説明したシステムを用いることにより、特定の衝撃（これが前記（１）項における「負荷」の一例である。）が頭部に加えられる想定の下で、その衝撃によって脳損傷が発生するか否かを判定するために、前記脳損傷判定方法が実行される。そして、図４には、その脳損傷判定方法の内容が経時的にフローチャートで表されている。
【００９３】
この脳損傷判定方法においては、まず、ステップＳ１（以下、単に「Ｓ１」で表す。他のステップについても同じとする。）において、頭部に加えられる衝撃を表すデータを取得するための実験が行われる。
【００９４】
この実験においては、例えば、図５および図６に模型的に示す実験装置が使用される。この実験装置は、自動車の衝突試験を行うための装置である。この実験装置においては、現実の頭部を再現する頭部ダミー７２が使用される。この頭部ダミー７２は、自動車の衝突実験を行うための実験車両７３に搭載される衝突試験用全身ダミー７４の頭部である。図５には、衝突前の実験車両７３の室内の様子が示され、これに対し、図６には、衝突時の実験車両７３の室内の様子が示されている。
【００９５】
図５に示すように、実験車両７３は、それの乗員室を構成するために、ルーフパネル７５，ウインドシールド７６，ダッシュボード７７，センタピラー７８，フロアパネル７９等を備えている。実験車両７３は、さらに、全身ダミー７４を位置決めするためのシート８０，衝突中に全身ダミー７４の姿勢を拘束するためのシートベルト８１等を備えている。
【００９６】
図５に示すように、頭部ダミー７２には加速度計８２が内蔵されている。これにより、衝突時に頭部ダミー７２に発生する並進加速度と角加速度とを計測することが可能となっている。
【００９７】
図７には、頭部ダミー７２の回転運動に対応して頭部モデル５０が回転中心まわりに角加速度を有して回転させられる様子が斜視図で示されている。すなわち、頭部モデル５０を用いて頭部の挙動を有限要素法によって解析するための条件が示されているのである。
【００９８】
図４のＳ１においては、以上説明した実験装置を用いて実験が行われ、その結果、Ｓ２において、衝撃を表すデータとして、頭部ダミー７２の並進加速度および角加速度（それらのうちの少なくとも一方でも可。）の時刻暦を表すデータが取得される。このデータは、加速度波形データであり、その取得後にはメモリ２２のデータ記憶部４２に保存される。
【００９９】
続いて、Ｓ３において、有限要素解析が行われる。有限要素解析は、よく知られているように、コンピュータによる数値計算手法の一つであり、連続体を多数の、有限の大きさを有する要素、例えばメッシュに分割し、個々の要素の物理量を連立の材料特性方程式（剛性方程式）に組み込んで全体の系を数値計算する手法である。全体の系は全体剛性方程式によって表現され、その全体剛性方程式は、全体剛性マトリクスを含むように定義される。材料特性方程式は、有限要素法の解析特性を制御する係数として材料特性係数（例えば、材料特性値）を有している。
【０１００】
このＳ３の詳細が有限要素解析プログラムとして図８にフローチャートで概念的に表されている。
【０１０１】
この有限要素解析プログラムにおいては、概略的に説明すれば、加速度波形デタに基づき、衝撃に応答して頭部に発生するひずみと静水圧応力とが動的陽解法によって解析される。動的陽解法は、増分計算法の一例である。
【０１０２】
この動的陽解法においては、時間がタイムステップ幅Δｔで分割された各微小区間（微小時間を有する計算ステップ）ごとに、頭部モデル５０の各要素の各節点の変位、速度および加速度についての各増分と各要素におけるひずみおよび静水圧応力の各増分とが計算される。さらに、それぞれのパラメータ（すなわち、変位、速度、加速度、ひずみおよび静水圧応力）に関して各解析時刻ｔまでに計算された複数の増分がパラメータごとに順次累積されて時間積分が行われる。それにより、ひずみと静水圧応力とがそれぞれ時系列的に解析される。それらひずみと静水圧応力とのそれぞれの解析値（累積値）は、解析時刻ｔに関連付けてメモリ２２のデータ記憶部４２に保存される。
【０１０３】
具体的に説明すれば、この有限要素解析プログラムにおいては、まず、Ｓ１１において、解析時刻ｔの値が０にセットされる。次に、Ｓ１２において、タイムステップ幅Δｔの値が調整される。タイムステップ幅Δｔは、解析時刻ｔの今回値ｔ（ｉ）に加算されることにより、解析時刻ｔの次回値ｔ（ｉ＋１）を算出するために利用される。
【０１０４】
タイムステップ幅Δｔが長いほど、力が各要素内を各微小区間内に伝播する伝播距離Δｘが長くなる。一方、その伝播距離Δｘがその各要素の代表長さＬを超えてしまうと、そのときに取得された解析値の信頼性が低下する。そのため、本実施形態においては、タイムステップ幅Δｔの調整が、力が各要素内を各微小区間内に伝播する伝播距離Δｘがその各要素の代表長さＬを超えないように行われる。
【０１０５】
具体的には、伝播距離Δｘは、例えば、伝播速度ｖとタイムステップ幅Δｔとの積によって計算される。また、伝播速度ｖは、各要素の硬さ（例えば、要素の種類に応じて決まる材料特性値であるヤング率やポアソン比によって表される）や各要素の重さ（例えば、体積と密度との積により表される）を考慮して計算される。
【０１０６】
タイムステップ幅Δｔの長さは、頭部モデル５０を構成する複数の要素に共通に設定される。そのため、それら要素についてそれぞれ計算される複数の伝播距離Δｘのうちの最小値に応じてタイムステップ幅Δｔが設定される。
【０１０７】
各要素の代表長さは、例えば、各要素がワイヤ状を成す場合には、単純にその長さとして計算され、四辺形状を成す場合には、例えば、その対角線の長さとして計算される。
【０１０８】
続いて、Ｓ１３において、動的陽解法に従い、各節点の変位、速度および加速度の各増分（タイムステップ幅Δｔ当たりの増分）が計算される。その後、Ｓ１４において、動的陽解法に従い、各要素の応力およびひずみの各増分が計算される。
【０１０９】
続いて、Ｓ１５において、各節点ごとに、変位についてこれまでに計算された複数の増分の累積値（合計値）と、速度についてこれまでに計算された複数の増分の累積値（合計値）と、加速度についてこれまでに計算された複数の増分の累積値（合計値）とが計算される。
【０１１０】
その後、Ｓ１６において、各要素ごとに、応力についてこれまでに計算された複数の増分の累積値（合計値）と、ひずみについてこれまでに計算された複数の増分の累積値（合計値）とが計算される。
【０１１１】
続いて、Ｓ１７において、計算された複数の累積値が解析時刻ｔの今回値に関連付けてメモリ２２に保存される。その後、Ｓ１８において、計算された複数の累積値が解析時刻ｔの今回値に関連付けてモニタ３０の画面上に表示される。これにより、ひずみと応力とにつき、解析値の時間的推移が表示される。
【０１１２】
続いて、Ｓ１９において、解析時刻ｔの今回値が最大時間（解析終了時刻）ｔｍａｘ以上であるか否かが判定される。すなわち、今回の有限要素解析が完了したか否かが判定されるのである。今回は、解析時刻ｔの今回値が最大時間ｔｍａｘ以上ではないと仮定すれば、判定がＮＯとなり、Ｓ２０において、解析時刻ｔの今回値にタイムステップ幅Δｔが加算されることにより、解析時刻ｔの次回値が算出される。その後、Ｓ１３に戻り、次の微小区間についての有限要素解析が行われる。
