(57)【要約】  【課題】  文字列画像の位置が変わる場合や文字列画像の隣り合う文字画像が重なり合っている場合等においても正確に文字認識を行うことができる文字認識装置を提供する。  【解決手段】  文字認識装置は、撮影モダリティを用いて作成された画像データから、文字列画像を表す文字列画像データを抽出し、文字列画像を文字列の方向に１画素ずつずらして複数種類の文字列画像データを作成する文字認識用画像データ作成手段１６と、複数種類の文字列画像データによって表される各々の文字列画像から文字画像を分離して分離された文字画像を表す文字パターンデータを取得し、この文字パターンデータを用いて文字認識を行うと共に、文字パターンデータの認識結果の合致率に基づいた確信度を算出して複数種類の文字列画像データについての確信度に基づいて認識結果文字列を決定する文字認識処理手段１７とを具備する。【選択図】  図１
2006048660.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
診断目的の撮影を行う撮影モダリティから入力される文字情報を含む画像を表す画像データに基づいて文字を認識する文字認識装置であって、
前記撮影モダリティを用いて作成された画像データから、文字列画像を表す文字列画像データを抽出し、抽出された文字列画像データによって表される文字列画像を文字列の方向に少なくとも１画素ずつずらすことにより、抽出された文字列画像データを含む複数種類の文字列画像データを作成する文字認識用画像データ作成手段と、
複数種類の文字列画像データによって表される各々の文字列画像から文字画像を分離して分離された文字画像を表す文字パターンデータを取得し、取得された文字パターンデータを用いて文字認識を行うと共に、文字パターンデータの認識結果の合致率に基づいた確信度を算出して複数種類の文字列画像データについての確信度に基づいて認識結果文字列を決定する文字認識処理手段と、
を具備する文字認識装置。
【請求項２】
前記文字認識用画像データ作成手段が、前記複数種類の文字列画像データによって表される文字列画像を文字列の方向とは異なる方向に並べた文字認識用画像データを作成し、
前記文字認識処理手段が、前記文字認識用画像データに含まれている複数種類の文字列画像データによって表される各々の文字列画像から文字画像を分離して分離された文字画像を表す文字パターンデータを取得し、取得された文字パターンデータを用いて文字認識を行う、請求項１記載の文字認識装置。
【請求項３】
前記文字認識用画像データ作成手段によって文字列画像データが作成される度に、前記文字認識処理手段が、前記文字列画像データによって表される文字列画像から文字画像を分離して分離された文字画像を表す文字パターンデータを取得し、取得された文字パターンデータを用いて文字認識を行う、請求項１記載の文字認識装置。
【請求項４】
前記文字認識用画像データ作成手段が、前記複数種類の文字列画像データによって表される文字列画像に、文字色開始位置の画素及び文字色開始位置から所定数の画素毎に文字色と異なる色の縦線が引かれた複数種類の文字列画像データを作成する、請求項１〜３のいずれか１項記載の文字認識装置。
【請求項５】
前記文字認識処理手段が、文字画像の両端の２線に含まれている複数の画素の色が文字色と異なる色にされた文字パターンデータを参照して文字認識を行う、請求項４記載の文字認識装置。
【請求項６】
診断目的の撮影を行う撮影モダリティから入力される文字情報を含む画像を表す画像データに基づいて文字を認識する文字認識方法であって、
前記撮影モダリティを用いて作成された画像データから、文字列画像を表す文字列画像データを抽出し、抽出された文字列画像データによって表される文字列画像を文字列の方向に少なくとも１画素ずつずらすことにより、抽出された文字列画像データを含む複数種類の文字列画像データを作成するステップ（ａ）と、
複数種類の文字列画像データによって表される各々の文字列画像から文字画像を分離して分離された文字画像を表す文字パターンデータを取得し、取得された文字パターンデータを用いて文字認識を行うステップ（ｂ）と、
文字パターンデータの認識結果の合致率に基づいた確信度を算出して複数種類の文字列画像データについての確信度に基づいて認識結果文字列を決定するステップ（ｃ）と、
