JP6628258B2 - 運転適性判定装置、および運転適性判定システム - Google Patents

運転適性判定装置、および運転適性判定システム Download PDF

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Description

本発明は、運転適性判定装置、および運転適性判定システムに関する。
次のような運転適性診断装置が知られている。この運転適性診断装置では、被験者の移動物体に対する反応を測定することによって、被験者の運転適性を診断する（例えば、特許文献１）。
特開２０１２−１２０８２３号公報
生活において自動車は重要な移動手段となっているが、高齢になるにつれて認知機能や身体機能が低下することから、近年、高齢者による交通事故は増加傾向にある。行政は、このような問題に対応するために、運転免許証の更新期間が満了する日の年齢が７５歳以上のドライバーに対して、高齢者講習の前に予備検査と呼ばれる認知機能検査を課している。予備検査は、所定の検査項目について検査用紙に記入するかたちで行われるが、必ずしも運転者の脳の機能障害の程度を精度高く判定できるものではなかった。このため、運転者の脳の機能障害の程度を考慮して、運転適性を精度高く判定するための技術が求められているが、従来は、このような方法について何ら検討されていなかった。
本発明による運転適性判定装置は、対象者に対して行った神経心理検査の検査結果を示す検査結果情報と、対象者の頭部を断層撮影した頭部画像データとに基づいて、対象者の脳の機能障害の程度を判定する機能障害程度判定手段と、機能障害程度判定手段による判定結果に基づいて、対象者の運転適性を判定する運転適性判定手段とを備え、機能障害程度判定手段は、検査結果情報に基づく判定結果と、頭部画像データに基づく判定結果が異なる場合には、機能障害の程度が重い方の判定結果を対象者の脳の機能障害の程度として判定することを特徴とする。
本発明による運転適性判定システムは、対象者に対して行った神経心理検査の検査結果を示す検査結果情報と、対象者の頭部を断層撮影した頭部画像データとに基づいて、対象者の脳の機能障害の程度を判定する機能障害程度判定手段と、機能障害程度判定手段による判定結果に基づいて、対象者の運転適性を判定する運転適性判定手段とを備え、機能障害程度判定手段は、検査結果情報に基づく判定結果と、頭部画像データに基づく判定結果が異なる場合には、機能障害の程度が重い方の判定結果を対象者の脳の機能障害の程度として判定することを特徴とする。
本発明によれば、対象者の神経心理検査の検査結果と対象者の頭部を断層撮影した頭部画像データとに基づいて対象者の脳の機能障害の程度を判定して対象者の運転適性を判定するようにしたため、対象者の運転適性を精度高く判定することができる。
運転適性判定システム１０の一実施の形態の構成を示すブロック図である。 診断用端末１００の一実施の形態の構成を示すブロック図である。 運転適性判定装置２００の一実施の形態の構成を示すブロック図である。 診断用端末１００で実行される処理の流れを示すフローチャート図である。 運転適性判定装置２００で実行される処理の流れを示すフローチャート図である。
図１は、本実施の形態における運転適性判定システム１０の一実施の形態の構成を示すブロック図である。運転適性判定システム１０では、対象者の運転適性を診断する診断者によって操作される診断用端末１００と、診断用端末１００からデータを受信して、対象者の運転適性を判定するための処理を実行する運転適性判定装置２００とが通信回線を介して接続されている。
本実施の形態では、対象者は、例えば、運転適性に疑義または問題がある可能性が高い高齢者を想定する。また、診断用端末１００は、例えば、高齢者の認知症を診断する医師が操作するために病院に設置されたり、高齢者の運転適性を把握する必要がある施設などに設置される。
診断用端末１００は、例えば、スマートフォン、携帯電話機、タブレット端末、パソコンなどが用いられる。図２は、本実施の形態における診断用端末１００として、パソコンを用いた場合の一実施の形態の構成を示すブロック図である。
診断用端末１００は、操作部材１０１と、接続インターフェース１０２と、制御装置１０３と、記憶媒体１０４と、表示装置１０５とを備えている。
操作部材１０１は、診断用端末１００の操作者によって操作される種々の装置、例えばキーボードやマウスを含む。
接続インターフェース１０２は、診断用端末１００を他の装置や端末等の外部機器と接続するためのインターフェースである。例えば、接続インターフェース１０２には、ＬＡＮやインターネット等の通信回線に接続するためのインターフェースが含まれる。診断用端末１００は、この接続インターフェース１０２を介して運転適性判定装置２００と通信を行う。