【０１１３】
Ｓ１３ないしＳ２０の実行が繰り返された結果、解析時刻ｔの今回値が最大時間ｔｍａｘ以上となれば、Ｓ１９の判定がＹＥＳとなり、Ｓ２１に移行する。このＳ２１においては、Ｓ１６の実行結果を参照することにより、静水圧応力についての複数の解析値のうちの最大値ＨＳｍａｘ（ある時間領域内における最大値であり、ピーク値ともいう。）が取得されるとともに、ひずみについての複数の解析値のうちの最大値ＳＴｍａｘ（ある時間領域内における最大値であり、ピーク値ともいう。）が取得される。
【０１１４】
その後、Ｓ２２において、取得された最大値ＨＳｍａｘが前記静水圧応力基準値ＨＳｒｅｆ以上であるか否かが判定される。今回は、静水圧応力基準値ＨＳｒｅｆ以上であると仮定すれば、判定がＹＥＳとなり、Ｓ２３において、今回の衝撃によって脳損傷が発生すると判定される。必要に応じ、そのことがモニタ３０の画面上に表示される。以上で、この有限要素解析プログラムの今回の実行が終了する。
【０１１５】
これに対し、今回は、取得された最大値ＨＳｍａｘが静水圧応力基準値ＨＳｒｅｆ以上ではないと仮定すれば、Ｓ２２の判定がＮＯとなり、Ｓ２４に移行する。このＳ２４においては、取得された最大値ＳＴｍａｘが前記ひずみ基準値ＳＴｒｅｆ以上であるか否かが判定される。今回は、ひずみ基準値ＳＴｒｅｆ以上であると仮定すれば、判定がＹＥＳとなり、Ｓ２３において、今回の衝撃によって脳損傷が発生すると判定される。
【０１１６】
これに対し、今回は、取得された最大値ＨＳｍａｘが静水圧応力基準値ＨＳｒｅｆ以上ではなく、しかも、取得された最大値ＳＴｍａｘがひずみ基準値ＳＴｒｅｆ以上ではないと仮定すれば、Ｓ２２の判定もＳ２４の判定もＮＯとなり、Ｓ２５に移行する。このＳ２５においては、今回の衝撃によっては脳損傷が発生しないと判定される。必要に応じ、そのことがモニタ３０の画面上に表示される。以上で、この有限要素解析プログラムの今回の実行が終了し、さらに、以上で、前記脳損傷判定方法の今回の実行も終了する。
【０１１７】
なお付言すれば、以上説明したステップのうちＳ１３ないしＳ１６は、例えば、市販の陽解法動的有限要素解析プログラムである「ＰＡＭ−ＣＲＡＳＨ（仏国ＥＳＩ社が製造し、日本ＥＳＩ社が販売するプログラム）」または「ＬＳ−ＤＹＮＡ（ＬＳＴＣ(Livermore Software Technology Corporation)社が製造し、日本総合研究所が販売するプログラム）」と同様なプログラムをコンピュータ１０に実行させることによって実行することが可能である。
【０１１８】
ここで、静水圧応力基準値ＨＳｒｅｆおよびひずみ基準値ＳＴｒｅｆの設定について説明する。
【０１１９】
本発明者らは、頭部モデル５０を用いて動的陽解法による有限要素解析を行い、その結果、頭部の相当ひずみのピーク値と角加速度との関係と、相当ひずみ速度のピーク値と角加速度との関係と、相当応力のピーク値と相当ひずみのピーク値との関係と、静水圧応力のピーク値と相当応力のピーク値との関係とを取得した。
【０１２０】
図９には、取得された相当ひずみのピーク値と角加速度との関係がグラフで表されている。このグラフによれば、相当ひずみのピーク値が０．１４であるとき、すなわち、脳損傷が発生するか否かをひずみに着目して判定するときに参照すべき値であるとして報告されている値に一致するときに、角加速度が１０．８ｋｒａｄ／ｓｅｃ２であることが分かる。
【０１２１】
図１０には、取得された相当ひずみ速度のピーク値と角加速度との関係がグラフで表されている。このグラフによれば、角加速度が１０．８ｋｒａｄ／ｓｅｃ２であるときに、相当ひずみ速度のピーク値が４００ｓ−１であることが分かる。
【０１２２】
図１１には、取得された相当応力のピーク値と相当ひずみのピーク値との関係がグラフで表されている。このグラフによれば、相当ひずみのピーク値が０．１４であるときに、相当応力のピーク値が７．２ｋＰａであることが分かる。
【０１２３】
図１２には、取得された静水圧応力のピーク値と相当応力のピーク値との関係がグラフで表されている。このグラフによれば、相当応力のピーク値が７．２ｋＰａであるときに、静水圧応力のピーク値が２１５ｋＰａであることが分かる。
【０１２４】
前述のように、橋静脈の破断によって脳損傷が発生する場合、脳の一部である頭部正中矢状面脳前頭葉に生ずる角加速度が７１．２ｋｒａｄ／ｓｅｃ２を超えることが報告されている。これに対し、本発明者らによる上述の研究によれば、角加速度が１０．８ｋｒａｄ／ｓｅｃ２であるとき、すなわち、７１．２ｋｒａｄ／ｓｅｃ２より著しく小さい値であるときでも、脳損傷が発生する可能性があることが分かる。さらに、本発明者らによる上述の研究によれば、角加速度が１０．８ｋｒａｄ／ｓｅｃ２であるときに、静水圧応力のピーク値が２１５ｋＰａであることも分かる。
【０１２５】
よって、本実施形態においては、７１．２ｋｒａｄ／ｓｅｃ２が、ひずみ基準値が角加速度に換算された換算値の一例であり、１０．８ｋｒａｄ／ｓｅｃ２が、静水圧応力基準値が角加速度に換算された換算値の一例である。そして、本実施形態においては、それら２つの換算値が互いに一致しておらず、具体的には、前者の換算値が後者の換算値より大きい。
【０１２６】
したがって、脳損傷の発生をより正確に予想するためには、衝撃によって脳に発生するひずみを解析するのみでは足りず、それと別のパラメータも解析することが重要であることが分かる。
【０１２７】
このような知見に基づき、本実施形態においては、脳損傷の発生を予想するためには、衝撃によって脳に発生するひずみと静水圧応力とが解析されるとともに、ひずみの解析値に関する第１条件が、それがひずみ基準値ＳＴｒｅｆ以上であるときに成立するように定義されるとともに、静水圧応力の解析値に関する第２条件が、それが静水圧応力基準値ＨＳｒｅｆ以上であるときに成立するように定義されている。
【０１２８】
さらに、本実施形態においては、ひずみ基準値ＳＴｒｅｆが０．１４という値を有するように設定されるとともに、静水圧応力基準値ＨＳｒｅｆが、前述のように、１００ｋＰａという値を有するように設定されている。
【０１２９】
さらに、本実施形態においては、それら第１および第２条件の少なくとも一方が成立したときに、脳損傷が発生すると判定される。これにより、脳損傷の判定漏れを回避することが容易となる。
【０１３０】
以上の説明から明らかなように、本実施形態においては、図８におけるＳ１１ないしＳ２０が前記（１）項における「解析工程」の一例を構成し、Ｓ２１ないしＳ２５が同項における「判定工程」の一例を構成しているのである。
【０１３１】
次に、本発明の第２実施形態を説明する。
【０１３２】
図１３には、本実施形態に従う脳損傷判定方法を実施するために使用される人体頭部有限要素モデル（以下、単に「頭部モデル」という。）が示されている。この頭部モデル９０は、脳を３次元的に表現する脳モデル９２と、頭蓋骨を３次元的に表現する頭蓋骨モデル９４と、人体の顔面骨を３次元的に表現する顔面骨モデル（図示省略）とを含むように構成されている。
【０１３３】
