危険運転をする健常高齢ドライバの
一平成25年度（本報告）タカタ財団助成研究論文一ISSN 2185-8950研究実施メンバー
大田学
高齢ドライバ対策では，年齢では捉えられない高齢者の多様な個人差をどう扱うかが問題となるが，我々は，「運転は脳がする．だから，脳を調べる」という視点から，MRIで直接脳を調べることにより，交通事故に関わる高齢ドライバの脳内特徴量の抽出を試みた.高知県自動車学校協会の協力のもと，高齢者講習を受けた高齢ドライバならび高知検診クリニック脳ドックセンターの高齢受診者を研究対象とした．我々は，加齢や高血圧などの生活習慣病・メタボリック症候群との高い相関性があり，健常者中高年者の約30％に出現していると報告されている無症候性白質病変に注目した．すなわち，その存在を自覚していないが，健常ドライバの脳組織に高頻度で存在する白質病変に対して，交通事故タイプ別に統計学的解析を行い，白質病変と交差点事故との有意の相関性を認めた．特に，高齢ドライバでは白質病変グレードに応じて，交差点事故との有意の高い相関性を認めた．また,安全運転に必須である注意機能を評価できる運転能力テスト(DAT: Driving Ability Test)を新規開発し、白質病変ドライバの運転能力特性を調べると、DATの成績低下と白質病変との有意の関連性を認めた．さらに，高知県運転免許センターの協力のもとに，暗算計算をしながら運転をするマルチタスク下での実車運転において，ステアリングエントロピー （ハンドル角のプレ）の増加と白質病変との有意の相関性も認めた．これらの知見より，高齢ドライバの交通事故を引き起こす危険運転行動に対する，白質病変の有意の関連性が示めされた.
危険運転をする健常高齢ドライバの頭部MRI検査解析
第１章　はじめに
1.1 研究背景・意義1.2 研究方法・目的
第2章白質病変と交通事故の関連性について
2.1　はじめに2.2 研究対象・方法2.2.1 被験者2.2.2統計解析2.2.3 白質病変の診断2.3結果2.3.1 高齢ドライバ群と非高齢ドライバ群の白質病変頻度2.3.2 高齢ドライバ群と非高齢ドライバ群の事故タイプ別頻度2.3.3 高齢ドライバ群の白質病変グレードによる事故タイプ別頻度2.3.4非高齢ドライバ群の白質病変グレードによる事故タイプ別頻度2.3.5白質病変と交通事故の関連性について2.4 考察2.5 結論
第３章白質病変と運転適性検査について
3.1　はじめに3.2 研究対象・方法3.2.1 被験者プロフィール3.2.2 統計解析3.2.3  DATの仕様3.3結果3.3.1    DATカテゴリーと年齢変化3.3.2  DATの再現性3.3.3  DATの変数創出3.3.4   DAT変数と年齢・LAとの相関性3.3.5    DAT変数と事故分類との関連性
第4章白質病変と実車運転行動について
4.1   はじめに〜大脳白質病変とハンドル角の振れの解析(ステアリングエントロピー法）～ 4.2 研究対象・方法4.2.1 実験協力者4.2.2　走行コース4.2.3 音声課題4.2.4 計測項目4.2.5作業成績4.2.6 車両状態量4.2.7 操舵解析4.3結果4.3.1  PASATの正答率4.3.2   PASATの運転技能に与える影響4.3.3ステアリングエントロピーの解析4.3.4運転操作とステアリングエントロピーの関係4.4 結論第４章まとめと今後の課題参考文献
第１章　はじめに
1.1研究背景・意義
日本は人口の4人に1人以上が65歳以上に達し,高齢者はもはや身体的弱者というだけではなく，経済活動等でも重要な役割を期待されている．従って，高齢者が“生き生きと暮らせる”ことは豊かな社会の必須条件であり，その積極的な社会参加を保障するモビリティの維持・確保は不可欠である．公共交通手段の乏しい地方部では，これは安全・安心な自動車運転の継続と同義である．車は水道・ガス・電気と同じライフラインと見なされ，高齢ドライバの運転支援は，生活基盤支援にもなっている．一方，近年，交通インフラ（道路，車両）の整備や事故防止対策により，全体の交通事故死亡者数は減少したにもかかわらず，65歳以上のドライバ事故死亡者の割合はこの10年間で32.6%から47.5%へ増加した．この状況を改善するには，自動車の安全運転対策に高齢者の個人的な特性（ヒューマンファクター：意識状態や脳活動，脈拍などの生体情報因子）を適切に活用する必要があると考えられる．図１はともに健常者であるAとB （ともに65才）の頭部MRI水平断面画像を比較している．Aは正常な脳組織であるが，Ｂは自質病変（矢印）と脳萎縮（矢頭：脳室拡大や脳溝開大）を認める．白質病変は，健常中高年者の約30%に，脳萎縮は軽度なものを含めると約半数以上に見られ，A
図1頭部MRI
のような正常所見は65歳以上では数％にしかすぎない.同年齢の健常者であっても脳組織変化には大きな個人差が存在する．すなわち，脳MRIデータは個人の特性を反映する適切なヒューマンファクターである.高齢ドライバの交通事故対策の効果をさらに上げるには,この高齢者特有のヒューマンファクター対策が重要である.交通事故総合分析センター (ITARDA)は,事故に繋がるミスを操作・行動ミス，判断・予防ミス，認知ミスの3要素に分類した．さらに，過去の597件の事故調査から2,282のミスを抽出して,種々の事故予防安全装置がどのミスを抑制できるか詳細に解析した（図2).この図から，判断・予測ミスは既存図2種々の事故予防安全装置の位置づけ(居眠り運転はどのミスにも限定されない)の装置では抑制できていないことが分かる．従って，交通事故防止の抜本的対策には，「判断・予測」が鍵になる.判断・予測の能力は年齢と共に低下するが，個人差が大きい．我々は，健常中高年者にごく普通に見られる脳組織変化のうち，白質病変に注目した．白質病変は，年齢と共に出現頻度は増え,広範囲の白質病変は脳卒中の再発や認知症の発症に有意の関連性が有ることが既に報告されている.白質病変の広がりと高次脳機能の一つである遂行機能の反応速度遅延にも相関することが知られている．さらに，我々の先行研究である警察庁方式CRT運転適性検査結果と白質病変との関連性を見た報告でも，白質病変はアクセル・プレーキの踏み間違え率と操作時間のバラツキに対して，有意の相関性を認めている．本研究では，脳ドック受診者からと自動車学校にて高齢者講習を受けた高齢ドライバから被験者を募り,新規に開発した運転能力検査（DAT: Driving Ability Test）の成績と被験者との対面による過去10年間の交通事故歴聞き取り調査調から詳細な交通事故タイプ別頻度を求め,白質病変グレードとの関連性を，高齢者グループと非高齢者グループで統計解析した.世界全体では新興国が次々にモータリゼーション時代に笑入しており,交通事故対策は深刻な問題である.事実, WHO （世界保健機構）は，交通事故による死傷は克服すべき重大疾患と同格であり,死亡のみならずQOLを加味した健康被害を評価（障害調整生存年数）すると1998年の9位から2020年には第３位になると警告している（図3）.高齢化は世界的な問題であり，日見習うモデルとなるべきである.