制御装置１０３は、ＣＰＵ、メモリ、およびその他の周辺回路によって構成され、診断用端末１００の全体を制御する。なお、制御装置１０３を構成するメモリは、例えばＳＤＲＡＭ等の揮発性のメモリである。このメモリは、ＣＰＵがプログラム実行時にプログラムを展開するためのワークメモリや、データを一時的に記録するためのバッファメモリとして使用される。例えば、接続インターフェース１０２を介して読み込まれたデータは、バッファメモリに一時的に記録される。
記憶媒体１０４は、診断用端末１００が蓄える種々のデータや、制御装置１０３が実行するためのプログラムのデータ等を記録するための記憶媒体であり、例えばＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等が用いられる。なお、記憶媒体１０４に記録されるプログラムのデータは、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録されて提供されたり、ネットワークを介して提供され、公開者が取得したプログラムのデータを記憶媒体１０４にインストールすることによって、制御装置１０３がプログラムを実行できるようになる。
表示装置１０５は、例えば液晶モニタであって、制御装置１０３から出力される種々の表示用データが表示される。
運転適性判定装置２００は、インターネットに接続された装置であって、例えば、パソコンやサーバなどが用いられる。図３は、本実施の形態における運転適性判定装置２００として、サーバ装置を用いた場合の一実施の形態の構成を示すブロック図である。運転適性判定装置２００は、接続インターフェース２０１と、制御装置２０２と、記憶媒体２０３とを備えている。
接続インターフェース２０１は、運転適性判定装置２００をインターネット等の通信回線に接続するためのインターフェースであり、例えば、インターネットに有線で接続するための有線ＬＡＮモジュールや、インターネットに無線で接続するための無線ＬＡＮモジュールなどが用いられる。本実施の形態では、運転適性判定装置２００は、この接続インターフェース２０１を介して診断用端末１００と通信する。
制御装置２０２は、ＣＰＵ、メモリ、およびその他の周辺回路によって構成され、運転適性判定装置２００の全体を制御する。なお、制御装置２０２を構成するメモリは、例えばＳＤＲＡＭ等の揮発性のメモリである。このメモリは、ＣＰＵがプログラム実行時にプログラムを展開するためのワークメモリや、データを一時的に記録するためのバッファメモリとして使用される。例えば、接続インターフェース２０１を介して読み込まれたデータは、バッファメモリに一時的に記録される。
記憶媒体２０３は、運転適性判定装置２００が蓄える種々のデータや、制御装置２０２が実行するためのプログラムのデータ等を記録するための記憶媒体であり、例えばＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等が用いられる。なお、記憶媒体２０３に記録されるプログラムのデータは、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録されて提供されたり、ネットワークを介して提供され、操作者が取得したプログラムのデータを記憶媒体２０３にインストールすることによって、制御装置２０２がプログラムを実行できるようになる。
本実施の形態における運転適性判定システム１０は、対象者の脳の機能障害の程度を判定し、その判定結果に基づいて、対象者の運転適性を判定するための仕組みを提供する。
本実施の形態では、運転適性の判定対象となる対象者に対して、あらかじめ神経心理検査を行い、神経心理検査の検査結果を示す検査結果情報を運転適性判定装置２００の記憶媒体２０３に記録しておく。また、対象者の頭部を断層撮影した頭部画像データをあらかじめ取得して、運転適性判定装置２００の記憶媒体２０３に記録しておく。そして、制御装置２０２は、後述する処理を実行することにより、対象者の神経心理検査の検査結果と頭部画像データとに基づいて、対象者の脳の機能障害の程度を判定し、この判定結果に基づいて、対象者の運転適性を判定する。
なお、神経心理検査の検査結果を示す検査結果情報と、対象者の頭部を断層撮影した頭部画像データは、診断用端末１００上で入力され、運転適性判定装置２００へ送信されることにより、記憶媒体２０３に記録するようにしてもよいし、診断用端末１００とは別のその他の端末上で入力され、運転適性判定装置２００へ送信されることにより、記憶媒体２０３に記録するようにしてもよい。あるいは、運転適性判定装置２００上で直接入力されてもよい。
本実施の形態では、診断用端末１００の操作者は、操作部材１０１を操作して、神経心理検査の検査結果を示す検査結果情報と、対象者の頭部を断層撮影した頭部画像データに基づいて、対象者の運転適性を判定するように指示することができる。制御装置１０３は、対象者の運転適性を判定するように指示された場合には、運転適性判定装置２００へ、対象者の運転適性の判定開始を指示する。運転適性判定装置２００では、制御装置２０２は、診断用端末１００から対象者の運転適性の判定開始が指示されると、後述する処理を実行して、対象者の運転適性を判定する。以下、制御装置２０２によって実行される対象者の運転適性を判定するための処理について説明する。