脳モデル９２は、第１実施形態における脳モデル５２と基本的な構成を共通にし、頭蓋骨モデル９４は、第１実施形態における頭蓋骨モデル５４と構成を共通にしている。ただし、脳モデル９２は、脳表面の溝（大脳溝）も３次元的に表現する。図１４には、脳モデル９２を構成する複数の要素のうち、脳溝に相当する間隙である相当間隙を隔てて互いに対向するもの（以下、「対向要素」という。）が拡大されて示されている。
【０１３４】
脳モデル９２においては、複数の対向要素の、相当間隙が延びる方向における相対すべりが許容されるととも、それら対向要素間にそれらの対向方向に作用する反力が表現される。
【０１３５】
具体的には、図１５に示すように、相当間隙の一側における対向要素に、他側における対向要素に向かう向きが設定される。この向きが、一側における対向要素が他側における対向要素に作用する反力Ｒの向きを表している。さらに、図１６に示すように、反力Ｒの大きさは、対向要素間の距離Ｄに応じて決まる。具体的には、距離Ｄが設定距離Ｄ０以下である状態では、その距離Ｄが短くなるにつれて増加し、一方、距離Ｄが設定距離Ｄ０を超える状態では、反力Ｒが０となる。図１７には、それら反力Ｒの大きさと距離Ｄの大きさとの関係の一例がグラフで表されている。すなわち、本実施形態においては、脳の表面近傍部のうち脳溝を隔てて対向する２つの部位間の機械的特性が選択的ばねモデルによってモデル化されているのである。
【０１３６】
なお付言すれば、脳脊髄液で満たされた頭蓋骨と脳との間の間隙を隔てて互いに対向する要素間に相互に作用する反力が発生する原因は、それら要素間を相互に結合する仮想的ばねである。この仮想的ばねは、ある時刻における要素間の距離が初期の距離より長くなっても短くなっても反力が発生する。この仮想的ばねの反力は、要素間の現在の距離と初期の距離との差に比例する。この反力の向きは、要素間の距離を初期の距離に戻そうとする向きとなる。すなわち、要素間の距離が初期の距離より長くなった場合、仮想的ばねの反力は、要素間の距離を狭めようとする向きに作用する。
【０１３７】
以上の説明から明らかなように、本実施形態においては、脳溝が再現されるように脳モデル９２が構成されているが、その理由を説明する。
【０１３８】
本発明者らは、本発明の完成に先立ち、外力によって頭部に角加速度が与えられた場合に発生する脳内のひずみの大きさに及ぼす大脳溝の考察するため、人間の脳を２次元的に表現する有限要素モデルを２種類作成し、角加速度に応答する脳内ひずみを動的陽解法の有限要素法によって解析した。
【０１３９】
それら２種類の脳モデルは共に、頭部中央の軸断面図を基に作成された。脳のメッシュサイズは約３ｍｍ、要素数は約４，０００である。解析結果に大脳溝の影響が顕著に現れるようにするため、大脳の白質と灰白質とで材料特性が共通であると仮定された。さらに、脳の材料構成則として線形粘弾性モデルが用いられた。
【０１４０】
それら２種類の脳モデルの一つは、脳の断層画像を基に脳をそれの大脳溝と共にモデル化された溝あり脳モデルである。この溝あり脳モデルにおいては、大脳溝を介して接触する脳組織表面にすべりの接触条件が与えられた。実際の大脳溝には、くも膜と、脳脊髄液で満たされた間隙とが存在するが、この溝あり脳モデルにおいては、溝表面に軟膜のみ存在し、間隙は存在しなかった。
【０１４１】
別の脳モデルは、溝なし脳モデルである。この溝なし脳モデルにおいては、大脳表面の溝を介した脳組織表面間にすべりはないと仮定され、溝を介して隣接する複数の要素が、複数の節点を共有するようにモデル化された。
【０１４２】
それら２種類の脳モデルについてのひずみ応答の解析値を互いに比較し、その結果、大脳溝における脳組織のすべりを考慮した場合の最大主ひずみのピーク値（複数の要素の最大主ひずみのうちの最大値）は、それを考慮しない場合より大きく、その差は最大で約２５パーセントであることが判明した。
【０１４３】
さらに、灰白質よりも白質の方が、大脳溝の存在が脳内ひずみ応答に及ぼす影響が大きいことが確認された。
【０１４４】
一方、人間が外傷によって死亡する事例の約３５パーセントが、人間が重度頭部外傷によって昏睡状態から死亡する事例であることが報告されている。さらに、外傷による死亡者の脳には、神経線維の損傷である「び慢性軸索損傷」が見られる。また、び慢性軸索損傷は、脳の白質内に多数存在する軸索に、外部負荷により、２０パーセント以上のひずみが発生すると発症するとの報告もある。
【０１４５】
以上説明した知見を総合すると、大脳溝におけるすべりを考慮することは、び慢性軸索損傷が発生するか否かを正確に判定するために重要な要素であることが分かる。
【０１４６】
したがって、本実施形態においては、脳モデル９２が、大脳溝におけるすべりを考慮して脳内のひずみ応答が解析できるように作成されている。
【０１４７】
さらに、本実施形態においては、脳モデル９２が、さらに、前述の対向要素におけると同様な原理に従い、脳脊髄液を隔てて互いに対向する２つの部位である頭蓋骨と脳との両表面間における相対すべりを許容するとともに、それら２つの部位間にそれらの対向方向に作用する反力を表現するように設計されている。
【０１４８】
次に、本発明の第３実施形態を説明する。
【０１４９】
図１８に示すように、本実施形態に従う脳損傷判定方法を実施するために使用される人体頭部有限要素モデル（以下、単に「頭部モデル」という。）１２０は、第１実施形態における脳モデル５２、頭蓋骨モデル５４および顔面骨モデル５６と同様な脳モデル１２２、頭蓋骨モデル１２４および顔面骨モデル（図示省略）を含むように構成されている。
【０１５０】
図１８に示すように、頭部モデル１２０は、さらに、脳と頭蓋骨との間の間隙を満たす脳脊髄液を表現する脳脊髄液モデル１２８を含むように構成されている。その脳脊髄液モデル１２８は、脳脊髄液を、複数の粒子が浮遊している流体として表現するとともに、図１９に示すように、各粒子が他の粒子に、両者間の距離に応じた反力を及ぼすように表現するモデルである。
【０１５１】
外部負荷に対する脳内の物理量応答（力学的応答）を正確に解析するために、脳脊髄液を考慮することが有効である。脳脊髄液は、脳と頭蓋骨との間において力を伝達する媒体として機能するのみならず、大脳溝を隔てた脳組織表面同士において力を伝達する媒体として機能するからである。
【０１５２】
しかし、脳脊髄液は、剛体より変形量が多いため、対象物をグリッドによって分割して近似的に表現するモデルを用いた通常の有限要素法では、解析に限界がある。これに対し、前述のスムースド・パーティクル流体力学という理論を採用すれば、対象物をグリッドなしでモデル化できるとともに、固体に比べて変形量が大きい流体を対象物としてモデル化できる。
【０１５３】
そこで、本実施形態においては、脳脊髄液モデル１２８が、そのスムースド・パーティクル流体力学という理論に従って構成されている。さらに、この脳脊髄液モデル１２８は、複数の粒子が相互の反力を及ぼすことを表現可能となっている。その反力の大きさは、図１７のグラフと同様なグラフで表されるように、粒子間の距離Ｄが設定距離Ｄ０より短い場合には、その距離Ｄが短くなるにつれて反力Ｒが増加し、距離Ｄが設定距離Ｄ０を超えると、反力Ｒが０となるように再現される。
【０１５４】
次に、本発明の第４実施形態を説明する。
【０１５５】
