(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像化された文書データから複数の領域を抽出する第１抽出手段と、
患者識別情報を抽出する領域を決定するために前記複数の領域から第１の文字または単語を含む領域を抽出する第２抽出手段と、
前記第２抽出手段により抽出された領域における前記第１の文字または単語以外の情報を含まない場合または前記第１の文字または単語以外の情報が示す文字数が閾値以下の場合、患者識別情報を抽出する領域を前記第２抽出手段により抽出された領域から、前記第２抽出手段により抽出された領域以外の他の領域に変更する変更手段と、
を備えたことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記情報が示す文字数が所定の閾値より大きい場合、前記変更手段は患者識別情報を抽出する領域を変更しないことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記変更手段は、前記第２抽出手段により抽出された領域との位置関係に基づいて前記他の領域を決定することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記他の領域は、前記第１抽出手段により抽出された複数の領域のうち前記第２抽出手段により抽出された領域に最も近い領域であることを特徴とする請求項３記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記他の領域は、前記文書データにおける水平方向において前記第１抽出手段により抽出された複数の領域のうち前記第２抽出手段により抽出された領域に最も近い領域であることを特徴とする請求項４記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記第２抽出手段により前記第１の文字または単語を含む領域が抽出できなかった場合、前記複数の領域から各領域の前記文書データにおける位置、各領域間の位置関係および各領域に含まれる文字数または行数の少なくとも１つに基づいて前記患者識別情報を抽出する領域を決定する決定手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
画像化された文書データから複数の領域を抽出する第１抽出工程と、
患者識別情報を抽出する領域を決定するために前記複数の領域から第１の文字または単語を含む領域を抽出する第２抽出工程と、
前記第２抽出工程により抽出された領域における前記第１の文字または単語以外の情報を含まない場合または前記第１の文字または単語以外の情報が示す文字数が閾値以下の場合、患者識別情報を抽出する領域を前記第２抽出工程により抽出された領域から、前記第２抽出工程により抽出された領域以外の他の領域に変更する変更工程と、
を備えたことを特徴とする情報処理方法。
【請求項８】
請求項７記載の情報処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項９】
請求項８記載のプログラムを記憶する記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
開示の技術は、情報処理装置、情報処理方法、プログラムおよび記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
電子カルテを中心に医療分野におけるＩＴ化が急速に進みつつある。一方、院内には依然として様々な紙媒体の診療情報が存在する。紙媒体の診療情報とは例えば、診療情報提供書、説明同意書類、入退院時の必要書類、診断書類といった診療関連の文書、また、オーダー伝票や、予約票、申込書といった事務手続き用の文書である。
【０００３】
紙媒体の診療情報（紙文書）と電子カルテ等の電子情報とが混在する環境において、電子情報だけではなく紙文書も迅速に検索・活用できることが望ましい。
【０００４】
そこで、紙文書の見読性を確保するため、紙文書をスキャナで電子化し、そして、紙文書の種類を示す種別情報、診療科情報、患者番号といった基本情報を人手によって登録し、電子システムに紐付けるワークフローが一般的に実施されている。しかし、病院で利用されている紙文書の種類は数千種類以上にも及ぶ場合があり、病院それぞれ独自の書式があるため、紙文書から上述の基本情報を登録する作業には膨大な時間と手間がかかる。
【０００５】