を具備する文字認識方法。
【請求項７】
ステップ（ａ）が、前記複数種類の文字列画像データによって表される文字列画像を文字列の方向とは異なる方向に並べた文字認識用画像データを作成することを含み、
ステップ（ｂ）が、前記文字認識用画像データに含まれている複数種類の文字列画像データによって表される各々の文字列画像から文字画像を分離して分離された文字画像を表す文字パターンデータを取得し、取得された文字パターンデータを用いて文字認識を行うことを含む、請求項６記載の文字認識方法。
【請求項８】
ステップ（ａ）において文字列画像データが作成される度に、ステップ（ｂ）が、前記文字列画像データによって表される文字列画像から文字画像を分離して分離された文字画像を表す文字パターンデータを取得し、取得された文字パターンデータを用いて文字認識を行うことを含む、請求項６記載の文字認識方法。
【請求項９】
ステップ（ａ）が、前記複数種類の文字列画像データによって表される文字列画像に、文字色開始位置の画素及び文字色開始位置から所定数の画素毎に文字色と異なる色の縦線が引かれた複数種類の文字列画像データを作成することを含む、請求項６〜８のいずれか１項記載の文字認識方法。
【請求項１０】
ステップ（ｂ）が、文字画像の両端の２線に含まれている複数の画素の色が文字色と異なる色にされた文字パターンデータを参照して文字認識を行うことを含む、請求項９記載の文字認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、診断目的の撮影を行う撮影モダリティ（撮影装置）から入力される文字情報を含む画像を表す画像データに基づいて文字認識を行う文字認識装置及び文字認識方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、人体等の被検体を、ＣＴ（Computed Tomography：コンピュータ断層撮影）装置やＭＲＩ（Magnetic Resonance Image：磁気共鳴撮影）装置やＵＳ（ultrasonography：超音波断層撮影）装置等の各種の撮影モダリティを用いて撮影することにより、各種の画像データの収集が行われている。例えば、ＣＴ装置を用いた場合には、１回の撮影で１０〜数百の画像に対応する画像データが生成されて収集される。これらの画像データは、適切な処理が施されて、画像保管装置に記録されたり、ＣＲＴ等の画像表示装置に表示されたり、又は、プリンタにおいてフィルム等に出力される。
【０００３】
さらに、一連の画像データが記録されている画像保管装置から、検索情報に基づいて１つ又は複数の画像を表す画像データが検索され、その画像データに基づいて、画像表示装置が被検体の画像を表示し、又は、プリンタが被検体の画像をフィルム等に出力する。画像データの検索に用いられる検索情報としては、一般に、患者ＩＤ、漢字の患者氏名、英文字等の患者氏名、性別及び生年月日等の患者情報と、検査ＩＤ等の検査情報とが用いられており、画像データは、これらの情報と対応付けて記録されている。なお、これらの情報は、通常、撮影時に画像に含まれるものであり、漢字、ひらがな、英文字、数字及び記号等の文字から構成される。
【０００４】
ところで、文字情報を含む画像を表す画像データから文字を認識するための手法として、認識すべき各文字の候補文字としてのテンプレートを格納している文字認識辞書（文字認識用変換テーブル）を撮影モダリティ毎に用意し、画像に含まれる文字とこのテンプレートとを比較して認識を行うテンプレートマッチングという手法が知られている。
【０００５】
各種の撮影モダリティから画像データを入力して、画像に含まれている文字から患者情報及び検査情報を認識し、それらの情報を画像データに付帯された文字データとして、画像データと共に画像保管装置、画像表示装置又はプリンタに出力する画像入出力装置においては、このようなテンプレートマッチングの手法が用いられている。
【０００６】