神経心理検査の検査結果情報は、医師や看護師などの医療従事者が、対象者に対して行った神経心理検査の結果を示す情報である。本実施の形態では、制御装置２０２は、神経心理検査の検査結果情報に基づいて、対象者の脳の機能障害の程度を脳の認知機能ごとに判定する。脳の認知機能は、記憶・空間学習機能、記憶の貯蔵・取り出し機能、記憶・感覚認知機能、実行機能、および情報処理機能を含む。以下、本実施の形態における神経心理検査の検査内容の具体例と、検査結果情報に基づいて対象者の脳の機能障害の程度を脳の認知機能ごとに判定するための処理について説明する。
本実施の形態では、以下に示す検査項目１〜１４に対して、各検査項目ごとに正答または誤答を示す情報が、対象者の神経心理検査の検査結果情報として、記憶媒体２０３に記録されている。
検査項目１：「時計の絵を描いてください」という検査項目に対して、時計を示す円が描けていれば正解とする。
検査項目２：「時計の絵を描いてください」という検査項目に対して、時計の数字が描けていれば正解とする。
検査項目３：「時計の絵を描いてください」という検査項目に対して、時計の針が描けていれば正解とする。
検査項目４：トランペットが描かれた絵を見せて、この絵を覚えており楽器だとわかっていれば正解とする。
検査項目５：カブトムシが描かれた絵を見せて、この絵を覚えており昆虫だとわかっていれば正解とする。
検査項目６：パイナップルが描かれた絵を見せて、この絵を覚えており果物だとわかっていれば正解とする。
検査項目７：馬が描かれた絵を見せて、この絵を覚えており動物だとわかっていれば正解とする。
検査項目８：今日の年を聞き、正確に回答できれば正解とする。
検査項目９：今日の月を聞き、正確に回答できれば正解とする。
検査項目１０：今日の日を聞き、正確に回答できれば正解とする。
検査項目１１：今の時刻を聞き、正確に回答できれば正解とする。
検査項目１２：今日の曜日を聞き、正確に回答できれば正解とする。
検査項目１３：対象者に特定の数字を伝え、数字の羅列から伝えた数字を素早く見つけることができれば正解とする。
検査項目１４：対象者に特定の行動、例えば、手を挙げる、文章を読む等を指示し、指示通りに行動できれば正解とする。
制御装置２０２は、検査項目１、検査項目２、検査項目３の検査結果に基づいて、対象者の脳の認知機能のうち、記憶・空間学習機能の障害の程度を判定する。例えば、検査項目１、検査項目２、検査項目３の正答率が３０％未満である場合は、対象者の記憶・空間学習機能の障害の程度は重度であると判定し、検査項目１、検査項目２、検査項目３の正答率が３０％以上、５０％未満の場合は、対象者の記憶・空間学習機能の障害の程度は中度であると判定し、検査項目１、検査項目２、検査項目３の正答率が５０％以上、８０％未満の場合は、対象者の記憶・空間学習機能の障害の程度は軽度であると判定し、検査項目１、検査項目２、検査項目３の正答率が８０％以上の場合は、対象者の記憶・空間学習機能には障害はないと判定する。
制御装置２０２は、検査項目４、検査項目５、検査項目６、検査項目７の検査結果に基づいて、対象者の脳の認知機能のうち、記憶の貯蔵・取り出し機能の障害の程度を判定する。例えば、検査項目４、検査項目５、検査項目６、検査項目７の正答率が４０％未満の場合は、対象者の記憶の貯蔵・取り出し機能の障害の程度は重度であると判定し、検査項目４、検査項目５、検査項目６、検査項目７の正答率が４０％以上、６０％未満の場合は、対象者の記憶の貯蔵・取り出し機能の障害の程度は中度であると判定し、検査項目４、検査項目５、検査項目６、検査項目７の正答率が６０％以上、８０％未満の場合は、対象者の記憶の貯蔵・取り出し機能の障害の程度は軽度であると判定し、検査項目４、検査項目５、検査項目６、検査項目７の正答率が８０％以上の場合は、対象者の記憶の貯蔵・取り出し機能には障害はないと判定する。
制御装置２０２は、検査項目１、検査項目２、検査項目３、検査項目４、検査項目５、検査項目６、検査項目７の検査結果に基づいて、対象者の脳の認知機能のうち、記憶・感覚認知機能の障害の程度を判定する。例えば、検査項目１、検査項目２、検査項目３、検査項目４、検査項目５、検査項目６、検査項目７の正答率が３０％未満の場合は、対象者の記憶・感覚認知機能の障害の程度は重度であると判定し、検査項目１、検査項目２、検査項目３、検査項目４、検査項目５、検査項目６、検査項目７の正答率が３０％以上、５０％未満の場合は、対象者の記憶・感覚認知機能の障害の程度は中度であると判定し、検査項目１、検査項目２、検査項目３、検査項目４、検査項目５、検査項目６、検査項目７の正答率が５０％以上、８０％未満の場合は、対象者の記憶・感覚認知機能の障害の程度は軽度であると判定し、検査項目１、検査項目２、検査項目３、検査項目４、検査項目５、検査項目６、検査項目７の正答率が８０％以上の場合は、対象者の記憶・感覚認知機能には障害はないと判定する。