紙文書に含まれる基本情報の登録作業の省力化を図るものとして、特許文献１において、紙文書にバーコードを付加し、バーコードリーダによってバーコードを読み取ることで紙文書に含まれる基本情報を抽出・登録する方法が開示されている。
【０００６】
また、特許文献２においては、帳票から抽出したい文字列（帳票の発行元の名前）を記憶しておき、この文字列を帳票の認識結果と照合して帳票の認識を行うことが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特許第５３５６９０５号
【特許文献２】特開２００１−３１２６９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１の方法では、大量の診療記録や問診票の各用紙を電子化するにあたって予めバーコードを紙文書に付与することが必要なため、人手を介する作業が煩雑で負荷が大きい。さらに特許文献２の方法では、抽出したい文字列全体と帳票の認識結果とを照合しているため、照合できなかった場合には、照合できなかった文字列とは異なる新たな文字列全体と認識結果とを再度照合する必要がある。そのため所望の文字列を抽出するためには時間を要する。特に、抽出したい文字列が患者識別情報である場合は新規患者の増加にともない院内に蓄積される患者識別情報が増加するため、所望文字列を抽出するために必要な時間が増大してしまう可能性がある。
【０００９】
開示の技術はこのような状況に鑑みてなされたものであり、紙文書からより簡単且つ迅速に患者識別情報を自動抽出することを目的の１つとする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
開示の技術に係る情報処理装置は、画像化された文書データから複数の領域を抽出する第１抽出手段と、患者識別情報を抽出する領域を決定するために前記複数の領域から第１の文字または単語を含む領域を抽出する第２抽出手段と、前記第２抽出手段により抽出された領域における前記第１の文字または単語以外の情報に基づいて、患者識別情報を抽出する領域を前記第２抽出手段により抽出された領域から、前記第２抽出手段により抽出された領域以外の他の領域に変更する変更手段とを備える。
【発明の効果】
【００１１】
簡単且つ迅速に患者識別情報を抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】第１の実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示す図である。
【図２】第１実施形態に係る情報処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図３】第１実施形態に係る情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図４】第１の実施形態に係る領域の適正化処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】第１の実施形態に係る属性値領域の同定処理の一例を示すフローチャートである。
【図６】第１の実施形態に係る属性値領域の同定処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】第１の実施形態に係る属性値の抽出処理の一例を示す模式図である。
【図８】第１の実施形態に係る属性名を含む領域に属性値がない場合の属性値の抽出処理の一例を示す模式図である。
【図９】第２の実施形態に係る文書画像処理システムによる文書画像処理方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１０】第２の実施形態に係る属性値候補領域の設定処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１１】第２の実施形態に係る属性名情報がない場合の属性値の抽出処理の一例を示す模式図である。
【図１２】第３の実施形態に係る文書画像処理システムによる文書画像処理方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照して、本発明に係る文書画像処理装置について詳細に説明する。ただし、この実施の形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の技術の範囲は、特許請求の範囲によって確定されるものであって、以下の個別の実施形態によって限定されるわけではない。文書画像処理装置は、以下、登録支援装置とも、文書画像処理装置とも呼ぶ。