このようなテンプレートマッチングの手法は、患者情報のように画像の左端又は右端の固定の位置に文字列画像がある場合には、文字列画像の切り出しを座標固定で指定しても特に問題はないが、アナログキャプチャの際に文字列画像の左右ぶれが生じた場合や文字列画像のセンタリング等により文字数の違いで文字列画像の位置が変わる場合には、文字列画像の切り出しを座標固定で指定すると、適切に文字列画像が切り出せず、文字認識を正確に行うことができなくなるという問題がある。
【０００７】
また、撮影モダリティによっては文字列画像の隣り合う文字画像が接触していたり重なり合っていたりする場合があるが、このような場合には、文字画像間のスペースを利用して文字画像を分離することができず、いかにして文字画像を適切に分離するかが問題となる。
【０００８】
下記の特許文献１には、文字間隔長及び単語間隔長が狭い文字列についても精度良く、項目分類の自動修正ができ、キーワード辞書に登録されていない項目についても文字種の判定ができ、かつキーワード辞書と単語辞書の容量削減が図れ、文字切り出しミスや単語検出ミスを許容して文字、単語を認識する文字認識方法及び装置が開示されている。この文字認識方法及び装置によれば、単語検出ステップにて、ヒストグラムにおける文字間隔長の小さい値からの第１ピークが終了する文字間隔長を単語区切りと見なす際の閾値として採用して、単語を検出することにより、文字間隔長及び単語間隔長が狭い文字列についても精度良く単語を検出することができる。しかしながら、この文字認識方法及び装置においては、文字間隔長のヒストグラムから単語区切りを見つけ出しているため、文字間隔長のヒストグラムを作成する工程が必要である。また、この特許文献１には、文字列の隣り合う文字が接触していたり重なり合っていたりする場合にどのようにして文字認識をするかについては何ら開示されていない。
【０００９】
また、下記の特許文献２には、画像診断装置により得られる画像をコンピュータネットワークに供給する画像処理装置及びその方法が開示されている。この画像処理装置及びその方法によれば、抽出した文字パターンの連続領域をラベリングし、ラベリングされた各連続領域についてその特徴量（画素値の最大値，平均値及び標準偏差等）を求めて文字画像の分離を行うことにより、診断画像に付加されている文字情報（患者名や患者ＩＤ等）を認識する。しかしながら、この文字画像の分離処理においては、文字画像同士が一つの画素を共有することがないとの制約を前提としているため、文字列の隣り合う文字が接触していたり重なり合っていたりする場合には文字を認識することはできない。
【特許文献１】特開平８−１８５４８５号公報（段落００４１及び００７４、図６）
【特許文献２】特開平１１−８８５８９号公報（段落００４０及び００４１、図７）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
そこで、上記の点に鑑み、本発明は、撮影モダリティから入力される文字情報を含む画像を表す画像データに基づいて、文字列画像の位置が変わる場合や文字列画像の隣り合う文字画像が接触していたり重なり合っていたりする場合においても正確に文字認識を行うことができる文字認識装置及び文字認識方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記課題を解決するため、本発明の１つの観点に係る文字認識装置は、診断目的の撮影を行う撮影モダリティから入力される文字情報を含む画像を表す画像データに基づいて文字を認識する文字認識装置であって、撮影モダリティを用いて作成された画像データから、文字列画像を表す文字列画像データを抽出し、抽出された文字列画像データによって表される文字列画像を文字列の方向に少なくとも１画素ずつずらすことにより、抽出された文字列画像データを含む複数種類の文字列画像データを作成する文字認識用画像データ作成手段と、複数種類の文字列画像データによって表される各々の文字列画像から文字画像を分離して分離された文字画像を表す文字パターンデータを取得し、取得された文字パターンデータを用いて文字認識を行うと共に、文字パターンデータの認識結果の合致率に基づいた確信度を算出して複数種類の文字列画像データについての確信度に基づいて認識結果文字列を決定する文字認識処理手段とを具備する。
【００１２】