前述のように、第１実施形態においては、頭部への衝撃負荷に起因した脳損傷の有無を判定するために、その衝撃負荷に起因して頭部に発生する静水圧応力ＨＳが取得されるとともに、その静水圧応力ＨＳの取得値が静水圧応力基準値ＨＳｒｅｆ以上である場合に、脳損傷が発生すると判定される。
【０１５６】
さらに、第１実施形態においては、静水圧応力ＨＳが時系列的に複数取得され、それら複数の静水圧応力ＨＳのうちある時間領域内におけるピーク値が、上述の静水圧応力基準値ＨＳｒｅｆと比較される。しかも、第１実施形態においては、その静水圧応力基準値ＨＳｒｅｆが１００ｋＰａに設定される。
【０１５７】
ところで、脳損傷の有無を判定するために頭部全体を剛体として扱う手法が存在する。この手法の一代表例は、頭部重心における合成加速度を基礎に算出されるＨＩＣ（頭部傷害基準）が１，０００より大きい場合に頭部に致命的な損傷が生ずると判定する手法である。この手法は、重度の頭部損傷の発生を予測するには適している。
【０１５８】
しかし、比較的軽度な損傷や、脳のように複雑な構造を有する軟組織について損傷を予測することは困難である。そのような損傷を具体的に例示すれば、びまん性軸索損傷や軽度な脳損傷である脳震盪等が挙げられる。一方、そのような損傷は、組織レベルの損傷であるというよりむしろ、よりミクロな細胞レベルの損傷である。
【０１５９】
したがって、脳損傷をその種類を問わず漏れなく予測するためには、脳損傷を静水圧応力下において細胞レベルで評価することが重要である。
【０１６０】
ところで、細胞には種類があり、例えば、神経細胞は他の細胞と異なり、神経体と細胞体から分岐する軸索および多数の樹状突起から構成されている。神経細胞のレベルで確認される脳損傷としては前述のびまん性軸索損傷ＤＡＩが該当する。びまん性軸索損傷とは、脳全体に回転加速衝撃が加わった場合、脳実質と頭蓋間に相対運動が生じ、脳内に発生するせん断力によって大脳表面と大脳辺縁系および脳幹部と結ぶ神経軸索が広範囲で切断もしくは損傷されるために生ずる広範囲な神経連絡機能の断絶を意味する。重度の脳障害であるが、比較的軽度な症例としては脳震盪が挙げられる。細胞レベルでびまん性軸索損傷を確認すると、軸索部がひずみによって損傷を受けたことが確認できる。
【０１６１】
このような通常の脳神経細胞は、例えば、理化学研究所より分与されるＰＣ−１２細胞（ＲＣＢ  Ｎｏ．０００９）と基本的構造を共通にするため、ＰＣ−１２細胞によって代替できる。ＰＣ−１２細胞は、ＮＧＦ(Nerve Growth Factor,神経成長因子）の添加によって長い神経繊維を伸ばし、交感神経節細細胞様に分化させることができる。
【０１６２】
外力によって脳が損傷するメカニズムには種類がある。頭蓋と脳とが相対運動を行うことによって脳が損傷する場合もある。具体的に説明すれば、頭部が並進運動中に障害物に衝突することによって頭部が衝撃を受けると、頭部の直撃側においては正圧が生ずる一方、その対撃側においては負圧が生じる。そのため、脳内にキャビテーションが発生し、それによって脳実質が崩壊して脳損傷が発生すると説明されている。この損傷は、並進加速度衝撃損傷に分類される。この種の損傷は、前述のＨＩＣを用いて評価すなわち予測することは不可能である。
【０１６３】
そこで、本発明者らは、静水圧応力に着目した頭部損傷評価手法の確立を目指し、神経細胞の損傷のしきい値すなわち基準値を実験により求めた。その実験のために、静水圧応力負荷用実験装置が製作された。その実験装置を用いることにより、培養神経細胞ＰＣ−１２に静水圧応力が負荷され、その負荷後の培養神経細胞ＰＣ−１２に対して損傷評価が細胞レベルで行われた。その損傷評価には、細胞の剥離率を用いたものと、吸光度を用いたものとがあるが、それらは後に詳述する。
【０１６４】
この実験においては、脳神経細胞と類似する培養神経細胞としてＰＣ−１２細胞が採用された。ＤＭＥＭ（Dulbecco's Modified Eagle's Medium,ダルベッコ変法イーグル培地）培地に１０％ＨＳ（Horse Serum,ウマ血清）と１０％ＦＢＳ（Fetal Bovine Serum,牛胎児血清）を加えたものが増殖用培地とされ、２〜３日ごとに継代もしくは培地交換が行われた。ＰＣ−１２細胞の培養は、継代密度が１：８split、温度が３７℃、ＣＯ２濃度が５％である環境下において行われた。また、ＰＣ−１２細胞は、φ６０ｍｍの接着細胞培養用ディッシュ上に３００ｘ１０４cells/dishの割合で播種され、１２時間の培養後、ディッシュ表面への付着が確認されたＰＣ−１２細胞が使用された。
【０１６５】
本発明者らは、実験装置を２種類製作した。それは、ＰＣ−１２細胞に圧縮の静水圧応力（正の圧力波）を負荷するための実験装置と、膨張の静水圧応力（負の圧力波）を負荷するための実験装置である。それら実験装置は、いずれも、錘の落下によって生ずる衝撃を圧力波としてＰＣ−１２細胞に伝達することによって所望の静水圧応力をＰＣ−１２細胞に負荷するものである。
【０１６６】
図２１には、ＰＣ−１２細胞に正の圧力波すなわち正圧を印加するための実験装置が正面断面図で示されている。この実験装置は、シリンダ１００を直立姿勢で備えている。このシリンダ１００においては、ピストン１０２の一端部から伸び出たピストンロッド１０４が、シリンダ１００の上側開口端部１０６から上方に突出している。ピストンロッド１０４のうちシリンダ１００から突出する部分に受け部１０８が固定されている。錘１１０が重力によってピストンロッド１０４に沿って落下すると、錘１１０が受け部１０８に衝突する。錘１１０が受け部１０８に衝突すれば、ピストン１０２に衝撃が下向きに、すなわち、シリンダ１００内の空間１１２を圧縮する向きに発生する。
【０１６７】
シリンダ１００には通路形成部材１１４によって圧力容器１１６が気密に接続されている。通路形成部材１１４は、アルミニウム等、硬い材料で構成されている。その理由は後述する。圧力容器１１６は、本体１１８と上蓋１２０とによって構成されている。圧力容器１１６の使用状態においては、それら本体１１８と上蓋１２０とが、シリコン製の柔軟性を有するシート１２２であってその中央部が膜として機能するものをパッキンとして挟むように密着される。それにより、圧力容器１１６内の空間が、シリンダ１００に連通する上室１３０と、連通しない下室１３２とに仕切られている。
【０１６８】
シリンダ１００内の空間１１２と通路形成部材１１４内の通路と圧力容器１１６内の上室１３０とに跨る連続空間が形成されており、その連続空間はＤＤＷ（Double Distilled Water,二重蒸留水）で充填されている。これに対し、圧力容器１１６の下室１３２には、ＰＣ−１２細胞を収容するディッシュ（シャーレ）１３４が設置される。下室１３２は、ＰＢＳ（Phosphate-Buffered Salines,リン酸緩衝液）で充填されている。
【０１６９】
圧力容器１１６内においては、ディッシュ１３４が設置される下室１３２と、シリンダ１００に接続される上室１３０とが膜によって気密に分離されるため、下室１３２内を無菌状態に維持することが容易となっている。
【０１７０】
圧力容器１１６には、さらに、錘１１０の落下によって生じた衝撃によって圧力容器内１１６に負圧が発生しないように逆止弁１４０が取り付けられている。この逆止弁１４０は、よく知られているように、図示しない弁子と弾性部材とを含んでいる。
【０１７１】
