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J-GLOBAL ID：202102220635675200   整理番号：21A0014515

地域灰白質容積は健康な高齢者における不安全運転の高リスクを同定する【JST・京大機械翻訳】

Regional Gray Matter Volume Identifies High Risk of Unsafe Driving in Healthy Older People

著者 (12件)： Yamamoto Yasuharu (Department of Neuropsychiatry, Keio University School of Medicine, Tokyo, Japan) ,  Yamagata Bun (Department of Neuropsychiatry, Keio University School of Medicine, Tokyo, Japan) ,  Hirano Jinichi (Department of Neuropsychiatry, Keio University School of Medicine, Tokyo, Japan) ,  Ueda Ryo (Office of Radiation Technology, Keio University Hospital, Tokyo, Japan) ,  Yoshitake Hiroshi (Department of Human and Engineered Environmental Studies, The University of Tokyo, Tokyo, Japan) ,  Negishi Kazuno (Department of Ophthalmology, Keio University School of Medicine, Tokyo, Japan) ,  Yamagishi Mika (Department of Neuropsychiatry, Keio University School of Medicine, Tokyo, Japan) ,  Kimura Mariko (Department of Neuropsychiatry, Keio University School of Medicine, Tokyo, Japan) ,  Kimura Mariko (Graduate School of Psychology, Rissho University, Tokyo, Japan) ,  Kamiya Kei (Department of Neuropsychiatry, Keio University School of Medicine, Tokyo, Japan) ,  Shino Motoki (Department of Human and Engineered Environmental Studies, The University of Tokyo, Tokyo, Japan) ,  Mimura Masaru (Department of Neuropsychiatry, Keio University School of Medicine, Tokyo, Japan)
資料名： Frontiers in Aging Neuroscience (Web)  (Frontiers in Aging Neuroscience (Web))
巻： 12  ページ： 592979  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7056A  ISSN： 1663-4365  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 先進国では,高齢運転者による交通事故の数は増加している。死亡事故を引き起こす高齢運転者の約半分は認知的に正常である。したがって,認知的に正常であるが,致命的な交通事故を引き起こすリスクが高い高齢運転者を同定することは,重要である。しかし,高齢運転者の運転能力を評価する標準化法は確立されていない。著者らは,運転能力の客観的評価を確立し,健康な高齢者における不安全運転の神経基盤を明確にすることを目的とした。65歳以上の32名の健常高齢者を登録し,路上運転試験を用いて不安全運転者を分類した。次に,著者らは,臨床的特徴と灰白質ボリュームデータに基づいて,安全な運転者から安全な運転者を区別するために,機械学習アプローチを利用した。21名の参加者を安全運転者たちとして,11名の参加者を安全運転者として分類した。線形サポートベクターマシン分類器は,87.5%の精度(感度63.6%,特異度100%)で安全な運転者から不安全な運転者を識別できた。5つのパラメータ(前中心溝の左上部分を含む4つの皮質領域における年齢と灰白質容積,左溝中間部[Jensen],下前頭回の右眼窩部分,および右上前頭溝)を,最終的分類モデルのための特徴として一貫して選択した。著者らの知見は,注意,意思決定,および作業記憶の自発的配向に関与する皮質領域が,運転行動の本質的神経基盤を構成するかもしれないことを示す。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意思決定 ,  標準化 ,  *灰白質 ,  皮質 ,  線形性 ,  交通事故 ,  眼窩 ,  運転試験 ,  先進国 ,  死亡事故 ,  機械学習
準シソーラス用語： 安全運転 ,  特異度 ,  運転行動 ,  高齢ドライバ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 灰白質体積 ,  健康な高齢者 ,  機械学習 ,  路上運転 ,  サポートベクトルマシン ,  不安全運転

分類 (1件)： 運転者  (TB01040V)

引用文献 (59件)：

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タイトルに関連する用語 (6件)： 地域 ,  灰白質 ,  容積 ,  高齢者 ,  リスク ,  同定