また、本発明の１つの観点に係る文字認識方法は、診断目的の撮影を行う撮影モダリティから入力される文字情報を含む画像を表す画像データに基づいて文字を認識する文字認識方法であって、撮影モダリティを用いて作成された画像データから、文字列画像を表す文字列画像データを抽出し、抽出された文字列画像データによって表される文字列画像を文字列の方向に少なくとも１画素ずつずらすことにより、抽出された文字列画像データを含む複数種類の文字列画像データを作成するステップ（ａ）と、複数種類の文字列画像データによって表される各々の文字列画像から文字画像を分離して分離された文字画像を表す文字パターンデータを取得し、取得された文字パターンデータを用いて文字認識を行うステップ（ｂ）と、文字パターンデータの認識結果の合致率に基づいた確信度を算出して複数種類の文字列画像データについての確信度に基づいて認識結果文字列を決定するステップ（ｃ）とを具備する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、撮影モダリティから入力される文字情報を含む画像を表す画像データに基づいて、この画像に含まれている文字列画像の位置が変わっても、また、文字列画像の隣り合う文字画像が接触していたり重なり合っていたりしても、正確に文字認識を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明を実施するための最良の形態について、図面を参照しながら詳しく説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る文字認識装置の構成を示すブロック図である。文字認識装置１は、インタフェース（Ｉ／Ｆ）１０〜１２と、入力部１３と、制御部１４と、画像データ記憶部１５と、文字認識用画像データ作成部１６と、文字認識処理部１７と、格納部１８と、出力部１９と、ネットワークインターフェース２０とを含んでいる。
【００１５】
インタフェース１０は、文字認識装置１に接続されたＣＴ装置２から入力される画像データを画像データ記憶部１５に出力する。インタフェース１１は、文字認識装置１に接続されたＭＲＩ装置３から入力される画像データを画像データ記憶部１５に出力する。インタフェース１２は、文字認識装置１に接続されたＵＳ装置４から入力される画像データを画像データ記憶部１５に出力する。
【００１６】
制御部１４は、入力部１３（例えば、キーボード等）から入力される各種の指示及び情報（例えば、撮影モダリティの装置名、文字幅、文字高さ、重なりライン数等）に基づいて、画像データ記憶部１５、文字認識用画像データ作成部１６、文字認識処理部１７及び格納部１８を制御する。
【００１７】
画像データ記憶部１５は、制御部１４からの制御信号に従って、インタフェース１０〜１２を介してＣＴ装置２、ＭＲＩ装置３又はＵＳ装置４から入力される画像データを装置毎に分類して記憶する。
【００１８】
文字認識用画像データ作成部１６は、制御部１４からの制御信号に従って、画像データ記憶部１５から画像データを読み出して、読み出した画像データに含まれている文字情報を表す文字列画像データを予め定められた切出し位置から切り出すことにより、画像データから文字列画像データを抽出する。
【００１９】
また、文字認識用画像データ作成部１６は、例えば、隣り合う文字画像が横方向（文字列の方向）に１画素分重なっている場合（重なりライン数＝１の場合）には、以下のようにして文字認識用画像データを作成する。
【００２０】
抽出した文字列画像データ（以下、「抽出文字列画像データ」と称する。）を１画素ずつ横方向（文字列の方向）にずらした文字列画像データを少なくとも（（文字画像の横方向の画素数）−２）個作成し、抽出文字列画像データと作成した文字列画像データとを縦方向（文字列の方向と異なる方向）に並べた文字列群画像データを作成する。
その後、作成した文字列群画像データに含まれている抽出文字列画像データ及び文字列画像データにおいて文字色が最初に現れる位置（以下、「文字色開始位置」と称する。）を検出した後、文字列群画像データに含まれている抽出文字列画像データ及び文字列画像データに、検出した文字色開始位置の画素及び文字色開始位置から（（文字画像の横方向の画素数）−１）画素毎に背景色（文字色と異なる色）と同じ色の縦線を引く。以下、縦線が引かれた抽出文字列画像データ及び文字列画像データを「縦線付き文字列画像データ」と称する。