制御装置２０２は、検査項目１３、検査項目１４の検査結果に基づいて、対象者の脳の認知機能のうち、実行機能の障害の程度を判定する。例えば、検査項目１３、検査項目１４の正答率が４０％未満の場合は、対象者の実行機能の障害の程度は重度であると判定し、検査項目１３、検査項目１４の正答率が４０％以上、６０％未満の場合は、対象者の記憶の実行機能の障害の程度は中度であると判定し、検査項目１３、検査項目１４の正答率が６０％以上、８０％未満の場合は、対象者の実行機能の障害の程度は軽度であると判定し、検査項目１３、検査項目１４の正答率が８０％以上の場合は、対象者の実行機能には障害はないと判定する。
制御装置２０２は、検査項目８、検査項目９、検査項目１０、検査項目１１、検査項目１２、検査項目１３の検査結果に基づいて、対象者の脳の認知機能のうち、情報処理機能の障害の程度を判定する。例えば、検査項目８、検査項目９、検査項目１０、検査項目１１、検査項目１２、検査項目１３の正答率が４０％未満の場合は、対象者の情報処理機能の障害の程度は重度であると判定し、検査項目８、検査項目９、検査項目１０、検査項目１１、検査項目１２、検査項目１３の正答率が４０％以上、６０％未満の場合は、対象者の情報処理機能の障害の程度は中度であると判定し、検査項目８、検査項目９、検査項目１０、検査項目１１、検査項目１２、検査項目１３の正答率が６０％以上、８０％未満の場合は、対象者の情報処理機能の障害の程度は軽度であると判定し、検査項目８、検査項目９、検査項目１０、検査項目１１、検査項目１２、検査項目１３の正答率が８０％以上の場合は、対象者の情報処理機能には障害はないと判定する。
なお、上述した検査内容と判定方法は一例であって、対象者の運転適性を判定するために用いることができる神経心理検査の内容であれば、上記の検査内容に限定されない。また、対象者の脳の認知機能ごとの機能障害の程度が、重度、中度、軽度のいずれであるかを判定するために用いる正答率の閾値は、あらかじめ設定されて記憶媒体２０３に記録されているものとする。また、この閾値は、固定値であってもよいし、任意に変更できるようにしてもよい。また、上記の閾値は、あくまでも一例であって、上記の値に限定されるものではない。
対象者の頭部を断層撮影した頭部画像データは、例えば、対象者の頭部のＣＴ画像やＭＲＩ画像などを想定する。本実施の形態では、対象者の頭部の断面を所定のスライス厚で撮影した複数の断面画像からなるＣＴ画像またはＭＲＩ画像があらかじめ取得され、記憶媒体２０３に記録されている。なお、対象者の頭部画像データが何枚の断面画像で構成されるかは、撮影時の撮影スライス数によって決まる。撮影スライス数は、画像撮影機の性能や設定により変化する。
以下、本実施の形態における対象者の頭部画像データに基づいて、対象者の脳の機能障害の程度を脳の認知機能ごとに判定するための処理について説明する。
制御装置２０２は、対象者の頭部画像データを解析して、対象者の脳の部位ごとにサイズを特定する。本実施の形態では、例えば、脳の認知機能のうち記憶・空間学習機能を司る海馬部位、脳の認知機能のうち実行機能を司る前頭野連合部位、脳の認知機能のうち記憶・感覚認知機能を司る側頭連合野部位、脳の認知機能のうち記憶の貯蔵・取り出し機能を司る海馬傍回部位、脳の認知機能のうち情報処理機能を司る扁桃体部位の各部位のサイズを特定する。なお、本実施の形態では、海馬部位、前頭野連合部位、側頭連合野部位、海馬傍回部位、扁桃体部位の５つの部位のサイズを特定する例について説明するが、対象者の脳の認知機能の障害の程度を判定することが可能な部位であれば、上記の部位には限定されない。
本実施の形態では、海馬部位、前頭野連合部位、側頭連合野部位、海馬傍回部位、扁桃体部位といった部位は、形状が略一定であることから、あらかじめこれらの部位の形状を模したマッチング用画像を用意して記憶媒体２０３に記録しておく。制御装置２０２は、対象者の頭部画像データに対して、マッチング用画像を用いたマッチング処理を行うことにより、対象者の頭部画像データにおける上記の５つの部位の範囲を抽出する。そして、制御装置２０２は、抽出した各部位の体積を特定することにより、各部位のサイズを特定する。なお、対象者の頭部画像データにおける各部位の体積は、対象者の頭部画像データを構成する各断面画像について、各部位の面積にスライス厚をかけて１つの断面画像当たりの体積を求め、これをスライス数分、すなわち対象者の頭部画像データを構成する断面画像の枚数分、積算することにより算出することができる。