【００１４】
（第１の実施形態）
まず、第１の実施形態について説明する。
【００１５】
図１は、第１の実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示すものである。
【００１６】
図１に示すように、情報処理システムは、登録部１（情報処理装置）、格納部２を備える。また、登録部１および格納部２は有線もしくは無線のネットワーク６を介して互いに通信可能に接続されている。また、登録部１および格納部２はネットワーク６を介して病院内の各種システム（電子カルテシステム３、オーダリングシステム４、その他のシステム５）と通信可能に接続されている。なお、登録部１および格納部２は複数台あっても構わない。
【００１７】
登録部１について詳細に述べる。登録部１は例えばＰＣ等の情報処理装置である。登録部１はＵＩデバイス１０１、ＣＰＵ１０２、ＲＡＭ１０３、通信ＩＦ１０４、ＵＩ表示部１０５、プログラム用記憶領域１０６およびデータ用記憶領域１０７を備える。
【００１８】
ＵＩデバイス１０１はマウス、デジタイザおよびキーボード等の少なくとも１つを含むものであり、ユーザによる登録情報の確認、修正、送信のために用いられる。
【００１９】
ＣＰＵ１０２はプログラム用記憶領域１０６からＲＡＭ１０３に読み込んだプログラムを解釈・実行することによって装置内の各種制御や計算、ＵＩの表示が可能である。例えば、ＣＰＵ１０２は、プログラムを実行することで図２に示すように、文書画像解析部１１０、候補領域設定部１２０、候補領域認識部１３０、抽出情報同定部１４０および登録部１５０として機能する。なお、登録部１が備えるＣＰＵ１０２およびＲＡＭ１０３は１つであってもよいし複数であってもよい。すなわち、少なくとも１以上の処理装置（ＣＰＵ）と少なくとも１つの記憶装置（ＲＡＭ）とが接続されており、少なくとも１以上の処理装置が少なくとも１以上の記憶装置に記憶されたプログラムを実行した場合に登録部１は上記の各部として機能する。
【００２０】
文書画像解析部１１０は図示しないスキャナにより得られた紙文書が電子化された文書画像を取得し、解析を行う。ここでスキャナによる電子化とは画像化と言い換えることができる。すなわち、文書画像は画像化された文書データの一例に相当する。また、文書画像解析部１１０は、画像化された文書データを取得する取得手段の一例に相当する。なお、画像化された医療文書を医療文書データという場合がある。文書画像解析部１１０はスキャナにより得られた電子化された文書画像をスキャナから直接取得してもよいし、スキャナにより得られた文書画像が格納部２に保存されている場合には文書画像解析部１１０は格納部２から文書画像を取得することとしてもよい。
【００２１】
文書画像解析部１１０は、紙文書の電子化された文書画像のレイアウトを解析し、文字領域や写真領域の複数の領域に分割（領域分割）して領域を抽出する。すなわち、文書画像解析部１１０は画像化された文書データから複数の領域を抽出する第１抽出手段の一例に相当する。
【００２２】
なお、領域分割によって、文書画像解析部１１０は領域分割した各領域の座標および各領域が文字領域か写真領域かを示す属性情報を領域毎に取得する。文字領域か写真領域かを示す属性情報は既知の種々の手法により取得可能である。なお、紙文書を電子化する手段はスキャナに限定されるものではなく他の手段であってもよい。
【００２３】
候補領域設定部１２０は、文書解析部１１０により分割された領域から情報を抽出する対象となる候補領域を設定する。具体的には、候補領域設定部１２０は文字領域を候補領域として設定する。言い換えれば、候補領域設定部１２０は文書解析部１１０により分割された領域のうち写真領域は候補領域としない。なお、候補領域設定部１２０の処理を省略して、候補領域を設定することなく抽出情報同定部１４０により後述する辞書を用いて文書の種別等を同定することとしてもよい。候補領域設定部１２０の処理により文書の種別等を同定するまでの時間は短縮されるが、候補領域設定部１２０の処理を省略しても上述の効果を奏することが可能である。
【００２４】
候補領域認識部１３０は、候補領域設定部１２０により設定された候補領域の中身を認識する処理を行うことで文字認識情報を取得する。文字認識情報は候補領域の中身の認識結果である。
【００２５】