【００２１】
たとえば、図２の（ａ）に示すような縦１２画素×横８画素の文字画像「工」と、図２の（ｃ）に示すような縦１２画素×横８画素の文字画像「口」とが、図３に示すように１画素分だけ重なり合った文字列画像データが抽出された場合には、文字認識用画像データ作成部１６は、図４の最上段に示す抽出文字列画像の下段に、抽出文字列画像を横方向（図中左方向）に１画素ずらした文字列画像を置く。その後、このずらした文字列画像の下段に、抽出文字列画像を横方向（図中左方向）に２画素ずらした文字列画像を置き、以下同様にして、抽出文字列画像を横方向（図中左方向）に６画素ずらした文字列画像を最下段に置く。このようにして、抽出文字列画像と抽出文字列画像を１画素ずつずらした６個の文字列画像とを縦方向に並べた文字列群画像を表す文字列群画像データを作成する。
【００２２】
その後、文字認識用画像データ作成部１６は、作成した文字列群画像における文字色開始位置を検出する。図４に示した文字列群画像においては、図中最下段の文字列画像の左端が文字色開始位置として検出される。その後、文字認識用画像データ作成部１６は、文字列群画像データによって表される抽出文字列画像及び文字列画像に、検出した文字色開始位置の画素、及び、文字色開始位置から（（文字画像の横方向の画素数）−１）画素毎に、背景色と同じ色の縦線２１〜２４（同図では、破線で示している。）を引くことにより、文字認識用画像データを作成する。
【００２３】
格納部１８（例えば、ハードディスク等）には、文字認識処理部１７における文字認識処理に用いられる文字認識辞書が格納されている。この文字認識辞書には、文字画像を表す文字パターンデータ（ビットマップデータ）のほか、文字画像を表す文字パターンデータの両端の２画素分の縦方向の色が背景色にされた文字パターンデータ（以下、「両端欠け文字パターンデータ」と称する。）が登録されている。
【００２４】
たとえば、図２の（ａ）に示した文字画像「工」については、縦１２画素×横８画素の文字パターンデータのほか、図２の（ｂ）に示すような縦１２画素×横６画素の両端欠け文字パターンデータが文字認識辞書に登録されている。同様に、図２の（ｃ）に示した文字画像「口」については、縦１２画素×横８画素の文字パターンデータのほか、図２の（ｄ）に示すような縦１２画素×横６画素の両端欠け文字パターンデータが文字認識辞書に登録されている。
【００２５】
文字認識処理部１７は、制御部１４からの制御信号に従って、文字認識用画像データ作成部１６によって作成された文字認識用画像データに含まれている複数種類の縦線付き文字列画像データによって表される文字列画像において、縦線を利用して文字画像を分離していき、分離された文字画像を表す文字パターンデータを取得する。その後、文字認識処理部１７は、取得した文字パターンデータを用いて、格納部１８に格納されている文字認識辞書を参照しながら文字認識を行う。
【００２６】
たとえば、図５の最下段に示した縦線付き文字列画像については、文字認識処理部１７は、この縦線付き文字列画像データによって表される文字列画像において、縦線２１及び２２を利用して文字色開始位置から横方向に７画素毎に文字画像を分離していくことにより、分離された文字画像を表す文字パターンデータ、すなわち、両端が縦線２１及び縦線２２により背景色にされた図中左側の文字画像「工」を表す文字パターンデータと、両端が縦線２２及び縦線２３により背景色にされた図中右側の文字画像「口」を表す文字パターンデータとを取得する。その後、文字認識処理部１７は、取得した文字画像「工」を表す文字パターンデータ及び取得した文字画像「口」を表す文字パターンデータを用いて、格納部１８に格納されている文字認識辞書を参照しながら文字認識を行う。このとき、文字認識処理部１７は、文字認識辞書に登録されている文字パターンデータのうち、図２の（ｂ）及び（ｄ）に示した両端の２画素分の縦方向の色が背景色にされた両端欠け文字パターンデータを参照して、文字認識を行う。
【００２７】