図3 WHOの障害調整生存年齢の順位変化
本において高齢者の事故死亡者数・事故件数が激増している状況は，明日の世界の姿である．世界に自動車・交通手段を提供している日本こそが，高齢化社会における交通事故防止の抜本的対策を講じ，世界が
1.2研究方法・目的
本研究では,健常高齢ドライバを頭部MRI検査による白質病変グレードでグループ分けして，①過去10年間の交通事故歴，②注意機能を定量化する運転脳力テスト（DAT: Driving Ability Test）成績，③実車運転によるマルチタスク条件下のハンドル角エントロピー変化量によって運転特性を評価した．被験者は，医療法人健会高知検診クリニック脳ドックセンターの受診者と,高知県下の自動車学校において高齢運転者講習を受けた高齢ドライバから募った．総計3930名（男2037名，女性1893名，平均年齢53.1±9.47）を対象に，上記①②③の調査を行った．①は，3930名，②は3306名，③は33名でおこなった．①について，過去10年間における交通事故歴は，医師による直接面談による聞き取り調査によって得られた，医師による面談調査であるため，非常に信憑性の高い調査結果であると推測される．交通事故歴は，詳細な事故タイプ別に分類（①駐車場内の非走行中の事故，②交差点内での事故, ③追突事故-追突されたケースは除外, ④車線変更時の衝突事故, ⑤走行中の単独事故, ⑥その他）した．MRI検査は，1.5テスラの超伝導型機種（日立メディコECHELON）を用いてT1，T2強調画像やフレア画像から白質病変を診断した．白質病変は，中高年者に高頻度に認められ，加齢や高血圧などの動脈硬化性疾患と関連し，大脳白質に存在する微細な脳血管網や血管内皮細胞の障害で生じた細胞間隙である．図１で示されるように，脳MRI（フレア画像）検査では，高信号域として表示される．白質病変は，高信号域の広がりを以てグレード別に４分類（G0-3）した．G0は白質病変なし，G1は片側のみ，G2は両側，G3は両側かつ斑状に広がったケースとした. 被験者3930名の年代別白質病変頻度より，白質病変は健常中高年ドライバの約30%に認められた．全年齢では，G0は70%，G1は8%， G2は25%，G3は2 ％に見られた．年代毎では，G0は減少し，G1，G2，G3は増加した．G3は65歳以上で急激に増加した（図4）.
第２章　白質病変と交通事故との関連性について
2.1はじめに
視覚認知の一つである視覚補間力（隠れているものを認知する能力，具体的には部分欠損したアルファベット文字を見せて正答する視覚認知力）が軽度白質病変でも有意に低下していることや¹. ²³ 警察庁方式CRT運転適性検査から、信号の見落とし率ならび反応速度の変動率の有意の上昇が白質病変に相関することから，安全運転に必要とされる瞬時の予測，判断，ハンドル・アクセル・プレーキ操作に至る一連の遂行機能に及ぼす白質病変の影響，即ち交通事故と白質病変の関連性が推察された．脳ドック受診者を対象にして，交通事故歴と白質病変との関連性を先行研究として調べたが，駐車所や車庫内での自損事故等の「小さな事故」と走行中の衝突事故等の「大きな事故」に対して，白質病変は大きな事故のみに有意の関連性を示した ³¹ 今回，脳ドック受診者に自動車学校での高齢者講習の高齢ドライバも含めて，被験者数3930名とした大規模調査を行い，65歳以上の個売れ者群と65歳未満の非高齢者群と比較して，事故タイプ別に白質病変との関連性を，多変量ロジステック解析法を用いて調べた.
2.2 研究対象・方法
2.2.1　被験者
被験者は,一般ドライバと同質サンプリングと考えられる脳ドック受診者を対象としたが,高齢被験者は自動車学校の高齢者講習の受講者からも募った．35から84歳までの健常中高年3930名（男2037名，女性1893名，平均年齢53.1±9.47）を被験者に，過去10年間の自動車事故歴の有無と白質病変グレードを照合した.65歳未満の非高齢者2979名(男1467名，女性1512名），65歳以上の高齢者951名（男570名，女性381名）を対象に，白質病変グレード頻度や事故タイプ別頻度を求めた．また，事故タイプ分類に対する白質病変ドライバのグレード毎に，統計学的関連性を調べた．被験者全員に，本研究内容を文書にて説明し，個人情報に対する秘密保持について十分な同意を得て本研究を行った.