この逆止弁１４０は、圧力容器１１６内の圧力が正圧である状態では、圧力容器１１６から大気に向かう圧力の流れを阻止する一方、圧力容器１１６内の圧力が負圧になろうとすると、大気から圧力容器１１６に向かう圧力の流れを許容し、その結果、逆止弁１４０が開いて大気圧が圧力容器１１６内に導入される。それにより、錘１１０の落下により、圧力容器１１６内の圧力が負圧になることが防止される。
【０１７２】
以上のように構成された実験装置においては、錘１１０の落下によって生じた衝撃は正の圧力波としてＤＤＷ中を伝播し、シート１２２によって形成された膜を介して、下室１３２内のＰＢＳおよびＰＣ−１２細胞に伝達される。実際に発生した正の圧力波を測定するために、圧力容器１１６の側面に圧力ゲージ１４２が装着されている。
【０１７３】
図２２には、錘の落下によって生じた衝撃によってＰＣ−１２細胞に負の圧力波すなわち負圧を印加するための実験装置が正面断面図で示されている。この実験装置は、図２１に示す実験装置と同様に、ピストン１５０が嵌合されたシリンダ１５２を直立姿勢で備えている。ただし、シリンダ１５２は、下側において開口部１５４を有し、ピストン１５０の一端部から伸び出たピストンロッド１５６がその開口部１５４から下方に突出している。そのピストンロッド１５６のうちシリンダ１５２から突出した部分に受け部１５８が固定されている。錘１６０が重力によってピストンロッド１５６に沿って落下すると、錘１６０が受け部１５８に衝突する。錘１６０が受け部１５８に衝突すれば、ピストン１５０に衝撃が下向きに、すなわち、今回は、シリンダ１５２内の空間１６２が膨張する向きに発生する。
【０１７４】
図２２に示す実験装置は、図２１に示す実験装置と基本的構造が共通する圧力容器１６６を備えている。その圧力容器１６６は、通路形成部材１７０を経てシリンダ１５２に気密に接続されているが、その通路形成部材１７０は、図２１に示す実験装置における通路形成部材１１４とは異なり、柔軟性を有する材料で構成されている。
【０１７５】
さらに、図２２に示す実験装置は、圧力容器１６６に逆止弁１７２が取り付けられている点では、図２１に示す実験装置と共通するが、その逆止弁１７２が、錘１６０の落下によって生ずる衝撃によって圧力容器１６６内に正圧が付随的に発生することを防止するために設けられている点では異なる。
【０１７６】
具体的には、この逆止弁１７２は、圧力容器１６６内の圧力が負圧である状態では、大気から圧力容器１６６に向かう圧力の流れを阻止する一方、圧力容器１６６内の圧力が正圧になろうとすると、圧力容器１６６から大気に向かう圧力の流れを許容し、その結果、逆止弁１７２が開いて圧力容器１６６が大気に開放される。それにより、圧力容器１６６内の圧力が正圧になることが防止される。
【０１７７】
図２３には、図２１に示す実験装置によって得られた正圧の時間的推移（圧縮の圧力波）がグラフで示され、図２４には、図２２に示す実験装置によって得られた負圧の時間的推移（膨張の圧力波）がグラフで示されている。図２３および図２４には、いずれも、圧力の時間的なピーク値が互いに異なる４種類のグラフが示されている。圧力の時間的なピーク値は、錘１１０，１６０の重量または落下高さを変化させることによって変化させられる。
【０１７８】
図２３および図２４から明らかなように、圧力波は周期性を有しており、圧縮時には、図２３に示すように、５〜１０ｍｓｅｃ程度、膨張時には、図２４に示すように、３０〜６０ｍｓｅｃ程度で、圧力波の第一周期が収束することが確認できる。これは、頭部衝突有限要素解析から得られた圧力波の収束時間である１０ｍｓｅｃと等価な結果である。これにより、頭部モデル５０と脳代替材料による実験値および解析結果との整合性が確認された。
【０１７９】
膨張時には、圧縮時より、収束に要する時間が長いが、波形に関しても有限要素解析による結果と類似しており、図２１および図２２に示す２種類の実験装置によって得られる圧力波は、実際の頭部衝撃時に発生する圧力波と等価であると考えられる。
【０１８０】
ここで、図２１に示す実験装置において、通路形成部材１１４が剛体で構成されている理由を説明する。通路形成部材１１４をゴムホース等、柔軟性を有する材料で構成したうえで当該実験装置を用いて正圧を発生させようとすると、圧力が周期的に変動し、大気圧に減衰して収束するまでに時間がかかり、その減衰期間、負圧が付随的に発生してしまう。減衰期間が長いほど、負圧が発生する傾向が大きい。これに対し、通路形成部材１１４を剛体で構成したうえで当該実験装置を作動させると、図２３に示すように、圧力がピーク値から低下すると速やかに大気圧に収束し、負圧がほとんど発生しない。
【０１８１】
したがって、図２１に示す実験装置においては、負圧ができる限り発生しないようにして、正圧印加に伴う細胞損傷を精度よく評価するために、通路形成部材１１４が剛体で構成されているのである。
【０１８２】
以上説明した各実験装置により正圧または負圧をＰＣ−１２細胞（以下、「試験片」ともいう。）に印加する試験が終了すると、可及的速やかに圧力容器１１６，１６６が分解され、試験後の試験片がディッシュ１３４ごと回収される。続いて、そのディッシュ１３４内のＰＢＳから試験片が取り出される。
【０１８３】
その後、その取り出された試験片からＰＢＳが完全に除去され、ＤＭＥＭ維持用培地３ｍｌがディッシュ１３４内に添加される。続いて、そのディッシュ１３４が再び、図示しないＣＯ２インキュベータ内において保存され、それにより、培養が継続される。その後、圧力容器１１６，１６６内に残存するＰＢＳがすべて回収される。続いて、その回収されたＰＢＳに対して遠心分離が行われ、それにより、死細胞が除去されてＰＢＳの上澄み液が回収される。
【０１８４】
その後、細胞の損傷を検出するためにＬＤＨ（乳酸脱水素酵素）アッセイ（分化）が行われる。具体的には、細胞膜損傷により、試験片から遊離してＰＢＳ中に浮遊するＬＤＨ活性が測定される。ＬＤＨ活性は、その吸光度によって定量的に測定される。その測定結果に基づき、細胞傷害率が測定される。その後、ＣＯ２インキュベータ内において保存されているディッシュ１３４内に残存する細胞数すなわち付着細胞数が測定される。それら工程は、細胞の損傷を評価するために行われ、以下、詳述する。
【０１８５】
本発明者らは、静水圧による力学的刺激を細胞が受けた際の影響を確認するため、剥離率による損傷評価と、吸光度による損傷評価とを行った。
【０１８６】
剥離率による損傷評価を説明するに、細胞は、ディッシュ、シャーレ、フラスコなどの培養容器底面に付着することによって伸展し、増殖することが可能である。その際、細胞は、付着するために足場となるタンパクを構築し、自らの固定を行っている。細胞が剥離するということは、その足場を失い、本来の位置に留置しないことを意味する。神経細胞の場合、神経細胞同士が軸索の伸展によってシナプスの結合を行い、ネットワークを構築する。静水圧などの外力によって細胞が容器表面から剥離するということは、そのネットワークが断絶されることを意味する。細胞の剥離を観察することは、平面上に培養を行ったｉｎ  ｖｉｔｒｏ試験であるため、本来の脳損傷形態とは異なる可能性があるが、静水圧が細胞に与える影響を確認するために有効な手法である。
【０１８７】