その後、文字認識処理部１７は、文字パターンデータの認識結果の合致率に基づいた確信度を算出すると共に、確信度の平均値を複数種類の縦線付き文字列画像データについて算出し、確信度の平均値の最も大きい縦線付き文字列画像データの認識結果（認識結果文字列）を最終的な認識結果とする。
【００２８】
出力部１９は、文字認識装置１の外部に配置されている画像保管装置５、画像表示装置６及びプリンタ７とネットワークＮ１を介して接続されているネットワークインターフェース２０を経由して、文字認識処理部１７において認識された認識結果文字列を、画像データ記憶部１５に記憶されている画像データと共に、又は、単独で、装置５〜７の内の１つ又は複数の装置に出力する。
【００２９】
ここで、制御部１４、文字認識用画像データ作成部１６及び文字認識処理部１７は、ＣＰＵとソフトウエア（制御プログラム）とによって構成しても良いし、ディジタル回路又はアナログ回路によって構成しても良い。前者の場合には、ソフトウエア（制御プログラム）を格納部１８に格納しておき、ＣＰＵが格納部１８からこのソフトウエアを読み出すようにすれば良い。
【００３０】
次に、本実施形態に係る文字認識装置１の動作について、図６乃至図９を参照しながら説明する。図６は、図１に示した文字認識装置１の動作を示すフローチャートであり、図７は、図１に示した画像データ記憶部１５に記憶された画像データによって表される画像含まれている文字列画像の一例を示す図であり、図８は、図１に示した文字認識用画像データ作成部１６により作成された文字認識用画像データによって表される縦線付き文字列画像の一例を示す図である。
【００３１】
まず、ステップＳ１において、図７に示すような文字列画像「SUZUKI ICHIROU」を含む画像を表す画像データがＣＴ装置２、ＭＲＩ装置３又はＵＳ装置４から文字認識装置１に入力され、対応するインタフェース１０〜１２を介して画像データ記憶部１５に入力される。
【００３２】
次に、ステップＳ２において、オペレータは、入力部１３を用いて、画像データを出力した装置（撮影モダリティ）を表す装置情報を制御部１４に入力する。例えば、ＣＴ装置２が画像データを出力した場合には、オペレータは、入力部１３を用いて、ＣＴ装置２を表す装置情報を制御部１４に入力する。制御部１４は、この装置情報を含む制御信号を登録用画像データ記憶部１５に出力する。登録用画像データ記憶部１５は、この装置情報に基づいて、画像データを装置毎に分類して記憶する。
【００３３】
次に、ステップＳ３において、文字認識用画像データ作成部１６は、制御部１４からの制御信号に従って、文字列画像「SUZUKI ICHIROU」を含む画像を表す画像データを画像データ記憶部１５から読み出したのち、読み出した画像データによって表される文字列画像「SUZUKI ICHIROU」を予め定められた切出し位置（例えば、画像の右端）から切り出すことにより、画像データから文字列画像データを抽出する。
【００３４】
次に、ステップＳ４において、文字認識用画像データ作成部１６は、抽出した文字列画像データを用いて、次のようにして図８に示す文字認識用画像５１を作成する。抽出した文字列画像の下段に、抽出文字列画像を図中左方向に１画素ずらした文字列画像を置く。このずらした文字列画像の下段に、抽出文字列画像を図中左方向に２画素ずらした文字列画像を置く。以下同様にして、抽出文字列画像を図中左方向に１画素ずつずらした文字列画像を縦方向に置いていき、最下段に、抽出文字列画像を図中左方向に６（＝（文字の横方向の画素数）−２）画素ずらした文字列画像を置く。これにより、抽出文字列画像と抽出文字列画像を図中左方向に１画素ずつずらした６個の文字列画像とを縦方向に並べた文字列群画像を表す文字列群画像データが作成される。
【００３５】
その後、文字認識用画像データ作成部１６は、作成した文字列群画像における文字色開始位置を検出し、文字列群画像に、検出した文字色開始位置の画素、及び、文字色開始位置から７画素毎に、背景色と同じ色の縦線を引く。これにより、合計７個の縦線付き文字列画像を表す文字認識用画像５１が作成される。
【００３６】