2.2.2 炭計解析
事故タイプ対する白質病変グレードによる統計学的相関性は，事故タイプ別の事故歴の有無を目的変数にして，性別，年齢グループ，運転頻度，白質病変グレードを説明変数にして，多変量ロジステック解析を行った．統計ソフトは，SPSS（ver16.0）を用いた．
2.2.3 白質病変の診断
MRI機器は1.5テスラの超伝導型機種（日立メディコECHELON）を用いてT1，T2強調画像・フレア画像を同時読影し，複数の専門医によって白質病変を診断した．白質病変は3段階にグレード分類(G0,    G1,    G2,   G3)した．G0は全く白質病変なし，G1は微細な点状の片側病変（片側の大脳半球のみに存在する病変）である．G2は，Figure1に示す通りに左右の大脳半球に存在する両側病変となる. G3は両側でかつ斑状や島状に融合した広範Figure 1   right; MR image of white matter lesions (yellow arrows) is defined as grade 2 (G2). left ; the sagittal image  of the brain whose  yellow line
2.3結果
2.3.1 高齢ドライバ群と非高齢ドライバ群の白質病変頻度
白質病変のグレード別頻度は，Figure 2に表す．高齢ドライバ群では，G0は49%，G1は13.4%，G2は27.3%，G3は10.3%である．一方，非高齢ドライバ群では，G0は78%， G1は7.5%,  G2は12.73%,  G3は1.7%である.
2.3.2 高齢ドライバ群と非高齢ドライバ群の事故タイプ別頻度
事故タイプ別の頻度は，Figure 3に表す．高齢ドライバ群では，事故無しは85.6％，交差点事故は4.1%，追突事故は3.4%，その他事故は6.9%である．一方，非高齢ドライバ群では，事故無しは82.9％，交差点事故は4.5％，追突事故は3.9％，その他事故は8.6％である.
2.3.3
65歳未満の非高齢者2979名を対象に，事故なし，全ての事故，出会い頭や右折・左折時の交差点事故，追突事故 (追突させられた場合は除く)の4種類の事故タイプに分けた場合の白質病変ドライバの%頻度のグラフが図4である．交差点事故ではG2が，特異的に高い頻度を表している．同様に，65歳以上の高齢者951名の白質病変ドライバの%頻度が図5である．交差点事故でG2とG3，特異的に高い頻度を表している．
2.3.4
高齢ドライベ群の白質病変グレードによる事故タイプ別頻度
白質病変と交通事故の関連性について
2.3.5
事故タイプに対して、白質病変ドライバのグレード分類別に、統計学的関連性を調べた.事故タイプ別の事故歴の有無を目的変数にして，性別，年齢グループ，運転頻度，白質病変グレードを説明変数にして多変量ロジステック解析を行った．その結果が表１である．オッズは，ある事象の起きる確率（P）と起きない確率（1－P）の比のことであり，2つのオッズの比P/1 ーPがオッズ比である．仮にオッズ比1.5と示されれば，本報告例では， referenceになる白質病変のないG0に対して，各グレード別の白質病変が，当該事故歴で1.5倍リスクが高いという意味になる．非高齢者ドライバでは，全ての事故と交差点事故でG2が有意のオッズ比を示した．G3では関連性が認めなかったが，そもそも65歳未満ではG3のような広範囲な白質病変のケースが少ないためと思われた．全ての事故には，交差点事故以外の事故類型も含まれるのか今後の検討課題であると考えている．高齢者ドライバでは，交差点事故のみが有意の関連性を示し，G2からG3ヘグレードが大きくなるにつれて，オッズ比が増えていた．高齢ドライバでは，白質病変と交差点事故との関連性が顕著であると考えている．交差点事故は，追突事故など他の事故と比べて，前後左右の車・バイク・自転車・歩行者に多方向・多対象に注意を振り分ける必要性があり，交差点での安全運転には前頭葉機能がより一層関与していると考えられる．白質病変による前頭葉機能低下が高齢ドライバでは如実に現れていると考えられる．一般的に，大脳のほぼ半分量を占める前頭葉に白質病変が最も多く存在していると思われる．前頭葉の前頭前野に注意機能や遂行機能の中枢があるとされている4).神経線維が密集している大脳白質内の神経線維束解析の最新知見より白質病変と神経ネットワーク機能障害との関連性が注目されている9.さらに，先行研究のCRT運転適性検査では，注意機能の低下と反応速度変動率(バラツキ度)の増大が白質病変と有意に関連している事を報告している．これらより，白質病変が他の事故分類より注意機能との関わりが大きいと推察される交差点事故との有意な関連性を持つ理由を説明しているのかも知れない.