抽出情報同定部１４０は、候補領域認識部１３０の認識結果に基づいて候補領域から抽出対象領域を同定し、同定した領域の記載から基本情報を同定する。具体的には、属性名情報を用いて候補領域から抽出対象領域を同定する。そして、抽出情報同定部１４０は、同定した領域から若しくは同定した領域に基づいて決定された他の領域から、基本情報として患者識別情報（患者ＩＤ）を抽出する。ここで、患者識別情報とは所定の患者を他の患者と識別できるように付される情報であり、例えば患者番号である。また患者番号は数字のみで構成されていても良いしアルファベット等他の文字を含んでいてもよい。
【００２６】
なお、属性名情報についての詳細は後述する。なお属性名情報はＲＡＭ１０３に記憶されていても良いしデータ記憶領域１０７に記憶されていてもよい。また属性名情報は登録部１が備える不図示のＲＯＭに記憶されることとしてもよい。
【００２７】
登録部１５０は、抽出情報同定部１４０によって同定された情報を用いて文書画像を所定の記憶手段に登録（記録）する。例えば、登録部１５０は抽出情報同定部１４０によって同定された診療科名を文書画像と対応付けて登録情報１０としてデータ記憶領域１０７等に登録する。なお、登録部１５０は登録情報１０を格納部２に記憶することとしても良い。
【００２８】
なお、上記の例ではＣＰＵ１０２が図２に示す各部として機能することとしているが、これに限定されるものではなくＦＰＧＡに上記の機能の少なくとも一部を持たせることとしてもよい。また、複数のＣＰＵに上記の機能を分散させることとしてもよい。さらに、プログラム用記憶領域１０６は登録部１の内部に備えられることとしてもよいし登録部１の外部に備えられることとしてもよい。また、プログラム用記憶領域１０６は１つもメモリ等の記憶装置により構成されていてもよいし、複数の記憶装置により構成されることとしてもよい。
【００２９】
通信ＩＦ１０４はネットワーク６に繋がっており、登録部１と格納部２および病院内の各種サーバ３〜５との間の通信インタフェースである。
【００３０】
ＵＩ表示部１０５は装置の状態や画像情報や登録内容を表示するＬＥＤや液晶パネル等である。
【００３１】
プログラム用記憶領域１０６およびデータ用記憶領域１０７は具体的にはハードディスクやフラッシュメモリである。但し、特定の記憶媒体に限定されるものではない。登録部１では、データ用記憶領域１０７に登録情報１０が記憶される。なお、登録情報１０は格納部２上に記憶されることとしても構わない。なお、登録部１の登録情報１０を直接病院内のシステム（例えば、電子カルテシステム３）に関連付けて格納しても良い。
【００３２】
登録情報を格納部２に置かれる場合を想定し、格納部２について詳細に述べる。格納部２は少なくとも１以上のＨＤＤまたはＳＳＤ等の記憶媒体であり、格納部２にはバインダプール２０が記憶されている。バインダプール２０にはバインダ２０１、２０２が含まれる。各バインダには医療文書が含まれている。すなわち、格納部２は医用文書をバインダという単位で管理する。なお、バインダプール２０は病院内のシステム（例えば、電子カルテシステム３）に関連付けて記憶しても構わない。バインダプール２０の中には、情報が使用しやすいように所定の規則で登録資料がバインダ毎に格納される。バインダのまとめ方として、例えば、患者毎に各種別の資料を保存しても良いし、種別毎に各資料を保存しても良い。例えば、登録部１５０は抽出情報同定部１４０によって同定された紙文書の種別に基づいて文書画像を含む登録情報を種別毎にバインダに記憶させることが可能である。
【００３３】
上述の構成で、情報処理システム全体で登録情報を参照する事が可能となる。
【００３４】
なお、ネットワーク６は、病院あるいは組織内で運用されるイントラネットであってもよいし、インターネットであってもよい。
【００３５】
なお、電子カルテシステム／オーダーシステムは、広く普及し良く知られている装置なので、ハードウェア構成例や動作フローの説明を省略する。
【００３６】
次に、本実施形態に係る情報処理システムによる情報処理方法の処理手順の一例について説明する。
【００３７】
図３は、第１の実施形態に係る文書画像処理装置による文書画像処理方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００３８】
まず、ステップＳ１１０において、文書画像処理装置の文書画像解析部１１０は、紙文書の電子化された文書画像のレイアウトを解析し、文字領域や写真領域に分割する。尚、文書画像の領域分割方法として、例えば特開２００２−３１４８０６公報で開示されている公知の方法等を使用することができる。