次に、ステップＳ５において、文字認識処理部１７は、制御部１４からの制御信号に従って、文字認識用画像データ作成部１６から入力される文字認識用画像データによって表される図８の最上段の縦線付き文字列画像から図中最下段の縦線付き文字列画像までにおいて、縦線を利用して横方向に７画素毎に文字画像を分離していくことにより、文字認識する文字画像を表す文字パターンデータ、すなわち、「Ｓ」、「Ｕ」、「Ｚ」、「Ｕ」、「Ｋ」、「Ｉ」、「Ｉ」、「Ｃ」、「Ｈ」、「Ｉ」、「Ｒ」、「Ｏ」及び「Ｕ」に対応する文字パターンデータを取得する。
【００３７】
その後、文字認識処理部１７は、取得した文字パターンデータを用いて、格納部１８に格納されている文字認識辞書を参照しながら文字認識を行う。このとき、文字認識処理部１７は、文字認識辞書に登録されている文字画像のうち、図２の（ｂ）及び（ｄ）に示したような両端の２画素分の縦方向の色が背景色にされた両端欠け文字パターンデータを参照して文字認識を行う。
【００３８】
次に、ステップＳ６において、文字認識処理部１７は、各文字パターンデータの認識結果の合致率に基づいた確信度を算出する。図９に、図８に示した文字認識用画像５１についての認識結果文字列及び確信度（１（低）〜８（高））の一例を示す。図９の各段の認識結果文字列は、上から順に、図８に示した文字認識用画像５１の最上段から最下段までの縦線付き文字列画像についての認識結果を示している。なお、実際の出力においては、認識結果文字列は“\r\n”によって区切られた１つの文字列として得られる。
【００３９】
次に、ステップＳ７において、文字認識処理部１７は、確信度の平均値を縦線付き文字列画像毎に算出し、確信度の平均値の最も大きい縦線付き文字列画像についての認識結果である認識結果文字列を、最終的な認識結果とする。図９に示した例では、下から２番目の認識結果文字列「ＳＵＺＵＫＩＩＣＨＩＲＯＵ」の確信度の平均値が「８」と最大となるので、文字認識処理部１７は、認識結果文字列「ＳＵＺＵＫＩＩＣＨＩＲＯＵ」を最終的な認識結果とする。
【００４０】
なお、本実施形態においては、文字認識処理部１７は、確信度の平均値を縦線付き文字列画像毎に算出して最終的な認識結果を求めたが、以下のような方法により最終的な認識結果を求めてもよい。
（１）確信度の和又は分散を算出する。
（２）閾値を設ける。（正しい認識結果の確信度は全て高くなる見込みであるので、たとえば「５」以下が1つでも出現したものは不採用とする等で不適切な結果を取り除く。）
（３）字数制限をする。（患者ＩＤ等は使用環境によって桁数が固定の場合も多く、予め字数をパラメータとして与えることで判断できる。）
（４）字種制限をする。（人名では英字以外は禁止する等の制限で篩にかけることができる。）
（５）条件の複合を行う。（「確信度の平均値が大きくかつ確信度の分散が小さい」、「何文字以内で確信度の和が最も大きい」等、上述の条件を組み合わせることで精度を挙げる。）
【００４１】
以上の実施形態においては、文字認識用画像データ作成部１６は、抽出文字列画像データ及び複数個の文字列画像データを含む文字認識用画像データを用いて文字認識処理を行ったが、文字列画像データ毎に文字認識処理を行っても良い。すなわち、抽出文字列画像データを用いて文字認識処理を行ったのち、抽出文字列画像データを横方向に１画素ずらす処理と、このずらした抽出文字列画像データを用いた文字認識処理とを、所定の回数だけ順次行っても良い。
【００４２】
また、文字情報を表す文字列画像の隣り合う文字画像が接触していたり重なり合ったりしない仕様を有する撮影モダリティの場合には、文字認識処理部１７は、縦線付き文字列画像データを作成することなく、抽出文字列画像と抽出文字列画像を横方向に１画素ずつずらした複数個の文字列画像とを縦方向に並べた画像を表す文字列群画像データを含む文字認識用画像データを用いて文字認識を行っても良い。その場合には、文字認識処理部１７は、文字画像間のスペースを用いて文字列画像から文字画像を分離して、文字認識する文字パターンデータを取得しても良い。また、図２の（ｂ）及び（ｄ）に示したような両端欠け文字パターンデータではなく、図２の（ａ）及び（ｃ）に示したような両端が欠けていない文字パターンデータを参照して文字認識を行えば良い。
【００４３】