そこで、本発明者らは、静水圧応力による力学的刺激を受けた細胞の損傷を確認するために圧力波負荷後の細胞の付着率を計測した。培養神経細胞に対して圧力波を負荷することによって変化するディッシュ１３４上の付着細胞数の測定を行い、剥離率を算出した。付着細胞数は、例えば、血球計算盤を用いて測定される。
【０１８８】
本発明者らは、剥離率を次式のように定義した。
【０１８９】
Detachment rate= （(control−N）/ control) x 100
【０１９０】
この式における「control」は、圧力波負荷前のディッシュ１３４当たりの細胞数を意味し、「Ｎ」は、各圧力波負荷後のディッシュ１３４当たりの細胞数を意味する。
【０１９１】
図２５には、膨張の圧力波（ピーク値）を負荷した際の剥離率が、図２６には、圧縮の圧力波（ピーク値）を負荷した際の剥離率がそれぞれグラフで示されている。
【０１９２】
図２５からは、圧縮の圧力波のピーク値増大に伴って剥離率が上昇する傾向にあることが確認できる。圧縮時には、剥離率は圧力波ピーク値に対してほぼ線形で上昇している。図２６からは、膨張の圧力波負荷に関しても、圧力波のピーク値の絶対値の増大に伴って剥離率が上昇する傾向にあることが確認できる。膨張時には、圧縮時と比較するとばらつきが見られる。これは、負圧の収束時間、すなわち、圧力負荷時間が長いことに起因する相違であると考えられる。また、膨張時には、剥離率が、−４０〜−６０ｋＰａ程度の静水圧応力負荷領域において２０％程度の大きさに収束することが確認された。
【０１９３】
よって、この測定結果から、膨張時には、−５０ｋＰａ近傍が細胞膜損傷の限界値であると考えられる。
【０１９４】
本発明者らは、さらに、損傷を受けた細胞数の規模の推定を行うため、ＬＤＨアッセイによって得られる吸光度をもとに細胞傷害率の算出を行った。吸光度は、損傷を受けた細胞数に比例する物理量であり、マイクロプレートリーダを用いて測定される。例えば、試験片の入射前の光の強さをＩ０、試験片を透過した光の強さをＩとすると、吸光度は、log10(I0/I)で表される。上述の剥離率は、神経細胞間に構築されたネットワーク上に及ぼす影響の指標として利用されるが、今回測定を行うＬＤＨアッセイは、剥離した細胞の状態や、残存する細胞の生死を判定するために利用される。
【０１９５】
本発明者らは、細胞傷害率を次式のように定義した。
【０１９６】
Cytotoxicity rate = （（S−NC） / （PC−NC））x 100
【０１９７】
この式において「Ｓ」は、圧力負荷試験後のＰＢＳの回収後、遠心分離が行われたＰＢＳの上澄み液中に浮遊しているＬＤＨを検出した際に得られる吸光度を意味する。「ＮＣ」は、ネガティブ・コントロールであり、圧力波を負荷せず、ディッシュ１３４を圧力容器１１６，１６６内にＰＢＳと共に格納し、取り出し作業を行った際に得られる吸光度である。「ＰＣ」は、ポジティブ・コントロールであり、０．２％Tween２０を含むＰＢＳ溶液をディッシュ１３４と共に圧力容器１１６，１６６内に収容し、意図的に細胞膜を損傷させたものから得られた吸光度である。細胞傷害率は、このＰＣの吸光度に対する各検体Ｓの吸光度の割合を示す。また、「ＮＣ」は、バックグラウンドとしてＳとＰＣのそれぞれから除去された。
【０１９８】
図２７には、圧縮の静水圧応力を負荷した場合の細胞傷害率、図２８には、膨張の静水圧応力を負荷した場合の細胞傷害率がそれぞれグラフで示されている。図２７からは、圧縮の静水圧応力を負荷した場合には、圧力が０〜１００ｋＰａである領域においては、圧力波（ピーク値）の増大につれて細胞傷害率が大きな勾配で上昇し、１００ｋＰａを超える領域においては、細胞傷害率が一定の大きさに収束する傾向があることが確認できる。図２８からは、膨張の静水圧応力を負荷した場合には、−４０〜−７０ｋＰａ程度の圧力波において１０%程度の細胞傷害率が発生しており、剥離率も含め、負圧の増加時には、小さな絶対値の圧力であるにもかかわらず比較的高率で損傷が発生することが確認できる。
【０１９９】
よって、この測定結果から、圧縮時には、１００ｋＰａ近傍が細胞膜損傷の限界値であると考えられる。したがって、前述の第１実施形態において静水圧応力基準値ＨＳｒｅｆを１００ｋＰａに設定したことは妥当である。さらに、この測定結果からも、膨張時には、−５０ｋＰａ近傍が細胞膜損傷の限界値であると考えられる。
【０２００】
以上説明した知見に基づき、本実施形態においては、頭部モデル５０を構成する各部位（例えば、組織単位）につき、衝撃付与時に正圧が発生する部分が存在する場合には、その正圧のピーク値＋Ｐｍａｘの絶対値が第１しきい値Ｐｔｈ１（例えば、１００ｋＰａ）より大きいか、もしくは、衝撃付与時に負圧が発生する部分が存在する場合には、その負圧のピーク値−Ｐｍａｘの絶対値が第２しきい値Ｐｔｈ２（例えば、５０ｋＰａ）より大きいことを条件に、その部位に損傷が発生すると判定される。
【０２０１】
すなわち、本実施形態においては、損傷の有無が判定される各部位につき、正圧と負圧とがそれぞれ観察されるとともに、それら正圧および負圧と、互いに大きさが異なる２つのしきい値（前記（２）項における「静水圧応力基準値」の一例である。）との比較により、各部位に損傷が発生するか否かが判定されるのである。
【０２０２】
図２９には、脳損傷判定を行うためにコンピュータ１０によって実行される脳損傷判定プログラムの内容がフローチャートで概念的に表されている。
【０２０３】
この脳損傷判定プログラムにおいては、まず、Ｓ１０１において、ユーザの指令に従い、頭部モデル５０を構成する複数の部位のうちユーザが脳損傷判定を実行することを希望するものが判定部位として指定される。
【０２０４】
次に、Ｓ１０２において、その指定された判定部位に発生する正圧のピーク値＋Ｐｍａｘが取得される。具体的には、その判定部位に関連付けてデータ記憶部４２に時系列的に記憶されている複数の静水圧応力のうち符号が正である複数の静水圧応力のうちのピーク値が検索され、それがピーク値＋Ｐｍａｘとされる。それら複数の静水圧応力は、図８におけるＳ１１ないしＳ２０がコンピュータ１０によって実行されることによって取得された有限要素解析値である。
【０２０５】
続いて、Ｓ１０３において、Ｓ１０２に準じて、前記指定された判定部位に発生する負圧のピーク値−Ｐｍａｘが取得される。
【０２０６】
その後、Ｓ１０４において、上記取得されたピーク値＋Ｐｍａｘの絶対値が前記第１しきい値Ｐｔｈ１より大きいか否かが判定される。今回は、第１しきい値Ｐｔｈ１より大きくはないと仮定すれば、判定がＮＯとなり、Ｓ１０５に移行する。
【０２０７】
このＳ１０５においては、上記取得されたピーク値−Ｐｍａｘの絶対値が前記第２しきい値Ｐｔｈ２より大きいか否かが判定される。今回は、第２しきい値Ｐｔｈ２より大きくはないと仮定すれば、判定がＮＯとなり、Ｓ１０６において、今回指定された判定部位には損傷が発生しないと判定される。
【０２０８】
これに対し、上記取得されたピーク値＋Ｐｍａｘの絶対値が第１しきい値Ｐｔｈ１より大きいためにＳ１０４の判定がＹＥＳである場合、または、Ｓ１０４の判定はＮＯであるが上記取得されたピーク値−Ｐｍａｘの絶対値が第２しきい値Ｐｔｈ２より大きいためにＳ１０５の判定がＹＥＳである場合には、Ｓ１０７において、今回指定された判定部位に損傷が発生すると判定される。