【００３９】
続いて、ステップＳ１２０において、文書画像処理装置の候補領域設定部１２０は、上記文書画像の解析結果から抽出対象の候補となる領域を設定する。ここで、候補領域設定部１２０は、文字領域を候補領域と設定する。
【００４０】
続いて、ステップＳ１３０において、候補領域認識部１３０は、上記候補領域にある文字列を認識し、認識情報を記録する。認識情報として、文字列の認識結果および文字数、また、行数などが挙げられる。尚、認識処理は、公知の文字認識技術を用いることができる。
【００４１】
続いて、ステップＳ１４０からステップＳ１９０において、抽出情報同定部１４０は、上記候補領域の認識結果及び、知識情報に基づき抽出対象領域を同定し、抽出対象中身を同定する。
【００４２】
ステップＳ１４０では、抽出情報同定部１４０は上記候補領域から抽出対象の属性名情報を含む領域を同定する。ここで、抽出対象が患者番号である場合、属性名情報として、「患者番号」、「患者ＩＤ」、「ＩＤ」、「番号」といったキーワードを用いる。なお、キーワードは上記のものに限定されるものではなく他のキーワードを用いることとしてもよい。属性名情報は、以下、タグ情報とも呼ぶ場合がある。上記キーワードは第１の文字または単語の一例に相当する。すなわち、抽出情報同定部１４０は複数の領域から第１の文字または単語を含む領域を抽出する第２抽出手段の一例に相当する。
【００４３】
ステップＳ１５０では、抽出情報同定部１４０は、上記抽出された属性名を含む領域の情報に基づき、領域の適正化を行う。この属性名を含む領域の適正化処理の詳細について後述する。
【００４４】
ステップＳ１６０では、抽出情報同定部１４０は、適正化された属性名を含む領域の情報に基づき、属性名に対応する属性値があるかどうかを判断する。すなわち、抽出情報同定部１４０は属性名を含む領域が属性名以外の情報を含むか否かを判定する。言い換えれば、抽出情報同定部１４０は属性名を含む領域において属性名のみが含まれているか否かを判定する。なお、属性名を含む領域において属性名以外の文字数が所定の閾値以下か否かを判定することとしてもよい。属性名を含む領域において属性名以外の文字を含まない場合または属性名以外の文字数が所定の閾値以下の場合ステップＳ１８０へ進む。一方、属性名を含む領域において属性名以外の文字が含まれている場合または属性名以外の文字数が所定の閾値より多い場合には、属性名に対応付ける属性値があると判断しステップＳ１７０へ進む。すなわち、属性名を含む領域において属性名以外の文字が含まれている場合または属性名以外の文字数が所定の閾値より多い場合には、患者識別情報を抽出する領域を変更しない。
【００４５】
領域内に属性名に対応付ける属性値があると判断された場合、ステップＳ１７０では、抽出情報同定部１４０は、当該領域から属性値を含む部分を属性値領域として同定する。領域内に属性名に対応付ける属性値がないと判断された場合、ステップＳ１８０では、抽出情報同定部１４０は当該領域の周囲領域から属性値を含む領域を同定する。このように抽出情報同定部１４０は、属性名以外の情報に基づいて患者識別情報（属性値）を抽出する領域を属性名を含む領域から属性名を含まない他の領域に変更する。すなわち、抽出情報同定部１４０は第２抽出手段により抽出された領域における第１の文字または単語以外の情報に基づいて、患者識別情報を抽出する領域を第２抽出手段により抽出された領域から、第２抽出手段により抽出された領域以外の他の領域に変更する変更手段の一例に相当する。
【００４６】
また、上述のように属性名を含む領域において属性名以外の文字数が所定の閾値以下か否かを判定する場合において、属性名以外の文字数は、第２抽出手段により抽出された領域における第１の文字または単語以外の情報は文字の数を示す情報の一例に相当する。そして、この場合、変更手段の一例である抽出情報同定部１４０は、当該情報が示す文字数が所定の閾値以下の場合、患者識別情報を抽出する領域を変更している。
【００４７】
なお、ステップＳ１７０の処理およびステップＳ１８０の処理の詳細について後述する。
【００４８】
ステップＳ１９０では、抽出情報同定部１４０は同定された属性値を含む領域から属性値を抽出する。
【００４９】
最後に、文書画像処理装置の登録部１５０は、抽出された属性値情報と文書画像とを対応付けて任意の記憶装置に登録する。
【００５０】
次に、ステップＳ１５０における属性名を含む領域の適正化処理について説明する。
【００５１】