2.4考察
交通事故総合分析センター（ITARDA）は，事故に繋がるミスを操作・行動ミス，判断・予測ミス,認知ミスの3要素に分類し,過去の597件の事故調査から2282のミスを抽出して，種々の事故予防安全装置がどのミスを補助できるか詳細に解析した．その解析結果から，操作・行動ミスはABSやプレーキアシストなどの，認知ミスは追突警報や車線逸脱警報などの事故予防安全装置で補助できる一方，判断・予測ミスは既存の装置では補助できていないと報告した6 。従って，交通事故防止の抜本的対策には，この判断・予測ミス対策が鍵になる．ところが，判断・予測は年齢と共に低下するが，個人差が大きい．この個人差をどのように克服するかが問題であり，年齢以外のヒューマンファクターを見出すことは困難であった．ところが，MRIで親察される脳組織変化，代表例として白質病変は正しく個人の特性を表すヒューマンファクターである．白質病変は，健常中高年者の MRI所見では高頻度に認められるcommon findingであり，特に中年者の場合には，片側病変のG1や両側病変のG2であっても軽度なものがほとんどである．しかしながら，G2のような軽度な脳組織変化である白質病変でも交通事故と言ったマクロの社会現象に大きく影響するエビデンスが得られたことは，ヒューマンファクターを扱う人間工学にとって，極めて意義深いことであると思われる.脳MRIが人間工学の新たな研究ツールになり得ることを示した点で画期的であると言える.本研究は脳ドック受診者からMRIデータを得ているためのバイアスが存在している.すなわち，被験者が団体加入している公務員・銀行マン・教職員組合・警察等の組合保険加入者とその家族であるため65才未満がほとんどであり,限定された職種と年齢幅を考慮しなければいけない．このバイアスを解消するために，高知県警の協力のもと，高齢者講習を受講する高齢ドライバから被験者を募り，脳MRIデータの収集を現在進めている．65歳以上の高齢ドライバに対しても，64歳以下の場合と同様に，白質病変と交差点事故との有意の関連性が存在するのかを目下調査中である．個々人の運転行動に関する情報量には下記の4種類が考えられる．①車両センシング情報:車間距離・CANデータ（速度・加速度・ハンドル舵角など）・GPS位置情報など，②運転者の確認行動センシング情報:モーションキャプチャーセンサを用いた頭部や右足の速度・角速度・位置情報と赤外線カメラによる両眼平均視線方向ベクトルや瞳孔・まぶたの開きの大きさなど，③生体系のセンシング情報:脳波，脳血流，心拍数，血圧，発汗量など，①高次脳機能情報:注意機能や遂行機能などである．①－③の情報は，瞬時に変化して膨大な情報量を生み出す。 ④の運転適性検査等から評価する高次脳機能情報は，そもそも被験者の恣意性や体調によって大きなバラツキを生じさせる．すなわち，これらはいずれも変動する情報量であり，年齢という唯一のドライバ属性に立脚した個人の運転特性解析を困難にしてきた．白質病変グレードは少なくとも数週間は変化しないと考えてよいので、不変因子と見なせる.年齢に加えて、白質病変グレードを個人特有の不変因子として、先述の変動する情報量を新たに分類することで，膨大かつ変動する運転行動情報量から個人の運転特性を導き出せる可能性が考えられる．この分類化により，年齢に隠された個人差を取り込むことが可能になり，交通事故リスク因子のセンシング技術開発が進展するものと考えられる.
2.5結論
第２章では以下の結論を得た. (1)過去10年間の交通事故タイプ別の事故歴と白質病変グレードとの関連性を多変量ロジステック解析にて求めた. (2) 65歳未満の2,979名では、G2で交差点事故のみが有意の高い調整オッズ比3.663 (95%CI: 2.457-5.460）を認めた. (3) 65歳以上の951名でも，交差点事故のみが有意の高い相関性をしました．G2で調整オッズ比2.630 (95%CI:1.200-5.762)、G3で調整オッズ比3.257 (95%CI:3.257-9.308)を認め、グレードの増加ともに調整オッズ比も増加した. (4)交通事故原因となるヒューマンファクターを解析する上で，脳MRIは非常に有用な研究手法ツールになり得ることが示された.
第３章白質病変と運転適性検査について
3.1はじめに
一般的に脳機能は年齢と共に低下する傾向にあるが，実は個人差が大きい．そのため一口に高齢者の交通事故対策といっても，有効な対策の検討のためには，単に年齢よる運転能力の低下を考えるのではなく,個人差を生み出す要因を考慮に入れた検討が必要不可欠である.そこで我々はこの個人差を生み出す要因として大脳白質病変に着目し,研究を行ってきた.白質病変は脳組織において一般的に見られるダメージであるが,多くのドライバはその存在に気付かないまま運転している.これまでに我々は白質病変と事故との関連（特に交差点事故）について報告したか中でも我々は白質病変と遂行機能8-10との関連について関心を持っている．なぜなら，ドライバは事故を回避するために，アクセル，プレーキ，ハンドル操作のような認知，判断，操作から構成されている遂行機能を使いながら，同時に注意も払わなければならないからである．今回，我々は遂行機能のうち認知，判断，操作といった運転に関わる３つの機能を調べるため,コンピュータを用いたシンプルな新しいテストを開発した.本研究ではこのテストを用いて白質病変と年齢を考慮しながら事故タイプとの関連について精査した．
3.2 研究対象・方法
3.2.1被験者プロフィール
平成24年7月から平成25年12月まで,高知検診クリニック脳ドックセンターで脳ドック検診を受けた健常中高年者3306名（男性1821名，女性1485名，平均年齢53.48歳）に対して,十分なインフォームド･コンセントと同意のもとに脳ドックの高次脳機能検査の一環としてDAT（driving ability test）を施行した（表 1）.表 2は年齢別の事故タイプごとの被験者の人数である.