【０２０９】
いずれの場合にも、その後、Ｓ１０８において、脳損傷判定を終了させることをユーザが希望するか否か、すなわち、脳損傷判定を行うべき部位が存在しないか否かが判定される。今回は、脳損傷判定を終了させることをユーザが希望してはいないと仮定すれば、Ｓ１０８の判定がＮＯとなり、Ｓ１０１に戻る。これに対し、今回は、脳損傷判定を終了させることをユーザが希望していると仮定すれば、Ｓ１０８の判定がＹＥＳとなり、以上で、この脳損傷判定プログラムの一回の実行が終了する。
【０２１０】
本実施形態においては、判定部位に発生する圧力波が正圧であるか負圧であるかにより、その圧力波の圧力と比較されるしきい値が異ならせられる。具体的には、図３０にグラフで表すように、その圧力波が正圧である場合には、ピーク値＋Ｐｍａｘの絶対値が第１しきい値Ｐｔｈ１より大きい場合に、その判定部位に損傷が発生すると判定される。これに対し、判定部位に発生する圧力波が負圧である場合には、ピーク値−Ｐｍａｘの絶対値が、第１しきい値Ｐｔｈ１より小さい第２しきい値Ｐｔｈ２より大きい場合に、その判定部位に損傷が発生すると判定される。
【０２１１】
以上の説明から明らかなように、本実施形態においては、第１しきい値Ｐｔｈ１が前記（１１）項における「第１基準値」の一例を構成し、第２しきい値Ｐｔｈ２が同項における「第２基準値」の一例を構成しているのである。
【０２１２】
次に、第５実施形態を説明する。
【０２１３】
以上説明した第１実施形態および第４実施形態においては、前記試験片に作用する圧力波を評価するための指標として、ある時間領域内における圧力波のピーク値が採用された。以下、圧力波を評価する別の指標を検討する。
【０２１４】
図３１には、試験片に作用する圧力波の時間的推移の一例がグラフで示されている。図３１には、その圧力波を評価する指標として、ピーク値Ｐｍａｘと、最大圧力変化速度（最大圧力勾配）（ｄＰ／ｄｔ）ｍａｘ(= tan θ)と、圧力波Ｐを時間ｔに関して積分することによって取得される圧力波の面積Ｓとが示されている。最大圧力変化速度は、圧力波が正圧である場合には、最大圧力上昇速度を意味し、一方、圧力波が負圧である場合には、最大圧力低下速度を意味する。
【０２１５】
図３２には、圧力波の時間積分である面積Ｓと圧力波のピーク値との関係がグラフで示されている。それら面積Ｓと圧力波のピーク値との間には強い相関（正の相関）が存在する。
【０２１６】
図３３には、最大圧力変化速度と圧力波のピーク値との関係がグラフで示されている。上記の場合と同様に、それら最大圧力変化速度と圧力波のピーク値との間にも強い相関（正の相関）が存在する。
【０２１７】
したがって、圧力波を評価するための指標として、ピーク値に代えて面積Ｓまたは最大圧力変化速度を採用することが妥当である。
【０２１８】
なお付言するに、図３４には、錘１１０，１６０の落下高さと重量による位置エネルギーと圧力波のピーク値との関係がグラフで示されている。それら位置エネルギーと圧力波のピーク値との間にも強い相関（正の相関）が存在し、位置エネルギーによって圧力波のピーク値を調整することが可能である。
【０２１９】
以上説明した知見に基づき、本実施形態においては、第４実施形態に対し、ピーク値＋Ｐｍａｘに代えて最大圧力上昇速度＋ΔＰｍａｘが採用され、ピーク値−Ｐｍａｘに代えて最大圧力低下速度−ΔＰｍａｘが採用されている。
【０２２０】
図３５には、本実施形態における脳損傷判定プログラムが概念的にフローチャートで表されている。以下、この脳損傷判定プログラムを説明するが、第４実施形態における脳損傷判定プログラムと共通するステップについては簡単に説明する。
【０２２１】
この脳損傷判定プログラムにおいては、まず、Ｓ１３１において、Ｓ１０１と同様にして、ユーザの指令に従い、今回の判定部位が指定される。
【０２２２】
次に、Ｓ１３２において、その指定された判定部位に発生する正圧の最大圧力上昇速度＋ΔＰｍａｘが取得される。具体的には、その判定部位に関連付けてデータ記憶部４２に時系列的に記憶されている複数の静水圧応力のうち符号が正である複数の静水圧応力のそれぞれについて時間微分値が取得され、その取得された複数の時間微分値のうち、符号が正であって絶対値が最大であるものが、最大圧力上昇速度＋ΔＰｍａｘとされる。
【０２２３】
続いて、Ｓ１３３において、Ｓ１３２に準じて、前記指定された判定部位に発生する負圧の最大圧力低下速度−ΔＰｍａｘが取得される。
【０２２４】
その後、Ｓ１３４において、上記取得された最大圧力上昇速度＋ΔＰｍａｘの絶対値が第１しきい値ΔＰｔｈ１より大きいか否かが判定される。今回は、第１しきい値ΔＰｔｈ１より大きくはないと仮定すれば、判定がＮＯとなり、Ｓ１３５に移行する。
【０２２５】
このＳ１３５においては、上記取得された最大圧力低下速度−ΔＰｍａｘの絶対値が第２しきい値ΔＰｔｈ２より大きいか否かが判定される。第２しきい値ΔＰｔｈ２は、第１しきい値ΔＰｔｈ１より小さい値に設定されている。今回は、最大圧力低下速度−ΔＰｍａｘの絶対値が第２しきい値ΔＰｔｈ２より大きくはないと仮定すれば、判定がＮＯとなり、Ｓ１３６において、今回指定された判定部位には損傷が発生しないと判定される。
【０２２６】
これに対し、上記取得された最大圧力上昇速度＋ΔＰｍａｘの絶対値が第１しきい値ΔＰｔｈ１より大きいためにＳ１３４の判定がＹＥＳである場合、または、Ｓ１３４の判定はＮＯであるが上記取得された最大圧力低下速度−ΔＰｍａｘの絶対値が第２しきい値ΔＰｔｈ２より大きいためにＳ１３５の判定がＹＥＳである場合には、Ｓ１３７において、今回指定された判定部位に損傷が発生すると判定される。
【０２２７】
いずれの場合にも、その後、Ｓ１３８において、脳損傷判定を終了させることをユーザが希望するか否かが判定される。今回は、脳損傷判定を終了させることをユーザが希望してはいないと仮定すれば、Ｓ１３８の判定がＮＯとなり、Ｓ１３１に戻る。これに対し、今回は、脳損傷判定を終了させることをユーザが希望していると仮定すれば、Ｓ１３８の判定がＹＥＳとなり、以上で、この脳損傷判定プログラムの一回の実行が終了する。
【０２２８】
以上の説明から明らかなように、本実施形態においては、最大圧力上昇速度＋ΔＰｍａｘと最大圧力低下速度−ΔＰｍａｘとがそれぞれ、前記（１５）項における「時間微分値」の一例を構成しているのである。
【０２２９】
次に、本発明の第６実施形態を説明する。
【０２３０】
本実施形態においては、第４実施形態に対し、ピーク値＋Ｐｍａｘに代えて正圧の面積＋Ｓ（正圧の時間積分値）が採用され、ピーク値−Ｐｍａｘに代えて負圧の面積−Ｓ（負圧の時間積分値）が採用されている。
【０２３１】
図３６には、本実施形態における脳損傷判定プログラムが概念的にフローチャートで表されている。以下、この脳損傷判定プログラムを説明するが、第４実施形態における脳損傷判定プログラムと共通するステップについては簡単に説明する。
【０２３２】
この脳損傷判定プログラムにおいては、まず、Ｓ１５１において、Ｓ１０１と同様にして、ユーザの指令に従い、今回の判定部位が指定される。
【０２３３】