図４は、本発明の第１の実施形態を示し、図３のステップＳ１５０における抽属性名を含む領域の適正化処理の一例を示すフローチャートである。
【００５２】
先ず、ステップＳ１５０１において、抽出情報同定部１４０は属性名を含む領域の情報を取得する。属性名を含む領域の情報には、例えば、領域の座標情報、文字認識情報、行数情報、文字数情報、などの情報が含まれる。ここで、座標情報は文書画像における領域の位置および／またはサイズを示す情報である。また、文字認識情報は領域に含まれている文字の認識結果を示す情報である。行数情報は領域における文字の行数を示す情報であり、具体的な行数を示す情報であってもよいし、複数行か否かという大まかな行数を示す情報であってもよい。文字数情報は領域に含まれる文字の数を示す情報であり、具体的な文字数を示す情報であってもよいし、文字数が所定の閾値以上か否かという大まかな文字数を示す情報であってもよい。なお、領域の情報は前述した全ての情報を含む必要はなく少なくとも１つの情報を含むこととしてもよい。
【００５３】
続いて、ステップＳ１５０２において、抽出情報同定部１４０は当該領域に文字が複数行あるかどうかを判断する。複数行がある場合、ステップＳ１５０３において、抽出情報同定部１４０は当該領域を分割すべき領域と判断し、行毎の領域に分割する。そして、抽出情報同定部１４０は分割された領域から属性名を含む領域を例えば任意の記憶装置に記録する。
【００５４】
次に、ステップＳ１７０における属性名を含む領域から属性値領域を同定する処理の一例について説明する。
【００５５】
図５は、本発明の第１の実施形態を示し、図３のステップＳ１７０における属性名を含む領域から属性値領域を同定する処理の一例を示すフローチャートである。
【００５６】
先ず、ステップＳ１７０１において、抽出情報同定部１４０は属性名を含む領域の情報を取得する。例えばステップＳ１５０３で記録された属性名を含む領域に関する情報を取得する。
【００５７】
続いて、ステップＳ１７０２において、抽出情報同定部１４０は属性名の文字列の後ろにある文字数がある閾値Ｔ１（所定の閾値）より大きいかどうかを判断する。ここで、領域内の文字列を文字単位に分割した矩形領域の数を文字数と呼び、属性名の文字列の後ろにある文字数は、字面通りに属性名の文字列の後部にある文字単位の矩形領域の数である。この矩形領域の数が閾値より大きければ、ステップＳ１７０３において、抽出情報同定部１４０は属性名の文字列の後ろにある部分を属性値領域と同定する。
【００５８】
属性名の文字列の後ろにある文字数が閾値Ｔ１以下の場合、ステップＳ１７０４において、抽出情報同定部１４０は当該領域に属性値がないと判断する。「属性名の文字列の後ろにある文字」とは読み順として属性名の後に読まれる文字を示している。すなわち、左から右へ読む文書の場合には所定の領域において属性名の右側に存在する文字を指す。
【００５９】
次に、ステップＳ１８０における属性名を含む領域の周囲領域から属性値領域を抽出する処理について説明する。
【００６０】
図６は、第１の実施形態に係る図３のステップＳ１８０における属性名を含む領域の周囲領域から属性値領域を抽出する処理の一例を示すフローチャートである。
【００６１】
先ず、ステップＳ１８０１において、抽出情報同定部１４０は属性名を含む領域の情報を取得する。
【００６２】
続いて、ステップ１８０２からステップ１８０６までの処理で抽出情報同定部１４０は候補領域から属性値候補領域を設定する。
【００６３】
ステップＳ１８０２では、ステップＳ１２０において設定された候補領域の情報を抽出情報同定部１４０が取得する。
【００６４】
ステップＳ１８０３では、抽出情報同定部１４０は処理対象となる候補領域は属性名を含む領域の周囲にあるかどうかを判断する。ここで、属性名を含む領域までの横軸方向の距離、或いは、縦軸方向の距離のいずれかがある閾値Ｄ以下である候補領域を、属性名を含む領域の周囲にあると判断する。すなわち、抽出情報同定部１４０は属性名を含む領域の近傍にある候補領域を抽出する。なお、患者識別情報は数字など横書きされることが多い文字が用いられるため、縦軸方向の距離よりも横軸方向の距離を優先して考慮することとしてもよい。例えば、横軸方向の領域が縦軸方向の領域よりも選ばれ易くなるように距離に重みを付けることとしてもよいし、横軸方向の距離のみに基づいて属性名を含む領域の周囲あるか否かを判断することとしてもよい。
【００６５】