1.2.2 MRI検査
大脳白質病変の診断とグレード評価は、MRI（日立メディコECHELON Vega 1.5T）のT1強調画像・T2強調画像・フレア画像を用いて，専門医によって行われた．白質病変グレードは大脳半球の両側に存在するか否かの2つで分類した(図 1). 白質病変は事故データを知らない二人の訓練された脳外科医によって判定された．二人の意見が異なった場合は意見の一致を図るため再び判定した.図1両側白質病委(矢印:白質病変)交差点事故,追突事故,走行中の単独事故,車線変更時の事故の４つの事故タイプとDATの変数について,性別,運転頻度も考慮に入れながらロジスティックス回帰分析を行った.全ての事故タイプで過去10年間で事故に遭遇した場合を1，遭遇しなかった場合は0とした．性別は女性を0，男性を1とし，運転頻度は少ないグループを0，多いグループを1とし，2値化された．説明変数はそれぞれ中央値で2分化された．被験者3306名は60歳以上と60歳未満で2つのグループに分けられた.加えて,それぞれの年齢別のグループを両側白質病変のありなしを基準として，1) 60歳未満両側白質病変なし，2) 60歳未満両側白質病変あり，3) 60歳以上両側白質病変なし，4) 60歳以上両側白質病変ありの4つのグループに分けた.
3.2.3 DATの仕様
運転者の交通事故リスクを検知するため，Driving ability test (DAT) を開発した．DATは運転行動に関与する認知，判断，操作を計測することができる．装置を簡単に説明する．図 2に示すように，青と赤のプロックが中央に向かって上下左右から移動する.被験者はプロックが境界線に接触した瞬間に色ごとにボタンを押すよう教示された.プロックは単独ではなく,同時に複数出現することもあった.プロックの移動速度は詳細に検討された予備実験で3段階に設定された．検査時間は3分であった.操作，認知，機能を分類するためにボタンを押した瞬間のプロックの位置を計測した.また，判断の機能を分類するためにプロックの色とボタンの色が合っているかどうかを計測した．測定基準を図３に示す．基準は速い反応，中間反応，遅い反応，認知ミス，判断ミスの５つに分類した．速い反応はプロックが境界線にさしかかる前にボタンを押した場合である．中間反応はプロックの前側20％が境界線上にある場合である．遅い反応はプロックの後側20％が境界線上にある場合である.認知ミスはプロックが境界線を完全に通過してからボタンを押した場合である．判断ミスはプロックの色を選択し間違えた場合である．それぞれの測定基準毎の反応数をカウントした．
3.3結果
3.3.1 DATカテゴリーと年齢変化
遂行機能のうち操作に関する遅い反応，中間反応，速い反応と認知に関わる認知ミスと判断に関する判断ミスのそれぞれ5つの変数について，年代別成績を図 4に示す．遅い反応は30歳代から50歳代まで上昇し，60歳代で一定になった．認知ミスは30歳代から50歳代まで変化しなかったが，60歳代以降で急速に上昇した．速い反応は年代が上がるにしたがって，徐々に増加した．対照的に，中間反応は年代が上がるにしたがって徐々に減少した．判断ミスは年代間でほとんど変化しなかった．
3.3.2 DATの再現性
DATの再現性を確認するため検査実験を行った．実験は全部で2回行い，1回目の後，1年後に2回目の実験を行った．被験者は28名であった． DATのそれぞれ6つの変数について，1回目と2回目の得点の相関分析の結果を図5に示す. 縦軸が１回目の得点，横軸が２回目の得点である．１つの点がそれぞれ１人の被験者の得点を表している.それぞれの変数について相関係数(r)と有意確率(p)を示す．速い反応では(r=0.531 p<0.01),中間反応では(r=0.508 p<0.01),遅い反応では(r=0.438 p<0.01),認知ミスでは(r=0.628 p<0.01),判断ミスでは(r=0.614 p<0.01)であった．いずれの変数においても1％以下の有意水準であり， r>0.4で正の相関を認めたことから，再現性が確保された.図5変数別DAT得点の再現性: A速い反応、B中間反応、C遅い反応、D認知ミス、E判断ミス。
3.3.3 DAT変数の創出
解析に使用するパラメータを表３に示した. 1つの変数のみならず，それぞれの変数が相互に影響していると仮定して, 2つ, 3つのパラメータの積も解析した.全体で22の組み合わせからなる変数を説明変数としてロジスティックス回帰分析を行った. 「速い反応」と「中間反応」と「遅い反応」とは相反する変数であるため，解析から除外した.
60歳未満を表4, 60歳以上を表5に示す. 60歳未満では両側白質病変なしグループにおいて追突事故で遅い反応と認知ミスの積の変数でオッズ比に有意差が認められた．一方，両側白質病変ありグループでは有意差は認められなかった. 60歳以上では両側白質病変なしグループにおいて追突事故で中間反応と判断ミスの積の変数でオッズ比で有意差が認められた．交差点事故では遅い反応，遅い反応と判断ミスの積の変数でp値では有意差が認められたがオッズ比では有意差は認められなかった．両側白質病変ありのグループでは交差点事故において遅い反応と認知ミスと判断ミスの積の変数においてのみオッズ比で有意差が認められた.
3.3.5 DAT変数と事故分類との関連性
交差点の事故では60歳未満で両側白質病変ありグループ,両側白質病変なしグループともに有意差は認められなかったが，60歳以上のグループでは両側白質病変のないグループでは交差点事故で遅い反応，遅い反応と判断ミスの積の変数でオッズ比には有意差は認められなかったが，両側白質病変のあるグループでは交差点事故で遅い反応と認知ミスと判断ミスの積の変数においてオッズ比に有意差が認められた.追突事故では60歳未満のグループでは両側白質病変なしグループにおいて遅い反応と認知ミスの積の変数でオッズ比に有意差が認められた. 60歳以上のグループでは両側白質病変なしグループにおいて中間反応と判断ミスの積の変数でオッズ比で有意差が認められた.