制御装置２０２は、対象者の頭部画像データに基づいて算出した対象者の脳の各部位のサイズを、標準的な各部位のサイズと比較することにより、対象者の脳の各部位の萎縮度合いを算出する。そして、制御装置２０２は、算出した萎縮度合いとあらかじめ設定されている、認知機能の障害の程度を判定するために用いる閾値とを比較することにより、脳の認知機能ごとに対象者の脳の機能障害の程度を判定する。なお、各部位の標準的なサイズと判定に用いる閾値は、あらかじめ記憶媒体２０３に記録されている。以下、具体的な判定方法について説明するが、以下に記載する各部位の標準サイズと判定に用いる閾値は一例であって、これに限定されるものではない。
海馬部位の標準サイズは、例えば４０ｃｃとする。この場合、制御装置２０２は、対象者の脳の海馬部位のサイズが標準サイズと比較して１５％以上萎縮している場合は、対象者の脳の記憶・空間学習機能の障害の程度は重度であると判定し、対象者の脳の海馬部位のサイズの標準サイズに対する萎縮度合いが１０％以上、１５％未満である場合は、対象者の脳の記憶・空間学習機能の障害の程度は中度であると判定し、対象者の脳の海馬部位のサイズの標準サイズに対する萎縮度合いが５％以上、１０％未満である場合は、対象者の脳の記憶・空間学習機能の障害の程度は軽度であると判定し、対象者の脳の海馬部位のサイズの標準サイズに対する萎縮度合いが５％未満である場合は、対象者の脳の記憶・空間学習機能には障害はないと判定する。
前頭野連合部位の標準サイズは、例えば５０ｃｃとする。この場合、制御装置２０２は、対象者の脳の前頭野連合部位のサイズが標準サイズと比較して２０％以上萎縮している場合は、対象者の脳の実行機能の障害の程度は重度であると判定し、対象者の脳の前頭野連合部位のサイズの標準サイズに対する萎縮度合いが１５％以上、２０％未満である場合は、対象者の脳の実行機能の障害の程度は中度であると判定し、対象者の脳の前頭野連合部位のサイズの標準サイズに対する萎縮度合いが１０％以上、１５％未満である場合は、対象者の脳の実行機能の障害の程度は軽度であると判定し、対象者の脳の前頭野連合部位のサイズの標準サイズに対する萎縮度合いが１０％未満である場合は、対象者の脳の実行機能には障害はないと判定する。
側頭連合野部位の標準サイズは、例えば５０ｃｃとする。この場合、制御装置２０２は、対象者の脳の側頭連合野部位のサイズが標準サイズと比較して２０％以上萎縮している場合は、対象者の脳の記憶・感覚認知機能の障害の程度は重度であると判定し、対象者の脳の側頭連合野部位のサイズの標準サイズに対する萎縮度合いが１５％以上、２０％未満である場合は、対象者の脳の記憶・感覚認知機能の障害の程度は中度であると判定し、対象者の脳の側頭連合野部位のサイズの標準サイズに対する萎縮度合いが１０％以上、１５％未満である場合は、対象者の脳の記憶・感覚認知機能の障害の程度は軽度であると判定し、対象者の脳の側頭連合野部位のサイズの標準サイズに対する萎縮度合いが１０％未満である場合は、対象者の脳の記憶・感覚認知機能には障害はないと判定する。
海馬傍回部位の標準サイズは、例えば１００ｃｃとする。この場合、制御装置２０２は、対象者の脳の海馬傍回部位のサイズが標準サイズと比較して３０％以上萎縮している場合は、対象者の脳の記憶の貯蔵・取り出し機能の障害の程度は重度であると判定し、対象者の脳の海馬傍回部位のサイズの標準サイズに対する萎縮度合いが２０％以上、３０％未満である場合は、対象者の脳の記憶の貯蔵・取り出し機能の障害の程度は中度であると判定し、対象者の脳の海馬傍回部位のサイズの標準サイズに対する萎縮度合いが１０％以上、２０％未満である場合は、対象者の脳の記憶の貯蔵・取り出し機能の障害の程度は軽度であると判定し、対象者の脳の海馬傍回部位のサイズの標準サイズに対する萎縮度合いが１０％未満である場合は、対象者の脳の記憶の貯蔵・取り出し機能には障害はないと判定する。
扁桃体部位の標準サイズは、例えば７０ｃｃとする。この場合、制御装置２０２は、対象者の脳の扁桃体部位のサイズが標準サイズと比較して３０％以上萎縮している場合は、対象者の脳の情報処理機能の障害の程度は重度であると判定し、対象者の脳の扁桃体部位のサイズの標準サイズに対する萎縮度合いが２０％以上、３０％未満である場合は、対象者の脳の情報処理機能の障害の程度は中度であると判定し、対象者の脳の扁桃体部位のサイズの標準サイズに対する萎縮度合いが１０％以上、２０％未満である場合は、対象者の脳の情報処理機能の障害の程度は軽度であると判定し、対象者の脳の扁桃体部位のサイズの標準サイズに対する萎縮度合いが１０％未満である場合は、対象者の脳の情報処理機能には障害はないと判定する。
制御装置２０２は、対象者の神経心理検査の検査結果情報に基づく脳の認知機能ごとの機能障害の程度と、対象者の頭部画像データに基づく脳の認知機能ごとの機能障害の程度とに基づいて、対象者の脳の認知機能ごとに、機能障害の程度を判定する。本実施の形態では、制御装置２０２は、脳の認知機能ごとに、神経心理検査の検査結果情報に基づく判定結果と頭部画像データに基づく判定結果が一致する場合には、その判定結果を採用し、神経心理検査の検査結果情報に基づく判定結果と頭部画像データに基づく判定結果が一致しない場合には、より重く判定された方の判定結果を採用する。