さらに、重なりライン数が「１」の場合を例として説明したが、文字列画像の横方向の画素数を「Ｎ」とし、重なりライン数を「ｎ」とした場合には、文字認識用画像データを作成するのに必要な文字列画像の数は（Ｎ−ｎ）個となり、背景色と同じ色の縦線の幅及び間隔は、それぞれｎ画素及び（Ｎ−ｎ）画素となる。また、ＣＴ装置２、ＭＲＩ装置３及びＵＳ装置４をそれぞれローカル接続としたが、ネットワーク接続するようにしても良い。
【００４４】
本実施形態に係る文字認識装置によれば、抽出文字列画像と抽出文字列画像を横方向に１画素ずつずらした複数個の文字列画像とを縦方向に並べた文字列群画像を表す文字認識用画像データを用いて文字認識を行うため、アナログキャプチャの際に文字列画像の左右ぶれが生じた場合や文字列画像のセンタリング等により文字数の違いで文字列画像の位置が変わった場合においても、いずれかの文字列画像データから適切に文字画像を分離することができ、文字認識を正確に行うことができる。また、複数の文字列画像を文字列群画像としてまとめて文字認識を行うので、文字列画像毎に文字認識処理をする場合と比べて、文字認識処理プログラムを呼び出すオーバーヘッドを回避することができる。一方、文字列画像毎に文字認識処理を行う場合には、１回の文字認識処理に必要なメモリ量を減らすことができる。
【００４５】
さらに、文字列群画像に含まれている各々の文字列画像に、文字色開始位置の画素及び文字色開始位置から所定数の画素毎に背景色と同じ色の縦線を引くと共に、両端欠け文字パターンデータを文字認識辞書に登録することにより、文字列画像の隣り合う文字画像が重なり合っている場合においても、分離した文字画像から文字認識を正確に行うことができる。
【産業上の利用可能性】
【００４６】
本発明は、各種の撮影モダリティ（撮影装置）から入力される文字情報を含む画像を表す画像データに基づいて文字認識を行う文字認識装置に利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】本発明の一実施形態に係る文字認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示した格納部１８に登録される文字パターンデータ及び両端欠け文字パターンデータの一例を示す図である。
【図３】隣り合う文字画像が重なり合った一例を示す図である。
【図４】抽出文字列画像データと抽出文字列画像データを１画素ずつずらした複数個の文字列画像データとを縦方向に順次並べた文字列群画像データの一例を示す図である。
【図５】図１に示した文字認識用画像データ作成部１６により作成された文字認識用画像データの一例を示す図である。
【図６】図１に示した文字認識装置１の動作を示すフローチャートである。
【図７】図１に示した画像データ記憶部１５に記憶された画像データに含まれている文字列画像データの一例を示す図である。
【図８】図１に示した文字認識用画像データ作成部１６により作成された文字認識用画像５１の一例を示す図である。
【図９】図８に示した文字認識用画像５１についての認識結果文字列及び確信度の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００４８】
１  文字認識装置
２  ＣＴ装置
３  ＭＲＩ装置
４  ＵＳ装置
５  画像保管装置
６  画像表示装置
７  プリンタ
１０〜１２  インタフェース
１３  入力部
１４  制御部
１５  画像データ記憶部
１６  文字認識用画像データ作成部
１７  文字認識処理部
１８  格納部
１９  出力部
２０  ネットワークインターフェース
５１  文字認識用画像
【図１】
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【図６】
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【図９】
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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７】
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【図８】
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