次に、Ｓ１５２において、その指定された判定部位に発生する正圧の面積＋Ｓが取得される。具体的には、その判定部位に関連付けてデータ記憶部４２に時系列的に記憶されている複数の静水圧応力のうち符号が正である複数の静水圧応力の和が取得され、その取得された和が正圧面積＋Ｓとされる。
【０２３４】
続いて、Ｓ１５３において、Ｓ１５２に準じて、前記指定された判定部位に発生する負圧の面積−Ｓが取得される。
【０２３５】
その後、Ｓ１５４において、上記取得された正圧面積＋Ｓの絶対値が第１しきい値Ｓｔｈ１より大きいか否かが判定される。今回は、第１しきい値Ｓｔｈ１より大きくはないと仮定すれば、判定がＮＯとなり、Ｓ１５５に移行する。
【０２３６】
このＳ１５５においては、上記取得された負圧面積−Ｓの絶対値が第２しきい値Ｓｔｈ２より大きいか否かが判定される。第２しきい値Ｓｔｈ２は、第１しきい値Ｓｔｈ１より小さい値に設定されている。今回は、負圧面積−Ｓの絶対値が第２しきい値Ｓｔｈ２より大きくはないと仮定すれば、判定がＮＯとなり、Ｓ１５６において、今回指定された判定部位には損傷が発生しないと判定される。
【０２３７】
これに対し、上記取得された正圧面積＋Ｓの絶対値が第１しきい値Ｓｔｈ１より大きいためにＳ１５４の判定がＹＥＳである場合、または、Ｓ１５４の判定はＮＯであるが上記取得された負圧面積−Ｓの絶対値が第２しきい値Ｓｔｈ２より大きいためにＳ１５５の判定がＹＥＳである場合には、Ｓ１５７において、今回指定された判定部位に損傷が発生すると判定される。
【０２３８】
いずれの場合にも、その後、Ｓ１５８において、脳損傷判定を終了させることをユーザが希望するか否かが判定される。今回は、脳損傷判定を終了させることをユーザが希望してはいないと仮定すれば、Ｓ１５８の判定がＮＯとなり、Ｓ１５１に戻る。これに対し、今回は、脳損傷判定を終了させることをユーザが希望していると仮定すれば、Ｓ１５８の判定がＹＥＳとなり、以上で、この脳損傷判定プログラムの一回の実行が終了する。
【０２３９】
以上の説明から明らかなように、本実施形態においては、正圧面積＋Ｓと負圧面積−Ｓとがそれぞれ、前記（１４）項における「時間積分値」の一例を構成しているのである。
【０２４０】
以上、本発明の具体的な実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、前記［発明の開示］の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【０２４１】
【図１】本発明の第１実施形態に従う脳損傷判定方法を実施するための脳損傷判定システムのハードウエア構成を示すブロック図である。
【図２】図１におけるメモリの構成を概念的に示す図である。
【図３】上記脳損傷判定方法を実施するために使用される人体頭部有限要素モデルのうち人間の後頭部を表現する部分を示す斜視図である。
【図４】上記脳損傷判定方法の内容を概念的に表すフローチャートである。
【図５】図４におけるＳ１を実施するために使用される実験装置を概念的に表す側面図である。
【図６】図５に示す実験装置を概念的に表す別の側面図である。
【図７】人体頭部に加えられる回転衝撃を再現するために図３における人体頭部有限要素モデルに想定される回転衝撃を説明するための斜視図である。
【図８】図４におけるＳ３の詳細を有限要素解析プログラムとして概念的に表すフローチャートである。
【図９】図３における人体頭部有限要素モデルを用いて解析された相当ひずみのピーク値と角加速度との関係を表すグラフである。
【図１０】図３における人体頭部有限要素モデルを用いて解析された相当ひずみ速度のピーク値と角加速度との関係を表すグラフである。
【図１１】図３における人体頭部有限要素モデルを用いて解析された相当応力のピーク値と相当ひずみのピーク値との関係を表すグラフである。
【図１２】図３における人体頭部有限要素モデルを用いて解析された静水圧応力のピーク値と相当応力のピーク値との関係を表すグラフである。
【図１３】本発明の第２実施形態に従う脳損傷判定方法を実施するために使用される人体頭部有限要素モデルを示す軸断面図である。
【図１４】図１３において丸で囲まれた領域を取り出して示す拡大図である。
【図１５】図１４における複数の要素のうち大脳溝を隔てて対向するものを示す斜視図である。
【図１６】図１５において大脳溝を隔てて互いに対向する２つの要素が相互に反力を及ぼす様子を概念的に表す側面図である。
【図１７】図１５において大脳溝を隔てて互いに対向する２つの要素が相互に及ぼす反力の大きさがそれら要素間の距離に応じて変化する様子を説明するためのグラフである。
【図１８】本発明の第３実施形態に従う脳損傷判定方法を実施するために使用される人体頭部有限要素モデルにおける脳脊髄液モデルの一部を示す平面図である。
【図１９】図１８における脳脊髄液モデルにおける複数の粒子が相互に反力を及ぼす様子を概念的に表す拡大図である。
【図２０】人体の頭部の一部を示す冠状断面図である。
【図２１】人間の脳の神経細胞を代替する試験片である培養神経細胞に圧縮の圧力波を負荷するための実験装置を示す正面断面図である。
【図２２】人間の脳の神経細胞を代替する試験片である培養神経細胞に膨張の圧力波を負荷するための実験装置を示す正面断面図である。
【図２３】図２１に示す実験装置によって発生させられる圧縮の圧力波を複数種類示すグラフである。
【図２４】図２２に示す実験装置によって発生させられる膨張の圧力波を複数種類示すグラフである。
【図２５】図２１に示す実験装置を用いて測定された圧力と剥離率との関係を示すグラフである。
【図２６】図２２に示す実験装置を用いて測定された圧力と剥離率との関係を示すグラフである。
【図２７】図２１に示す実験装置を用いて測定された圧力と細胞傷害率との関係を示すグラフである。
【図２８】図２２に示す実験装置を用いて測定された圧力と細胞傷害率との関係を示すグラフである。
【図２９】本発明の第４実施形態に従う脳損傷判定方法を実施するためにコンピュータ１０によって実行される脳損傷判定プログラムの内容を概念的に表すフローチャートである。
【図３０】図２９に示す脳損傷判定プログラムにおける正圧のピーク値＋Ｐｍａｘおよび第１しきい値Ｐｔｈ１と負圧のピーク値−Ｐｍａｘおよび第２しきい値Ｐｔｈ２との大小関係を説明するためのグラフである。
【図３１】前記試験片に負荷される圧力波の時間的推移の一例を示すグラフである。
【図３２】前記試験片に負荷される圧力波の圧力と面積との関係を示すグラフである。
【図３３】前記試験片に負荷される圧力波の圧力と最大圧力変化速度との関係を示すグラフである。
【図３４】前記試験片に負荷される圧力波の圧力と、図２０または図２１に示す実験装置における錘の位置エネルギーとの関係を示すグラフである。
【図３５】本発明の第５実施形態に従う脳損傷判定方法を実施するためにコンピュータ１０によって実行される脳損傷判定プログラムの内容を概念的に表すフローチャートである。
【図３６】本発明の第６実施形態に従う脳損傷判定方法を実施するためにコンピュータ１０によって実行される脳損傷判定プログラムの内容を概念的に表すフローチャートである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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