例えば、ある対象者の神経心理検査の検査結果情報に基づいて、対象者の脳の認知機能ごとの機能障害の程度が、記憶・空間学習機能＝軽度、記憶の貯蔵・取り出し機能＝重度、記憶・感覚認知機能＝軽度、実行機能＝中度、情報処理機能＝中度と判定されたとする。また、同じ対象者の頭部画像データに基づいて、対象者の脳の認知機能ごとの機能障害の程度が、記憶・空間学習機能＝重度、記憶の貯蔵・取り出し機能＝中度、記憶・感覚認知機能＝軽度、実行機能＝障害なし、情報処理機能＝軽度と判定されたとする。この場合、対象者の脳の認知機能ごとの機能障害の程度は、記憶・空間学習機能＝重度、記憶の貯蔵・取り出し機能＝重度、記憶・感覚認知機能＝軽度、実行機能＝中度、情報処理機能＝中度と判定される。
制御装置２０２は、上述した処理で判定した対象者の脳の認知機能ごとの機能障害の程度をその程度に対応付けられた数値に置き換える。そして、制御装置２０２は、置き換えた数値に、各認知機能ごとに設定されている重み値をかけることによって、対象者の脳の認知機能ごとに、機能障害の程度を数値化する。この重み値は、認知機能の障害の程度が運転適性に影響を及ぼす危険性に応じてあらかじめ設定されている。そして、制御装置２０２は、各認知機能ごとに特定した数値の合計値とあらかじめ設定された閾値とを比較することによって、対象者の運転適性を判定する。
本実施の形態では、認知機能ごとの機能障害の程度に対して、重度の場合は３、中度の場合は２、軽度の場合は１、障害なしの場合は０というように数値が割り当てられている。また、記憶・空間学習機能には重み値２、記憶の貯蔵・取り出し機能には重み値３、記憶・感覚認知機能には重み値２、実行機能には重み値１、情報処理機能には重み値１が設定されている。そして、合計値が２０以上の場合は、対象者に運転適性なしと判定し、合計値が１５以上、２０未満の場合は、対象者の運転適性に疑義があると判定し、合計値が１５未満の場合は、対象者の運転適性に問題がないと判定するように閾値が設定されている。これらの機能障害の程度に応じた数値と、認知機能ごとの重み値と、運転適性の判定に用いる閾値は、あらかじめ記憶媒体２０３に記録されている。なお、上記の機能障害の程度に応じた数値と認知機能ごとの重み値と運転適性の判定に用いる閾値は一例であって、これに限定されるものではない。
制御装置２０２は、例えば、上記のように、対象者の脳の認知機能ごとの機能障害の程度は、記憶・空間学習機能＝重度、記憶の貯蔵・取り出し機能＝重度、記憶・感覚認知機能＝軽度、実行機能＝中度、情報処理機能＝中度と判定した場合は、次式（１）〜（６）により対象者の脳の認知機能の合計値を算出する。なお、次式（１）〜（５）において、カッコ内の数値は、障害の程度に応じた数値と重み値とを示している。
記憶・空間学習機能＝重度（３）×重み値（２）＝６ ・・・（１）
記憶の貯蔵・取り出し機能＝重度（３）×重み値（３）＝９ ・・・（２）
記憶・感覚認知機能＝軽度（１）×重み値（２）＝２ ・・・（３）
実行機能＝中度（２）×重み値（１）＝２ ・・・（４）
情報処理機能＝中度（２）×重み値（１）＝２ ・・・（５）
対象者の脳の認知機能の合計値＝６＋９＋２＋２＋２＝２１ ・・・（６）
制御装置２０２は、式（６）の算出結果と記憶媒体２０３に記録されている運転適性判定用の閾値とを比較して、対象者の運転適性を判定する。なお、式（６）の算出結果によると、この対象者は運転適性なしと判定される。そして、制御装置２０２は、対象者の運転適性の判定結果を診断用端末１００へ送信する。
診断用端末１００では、制御装置１０３は、運転適性判定装置２００から受信した対象者の運転適性の判定結果を表示装置１０５に表示する。これによって、診断用端末１００の操作者は、対象者の運転適性の判定結果を把握することができる。また、診断用端末１００の操作者は、対象者に対して運転適性を踏まえた指導や治療を行うことができる。
図４は、本実施の形態における診断用端末１００で実行される処理の流れを示すフローチャートである。図４に示す処理は、操作者によって、対象者の運転適性を判定するように指示されると起動するプログラムとして、制御装置１０３によって実行される。
ステップＳ１０において、制御装置１０３は、運転適性判定装置２００へ、対象者の運転適性の判定開始を指示する。その後、ステップＳ２０へ進む。
ステップＳ２０では、制御装置１０３は、運転適性判定装置２００から対象者の運転適性の判定結果を受信したか否かを判断する。ステップＳ２０で肯定判断した場合には、ステップＳ３０へ進む。
ステップＳ３０では、制御装置１０３は、運転適性判定装置２００から受信した対象者の運転適性の判定結果を表示装置１０５に表示する。その後、処理を終了する。