3.4 結論
安全運転に必要な認知，判断，操作の遂行機能を基にPCを用いながら，新たな運転能力テストを開発した．コンピュータのモニター上で正方形の上下左右の４辺に赤もしくは青のプロックが到達した際の反応を測定することよって速い反応，中間反応，遅い反応，認知ミス，判断ミスを測定し，15の変数を提案した．我々は3306人の被験者から白質病変のグレードを含むMRIの結果とDATの変数データと事故歴を得て，事故タイプとDATの15の変数との関連を調べた．その結果，我々は両側白質病変のある60歳以上のドライバにおいて交差点事故で，また年齢と両側白質病変とは関係なく追突事故において有意な関連を見出した.
第４章白質病変と実車運転行動について
4.1.1　はじめに〜大脳白質病変とハンドル角の振れの解析（ステアリングエントロピー装）
}
我々は,「脳の老化」のサインと考えられている白質病変と交通事故との関連性について既に報告している．しかしながら，白質病変が実車運転に及ぼす影響はまだ調べられていない．今回，白質病変がある高齢ドライバと白質病変がない若者ドライバを対象に，運転中に暗算計算をさせるマルチタスク条件下での危険運転行動とハンドル操作を評価して,白質病変が運転行動・技能に与える影響を検討した.
4.2 研究対象・方法
4.2.1　実験協力者
今回我々は，脳ドック受診者の中からMRI画像により，白質病変の進行度を調べた.日本脳ドック学会ガイドラインに準拠して,白質病変を5段階のグレードに (G0, G1, G2, G3, G4)分類した. G1は片側病変であり, G2から両側病変となる.高齢者の白質病変G0の人11名[年齢63.9±6.8(平均±S.D), 月毎の運転頻度19.6±10.4(平均±S.D)],その対象群同世代で白質病変G2の人13名年齢68.3±6.0 (平均±S.D)、月毎の運転頻度 20.8 ± 10.4 (平均±S.D)]，および20代のG0の人9名年齢23±4.5 (平均±S.D)，月毎の運転頻度 12.4±12.7 (平均±S.D)］計33名の人を実験協力者に選んだ．実験協力者は全員男性である．なお，実験協力者に対しては，実験を行う前に，十分な事前説明を行った後に，実験参加への同意を書面にて得ている.
4.2.2 走行コース
実車実験は，高知県警察本部交通部運転免許センター内で行われた． Figure  1 は運転免許センターコースの全体図(第１回目実験で使った走行コースを赤い矢印で示す)である. STARTから始め，矢印に従って運転し，再びSTARTに戻るとコースの一周である．ここで，高齢ドライバによる事故が多いと言われている右折，一時停止，優先通行，交差点を含むようにコースを設定した．なお，中央にある片側２車線道路同士の交差点には，信号機が設置された．実験時は，2車線の道路においては，左側を通行するよう実験協力者に指示した．また，速度制限を設け，直線部分の速度は30km/hとした．実験中は実験協力者に走行コースを知らせ.ために，目印としてパイロンをコースに置いた.
4.2.3 音声課題
本研究では，マルチタスク負荷条件に，PASAT（Paced Auditory Serial Addition Test）という暗算計算負荷を用いた．PASATとは，Figure 2に示す通り，音声による作業であり，音声で一桁の数字が連続的に提示され，数字を聞いた直後に先に聞いた数字と加算して解答する作業である．数字は3秒ごと(PASAT-3)，もしくは2秒ごと(PASAT-2)に提示され，注意散漫を誘導する効果がある¹¹).ただし,子備実験を行ったところ高齢者にとって,運転中の課題としては難易度が高く,途中で諦める傾向が見られた．そこで，本研究では高齢者に対して負荷が大きくなりすぎないように解答が一桁になるように調整して提示した.最初に,設定されたコースにPASATが無し,あるいは有りの条件下で走行練習を行った.試験ではPASAT無　→　PASAT有　→　PASAT無　→　PASAT有の順で合計4周の走行を行った．ここで，PASAT音声課題は3秒ごとにランダムに数字が発声され (PASAT-3),車内オーディオで放送した.コース内の信号機は,予め設定された時間間隔で点灯させた.
4.2.4　計測項目
一般に，ドライバの安全運転を計測する手法としては，各種のイベントによる主観的評価と，作業成績や生体信号による客観的評価の2種類に大きく分けられる．今回，作業成績として，ステアリングエントロピー法によるハンドル操作をメインタスクの成績と，暗算課題のサプタスクの成績の2種類を用いた.以下に各回実験の計測項目について述べる.
4.2.5作業成績
運転を正確に行っているかを調べるために，実際の運転試験を担当している高知県警の運転試験教官に採点表に従って運転技能の採点を行って頂いた．採点は，運転技能の各項目について，運転ミスの大きさによってそれぞれ4，2，1点をつける．また，重大な運転ミスは別途記載した．なお，運転ミスを起こした場所も記録するようにしている．採点基準は被験者によって差が生じないようにしていた．採点基準は本実験用に独自に作成したものであり，実際の運転免許試験等で用いられているものとは必ずしも一致しない.
4.2.6 車両状態量
走行中のハンドル角を解析することで，白質病変ドライバの運転特性を調べることにした．Figure 3に示している株式会社 ATR-Sensetech が開発したオプジェ（Objet）を使用した．実験　で使用したセンサは6軸加速度センサであり，X， Y， Z軸の加速度と，X， Y， Z軸の角速度を計測することができる．実験はFigure 3 (a)に示している車用センサを車体に固定し，地面に対する車両の回転角を計測し，Figure 3 (b) に示しているハンドル用センサをハンドルの中心に固定しハンドルの回転角を計測した. Figure 4に各センサを試験車に貼り付けた位置を示す.