図５は、本実施の形態における運転適性判定装置２００で実行される処理の流れを示すフローチャートである。図５に示す処理は、診断用端末１００から対象者の運転適性の判定開始が指示されると起動するプログラムとして、制御装置２０２によって実行される。
ステップＳ１１０において、制御装置２０２は、上述したように、対象者の神経心理検査の検査結果を示す検査結果情報に基づいて、対象者の脳の認知機能ごとに障害の程度を判定する。その後、ステップＳ１２０へ進む。
ステップＳ１２０では、制御装置２０２は、上述したように、対象者の頭部を断層撮影した頭部画像データに基づいて、対象者の脳の認知機能ごとに障害の程度を判定する。その後、ステップＳ１３０へ進む。
ステップＳ１３０では、制御装置２０２は、上述したように、脳の認知機能ごとに、神経心理検査の検査結果情報に基づく判定結果と頭部画像データに基づく判定結果が一致する場合には、その判定結果を採用し、神経心理検査の検査結果情報に基づく判定結果と頭部画像データに基づく判定結果が一致しない場合には、より重く判定された方の判定結果を採用することによって、対象者の脳の認知機能ごとの障害の程度を特定する。その後、ステップＳ１４０へ進む。
ステップＳ１４０では、制御装置２０２は、上述したように、対象者の脳の認知機能ごとの機能障害の程度をその程度に対応付けられた数値に置き換え、これにあらかじめ設定されている重み値をかけることによって、対象者の脳の認知機能ごとに、機能障害の程度を数値化する。その後、ステップＳ１５０へ進む。
ステップＳ１５０では、制御装置２０２は、各認知機能ごとに特定した数値の合計値とあらかじめ設定された閾値とを比較することによって、対象者の運転適性を判定する。その後、ステップＳ１６０へ進む。
ステップＳ１６０では、制御装置２０２は、対象者の運転適性の判定結果を診断用端末１００へ送信する。その後、処理を終了する。
以上説明した実施の形態によれば、以下のような作用効果を得ることができる。
（１）制御装置２０２は、対象者に対して行った神経心理検査の検査結果を示す検査結果情報と対象者の頭部を断層撮影した頭部画像データとに基づいて、対象者の脳の機能障害の程度を判定し、対象者の脳の機能障害の程度の判定結果に基づいて、対象者の運転適性を判定するようにした。これによって、対象者に対して行った神経心理検査の検査結果や対象者の頭部を断層撮影した頭部画像データのいずれか一方に基づいて対象者の運転適性を判定するよりも、精度高く対象者の運転適性を判定することができる。
（２）制御装置２０２は、検査結果情報に基づく判定結果と頭部画像データに基づく判定結果が異なる場合には、機能障害の程度が重い方の判定結果を対象者の脳の機能障害の程度として特定するようにした。これによって、検査結果情報に基づく判定結果と頭部画像データに基づく判定結果が異なる場合でも、対象者の運転適性を精度高く判定することができる。
（３）制御装置２０２は、検査結果情報と頭部画像データに基づいて、対象者の脳の機能障害の程度を脳の認知機能ごとに判定するようにした。これによって、運転適性に影響を及ぼす可能性がある脳の認知機能ごとに、機能障害の程度を判定することができる。
（４）制御装置２０２は、対象者の脳の認知機能ごとに機能障害の程度を数値化し、その合計値とあらかじめ設定された閾値とを比較することによって、対象者の運転適性を判定するようにした。このように対象者の脳の認知機能ごとに機能障害の程度を数値化することによって、簡易な処理で対象者の運転適性を判定することができる。
（５）制御装置２０２は、対象者の脳の認知機能ごとに、機能障害の程度をその程度に対応付けられた数値に置き換え、置き換えた数値に脳の認知機能ごとに割り当てられた重み値をかけることによって、対象者の脳の認知機能ごとに機能障害の程度を数値化するようにした。これによって、脳の認知機能の中でも、運転適性の判定に影響を及ぼす可能性が高い機能に高い重み値を設定しておけば、認知機能ごとの障害の程度が運転適性の判定に影響を及ぼす可能性を加味して、精度高く対象者の運転適性を判定することができる。
―変形例―
なお、上述した実施の形態の運転適性判定システムは、以下のように変形することもできる。
（１）上述した実施の形態では、診断用端末１００と運転適性判定装置２００とが通信回線を介して接続されており、運転適性判定装置２００の制御装置２０２は、診断用端末１００からの指示を受信して、対象者の運転適性を判定する例について説明した。しかしながら、運転適性判定装置２００を単独で用いるようにしてもよい。例えば、対象者の運転適性を診断する診断者が運転適性判定装置２００を操作して、対象者の運転適性の判定開始を指示し、制御装置２０２は、判定結果を運転適性判定装置２００に接続された表示装置へ出力して表示するようにしてもよい。これによって、診断用端末１００と運転適性判定装置２００とが通信回線を介して接続することで、クライアントサーバー型やクラウド型の判定システムを構築することができる一方で、運転適性判定装置２００を単体で用いることにより、スタンドアロン型の装置として利用することもできる。