4.2.7 操舵解析
PASAT有の場合，車に対しての操作が粗くなると考えられる．たとえば，あるカープにおいて，普段運転する時に綺麗に曲がることができるのに対して，注意力を分散された時ふらつきが生じることを考えられる．本研究ではステアリングエントロピー法を用いて操舵に現れるふらつきの大きさを評価する．ステアリングエントロピー法により，運転時の負荷の度合いを評価することが可能である¹²².ステアリングエントロピー法とは，運転者の操舵の滑らかさを，時系列舵角データから計算される情報エントロピー値として数値化するものである．例えば，計測したデータの時間間隔は50msの場合，これに対して3つのデータの平均値を求めると，人間の最短制御間隔とされる150ms毎の舵角値を得る．ここで，あるn時点に着目し，過去3点の舵角を用いて（n-1）を中心とする2次テイラー展開によりn時点の予測舵角値θ p(n) を算出する．θ p(n) と実際n時点の舵角値θ (n) の差を予測誤差e(n) とする（Figure 5）. Figure 5 Prediction Errors in Steering Entropy Method実験協力者に無負荷状態で数分間走行してもらい，e(n)の度数分布を得る．この分布における90%タイル値αを算出する．ここで，運転操作が滑らかであればある程，得られた度数分布は中心への鋭さが増した形になり，α値も小さくなる特徴がある．このαは各個人の運転特性の基準を示す値であり，以降，同一実験協力者に負荷が与えられた際，算出の基準として用いる．このα値に基づき，度数分布を９つのセルに分け，各セルに入る割合P1,   P2,    ・・・・,   P9を求め, エントロピー値を次の式で計算される.
エントロピー値=一Σ Pi Log9 Pi    (i=1~9)
負荷以外はまったく同じ条件で実験協力者に走行してもらい，同様に得られる度数分布データと無負荷状態で求められたα，セルに基づき，負荷のエントロピー値を算出する.通常，負荷を加えると，実験協力者のハンドル操作は滑らかさを欠き，度数分布は鋭さを欠いた形状となり，エントロピー値は増大するという特徴がある．Figure 6は高齢者と若者の比較の一例である．若者の方は，予測誤差の度数分布図のシャープさが大きく，ハンドル操作は高齢者より滑らかであることを表している.
4.3結果
4.3.1  PASATの正答率
まず，実験群ごとのPASATの課題遂行能力を比較するため，それぞれの実験群におけるPASATの正答率を比較した．その結果，正答率は20代群からG0群，G2群にかけて減少していたが，有意差は認められず，群間で有意差は認められなかった（Data not shown）.
4.3.2    PASATの運転技能に与える影響
次に，PASATの運転行動に与える影響を調べるため，それぞれの実験群ごとにPASATあり条件となし条件を比較した．Figure 7 に示すように，危険運転については20代，G0, G2のどの群においても，PASATなし条件に比べてPASATあり条件では，5%水準で有意に増加していた(2標本Ｔ検定： t = −3.277,  P = 0.011; t = −3.785, DoF = 10, P = 0.004; t = −3.891, DoF = 12, P = 0.002). しかしながら，重大危険運転(Figure 8)においては，G0とG2群においてPASATなし条件に比べてPASATあり条件で，5%水準で有意に増加していた(2標本T検定： t = −5.220, DoF = 10, P < 0.001; t = −7.666, DoF = 12, P < 0.001).次に,危険運転と重大危険運転それぞれについてPASATあり条件となし条件の差を実験群ごとに比較した.   Figure 9に示すように,危険運転においては, 20代群とG0群の間と, 20代群とG2群の間で, 5%水準で有意に増加していた(2標本T検定: t = −2.275, DoF = 18, P = 0.035; t = −2.180, DoF = 20, P = 0.041).  次に，重大危険運転（一時停止の見落とし）についてFigure 10 に示す．重大危険運転では，20代群とG0群間において，0.05%水準で有意に増加しており(2標本T検定: t = −2.217, DoF = 18, P = 0.040)，G0群とG2群においては0.05%水準で有意に増加していた（2標本T検定:t = −2.083, DoF = 22, P = 0.049).
4.3.4ステアリングエントロピーの解析
次に，PASATのステアリングエントロピーに与える影響について検討した．まずは右折時のステアリングエントロピーについて検討した. Figure 11に示すように，20代，G0, G2のどの群においてもPASATなし条件に比べてPASATあり条件において右折時のステアリングエントロピーが0.05%水準で有意に増加していた(2標本T検定:t = −4.314, DoF = 8, P = 0.003 < 0.01; t = −6.533, DoF = 10, P < 0.001; t = −6.426, DoF = 12, P < 0.001). PASATなし条件に対するPASATあり条件における右折時のステアリングエントロピーは，Figure 12 に示すように，20代群とG0群の間で，20代群とG2群の間で0.05%水準で有意に増加していた（2標本T検定:t = −2.102, DoF = 18, P < 0.05; t = −2.507, DoF = 22, P = 0.020).次に左折時のステアリングエントロピーについて検討した. Figure 13に示すように20代，G0,  G2のどの群においてもPASATなし条件に比べてPASATあり条件において左折時のステアリングエントロピーが0.05%水準で有意に増加していた(2標本Ｔ検定: t = −6.825, DoF = 8, P < 0.001; t = −5.933, DoF = 10, P < 0.001; t = −14.491, DoF = 12, P < 0.001).次に，PASATなし条件に対するPASATあり条件における左折時のステアリングエントロピーについて検討したところ(Figure 14)，20代群とG0群の間で，20代群とG2群の間で0.05%水準で有意に増加していた（2標本T検定: t = −3.769, DoF = 18, P = 0.001; and t = −3.318, DoF = 20, P = 0.003).
2.3.2.4　運転操作とステアリングエントロピーの関係
次にステアリングエントロピーと危険運転の関係を調べるため，回帰分析を行った. Figure 15に示すように，PASATあり条件においては右折のステアリングエントロピーと危険運転の線形回帰の決定係数は0.119であった．一方，Figure 16に示すように，PASATなし条件においては右折のステアリングエントロピーと危険運転の線形回帰の決定係数は0.028であった.このようにPASATなし条件にくらべてPASATあり条件においてステアリングエントロピーと危険運転がより高い相関を示した.
4.4 結論
運転技能について運転以外のタスク（PASAT）が求められる条件では20代，G0，G2のどの群においても危険運転が増加した．一方，重大危険運転については若年群では有意に増加しておらず，高齢者群においてのみ有意に増加していた．このことから，一時停止標識の見落としのような重大危険運転は通常の危険運転と比較してより白質病変による影響を受けやすいのかもしれない．また，運転技能の結果と同様に，ステアリングエントロピーのようなハンドル操作に関する機能についてもPASATあり条件となし条件で有意差が認められた．このことから，運転以外のタスク（PASAT）によって粗く危険な運転が引き起こされると考えられる.また，ステアリングエントロピーは若年群と高齢群を比較すると，右折時，左折時の両方で有意差が認められた．しかし，白質病変のあり群（G0）となし群（G2）を比較すると右折時のみ有意差が認められた．右ハンドルの車では左折時より右折時に曲率が大きくなる．そのため，より曲率の大きい右折時において白質病変のステアリングエントロピーに対する影響が顕著に見られたと考えられる．これは白質病変のある高齢ドライバのスムーズでないハンドリングを反映していると思われる.以上のことから，高齢者における白質病変は危険運転の増加やステアリングエントロピーの増加と関係しており，運転技能を低下させている要因となっていると考えられる.
第５章まとめと今後の課題
研究代表者が兼務する高知検診クリニック脳ドックセンターでは，受信者の多くは公務員や金融マン等のホワイトカラーであり，65歳以下がほとんどある．因って，本研究課題の研究対象となる高齢ドライバ被験者を集めるために、高知県警察ならび高知県指定自動車学校協会の全面的な協力を得て,高知県下の県指定自動車学校11校から高齢者講習を受講した高齢ドライバから被験者を募っている.平成25年2月末までに，84名の被験者を集め，頭部MRIデータならび運転適性検査データを収集した．残り214名（計300名）の高齢ドライバのデータは，平成25年度内に収集する計画である．これらのデータから脳(Brain)と運転行動(Driving Behaviors)に関する高齢ドライバ用のデータベース（BDB-DB）を構築する.本研究につきましては,タカタ財団から研究助成を受けました.茲に深く感謝致します.被験者募集に対して,医療法人健会高知検診クリニック脳ドックセンターの全面的協力と,特に65歳以上の健常高齢ドライバの募集には下記の自動車学校から積極的な協力を得ることができました．茲に深く感謝致します． ●研究協力参加の自動車学校一覧高知県自動車学校高知中央自動車学校高知自動車学校東部自動車学校須崎自動車学校四万十自動車学校宿毛自動車学校安芸自動車学校南国自動車学校高知ニュートﾟﾗｲﾊﾟｰ学院新土佐自動車学校1)朴啓彰，姜銀来，王碩玉「視覚補間力と無症候性白質病変との関連性」福祉工学シンポジウム講演論文集，2009 Sep:pp.209～210 2) Park K, Jiang Y, Wang S, " Relationship between visual interpolation ability and leukoaraiosis in healthy subjects; Early Detection and Rehabilitation Technologies for Dementia"in Jinglog Wu,eds.,Neuroscience and Biomedical Applications,IGI global, pp.1-4  （2010） 3)朴啓彰，片岡源宗，永原三博，熊谷靖彦「健常人の大脳白質病変と運転挙動との関連性について」第9回ITSシンポジウム, 2010:pp.303- 305 4) Miller EK, Cohen JD "An integrative theory of prefrontal cortex function", Annual Review of Neuroscience, 2001 Mar;24:167-202 5) O'Sullivan M, Morris RG, Huckstep B, Jones DK, Williams SC, Markus HS,  "Diffusion tensor MRI correlates with executive dysfunction inpatients with ischaemic leukoaraiosis"  , Journal of Neurology, Neurosurgery and Psychiatry, 2004 Mar;75(3):441-447 6) 吉田伸一ほか「事故に遭わないようにするITS, ITS新時代」日経BP社，2007:pp.54-57 7) Park K, Nakagawa Y, Kumagai Y, and Nagahara M, "Leukoaraiosis, A Common Brain Magnetic Resonance Imaging Finding, as a Predictor of Traffic Crashes", PLoS ONE, 2013 Feb 20;8(2):e57255. 8) Garde E, Mortensen EL, Krabbe K, Rostrup E, Larsson HB, "Relation between age-related decline in intelligence and cerebral white matter hyperintensities in healthy octogenarians: a longitudinal study", Lancet, 2000 Aug 19: 356 (9230):628–34. 9) Romine CB, Reynolds CR, "A model of the development of frontal lobe functioning: Findings from a meta-analysis", Applied Neuropsychology, 2005;12 (4):190-201. 10) Daigneault G, Joly P, Frigon JY, "Executive functions in the evaluation of accident risk of older drivers", Journal of Clinical and Experimental Neuropsychology, 2002 Apr;24 (2):221-238. 11) Tom N. Tombaugh, "A comprehensive review of the paced auditory serial addition test (PASAT)", Archives of Clinical Neuropsychology, 2006 Jan;21(1):53-76. 12) O. Nakayama, T. Futami, T. Nakamura, Erwin Boer, "Development of a steering entropy driver workload", SAE Technical method for evaluating Paper Series, 1999 Mar;1999-01-0892:1-10