（２）上述した実施の形態では、制御装置２０２は、対象者の神経心理検査の検査結果と頭部画像データとに基づいて、対象者の脳の機能障害の程度を判定して、対象者の運転適性を判定する例について説明した。しかしながら、制御装置２０２は、対象者の神経心理検査の検査結果と頭部画像データのいずれか一方しか情報が存在しない場合には、存在する情報のみに基づいて、対象者の脳の機能障害の程度を判定して、対象者の運転適性を判定するようにしてもよい。
なお、本発明の特徴的な機能を損なわない限り、本発明は、上述した実施の形態における構成に何ら限定されない。また、上述の実施の形態と複数の変形例を組み合わせた構成としてもよい。
１０ 運転適性判定システム
１００ 診断用端末
１０１ 操作部材
１０２ 接続インターフェース
１０３ 制御装置
１０４ 記憶媒体
１０５ 表示装置
２００ 運転適性判定装置
２０１ 接続インターフェース
２０２ 制御装置
２０３ 記憶媒体

Claims (10)

  1. 対象者に対して行った神経心理検査の検査結果を示す検査結果情報と、前記対象者の頭部を断層撮影した頭部画像データとに基づいて、前記対象者の脳の機能障害の程度を判定する機能障害程度判定手段と、
    前記機能障害程度判定手段による判定結果に基づいて、前記対象者の運転適性を判定する運転適性判定手段とを備え、
    前記機能障害程度判定手段は、前記検査結果情報に基づく判定結果と、前記頭部画像データに基づく判定結果が異なる場合には、機能障害の程度が重い方の判定結果を前記対象者の脳の機能障害の程度として判定することを特徴とする運転適性判定装置。
  2. 請求項１に記載の運転適性判定装置において、
    前記機能障害程度判定手段は、前記検査結果情報と前記頭部画像データとに基づいて、前記対象者の脳の機能障害の程度を脳の認知機能ごとに判定することを特徴とする運転適性判定装置。
  3. 請求項２に記載の運転適性判定装置において、
    前記脳の認知機能は、記憶・空間学習機能、記憶の貯蔵・取り出し機能、記憶・感覚認知機能、実行機能、および情報処理機能を含むことを特徴とする運転適性判定装置。
  4. 請求項２または３に記載の運転適性判定装置において、
    前記運転適性判定手段は、前記対象者の脳の認知機能ごとに機能障害の程度を数値化し、数値化した値の合計値とあらかじめ設定された閾値とを比較することによって、前記対象者の運転適性を判定することを特徴とする運転適性判定装置。
  5. 請求項４に記載の運転適性判定装置において、
    前記運転適性判定手段は、前記対象者の脳の認知機能ごとに、機能障害の程度をその程度に対応付けられた数値に置き換え、置き換えた数値に脳の認知機能ごとに割り当てられた重み値をかけることによって、前記対象者の脳の認知機能ごとに機能障害の程度を数値化することを特徴とする運転適性判定装置。
  6. 対象者に対して行った神経心理検査の検査結果を示す検査結果情報と、前記対象者の頭部を断層撮影した頭部画像データとに基づいて、前記対象者の脳の機能障害の程度を判定する機能障害程度判定手段と、
    前記機能障害程度判定手段による判定結果に基づいて、前記対象者の運転適性を判定する運転適性判定手段とを備え、
    前記機能障害程度判定手段は、前記検査結果情報に基づく判定結果と、前記頭部画像データに基づく判定結果が異なる場合には、機能障害の程度が重い方の判定結果を前記対象者の脳の機能障害の程度として判定することを特徴とする運転適性判定システム。
  7. 請求項６に記載の運転適性判定システムにおいて、
    前記機能障害程度判定手段は、前記検査結果情報と前記頭部画像データとに基づいて、前記対象者の脳の機能障害の程度を脳の認知機能ごとに判定することを特徴とする運転適性判定システム。
  8. 請求項７に記載の運転適性判定システムにおいて、
    前記脳の認知機能は、記憶・空間学習機能、記憶の貯蔵・取り出し機能、記憶・感覚認知機能、実行機能、および情報処理機能を含むことを特徴とする運転適性判定システム。
  9. 請求項７または８に記載の運転適性判定システムにおいて、
    前記運転適性判定手段は、前記対象者の脳の認知機能ごとに機能障害の程度を数値化し、数値化した値の合計値とあらかじめ設定された閾値とを比較することによって、前記対象者の運転適性を判定することを特徴とする運転適性判定システム。
  10. 請求項９に記載の運転適性判定システムにおいて、
    前記運転適性判定手段は、前記対象者の脳の認知機能ごとに、機能障害の程度をその程度に対応付けられた数値に置き換え、置き換えた数値に脳の認知機能ごとに割り当てられた重み値をかけることによって、前記対象者の脳の認知機能ごとに機能障害の程度を数値化することを特徴とする運転適性判定システム。
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