当該候補領域は属性名を含む領域の周囲にあると判断された場合、ステップＳ１８０４では、抽出情報同定部１４０は当該領域の適正化処理を行う。なお適正化処理とは、例えば、複数行からなる文字を１行ずつ分解する処理である。
【００６６】
そして、ステップＳ１８０５では、抽出情報同定部１４０は各適正化された領域を属性値候補領域と設定する。この適正化処理では、ステップＳ１５０における属性名を含む領域の適正化処理と同じく処理を行う。当該候補領域は属性名を含む領域の周囲にないと判断された場合、ステップＳ１８０６に入る。
【００６７】
ステップＳ１８０６では、抽出情報同定部１４０は候補領域のうち処理されていないものがあるかどうかをチェックする。処理されていない領域があれば、ステップＳ１８０２に入り、上記ステップＳ１８０３からステップＳ１８０５までの処理を繰り返す。処理されていない領域がなければ、ステップＳ１８０７に入る。
【００６８】
続いて、ステップＳ１８０７では、上記ステップ１８０２からステップ１８０６まで設定された各属性値候補領域と属性名を含む領域との位置関係に基づき、抽出情報同定部１４０は属性値領域を同定する。ここで、各属性値候補領域のうち、属性名を含む領域までの距離が一番小さい領域を属性値領域とする。すなわち、抽出情報同定部１４０は第２抽出手段により抽出された領域との位置関係に基づいて他の領域を決定する。より具体的には、他の領域は、第１抽出手段により抽出された複数の領域のうち第２抽出手段により抽出された領域に最も近い領域である。
【００６９】
ここでの距離計算は、領域間の横軸方向の距離と縦軸方向の距離のユークリッド距離値になる。ステップＳ１８０７においても横方向において属性名を含む領域に近い領域を縦方向において属性名を含む領域に近い領域よりも優先して属性値領域とすることとしても良いし、横方向における距離のみを考慮することとしてもよい。すなわち、他の領域は、文章データにおける水平方向において第１抽出手段により抽出された複数の領域のうち第２抽出手段により抽出された領域に最も近い領域である。
【００７０】
次に、本実施形態における属性名を含む領域から属性値を抽出する処理の一例について説明する。
【００７１】
図７は、第１の実施形態に係る属性名を含む領域に属性値がある場合の属性値の抽出処理の一例を示す模式図である。
【００７２】
７０１は、スキャナ等で得られた文書画像の解析結果の一例である。すなわち、７０１はステップ１２０の処理結果である。文書画像は、黒い枠線に囲まれる領域毎に分割され、また、領域毎に文字領域か写真領域、或いは、その他の属性が付与される。
【００７３】
７０２は、文書画像の解析結果による文字の候補領域の設定例である。ここでは、文書画像から文字領域という属性が付与される領域が候補領域と設定し、其々の座標情報が記録される。各候補領域の座標情報の他、文字認識の結果も記録される。図７における座標情報は左から領域の左上端におけるＸ座標、Ｙ座標、領域の幅、領域の高さである。なお、座標情報の構成はこれに限定されるものではない。７０２はステップＳ１３０における処理結果である。
【００７４】
７０３は、属性名を含む領域を抽出するために用いる属性名辞書の一例である。属性名辞書は、情報を抽出するためのタグ情報としてキーワードを記録するものである。患者番号を抽出する場合は、「患者番号」や「ＩＤ」といったキーワードが記録される。なお属性名辞書は任意の記憶装置に記憶されている。
【００７５】
７０４は、候補領域から属性名を含む領域の抽出処理の結果例である。すなわち、ステップＳ１４０における処理結果である。複数の候補領域から、属性名辞書に該当する領域が属性名を含む領域として抽出される。ここでは、例えば「ＩＤ」という属性名が含まれる領域が属性名を含む領域として抽出される。
【００７６】
７０５は、属性名を含む領域の適正化処理の結果例である。すなわち、ステップＳ１５０における処理結果である。７０４の領域における文字が複数行であるため、行毎の領域に再分割され、そして、「ＩＤ」という属性名が含まれる領域は適正化処理後の属性名を含む領域である。
【００７７】
７０６は、属性名を含む領域から属性値領域の同定結果例である。当該領域は、属性名「ＩＤ」以外の文字列を含む領域とし、「ＩＤ」の後ろにある文字列部分を属性値領域と同定する。すなわち、７０６はステップＳ１６０、１７０の処理結果である。具体的には７０５がＩＤ以外の数字を含んでいることからステップ１６０に置いてＮｏと判定される。そして、ステップＳ１７０（ステップＳ１７０１−１７０４）において「ＩＤ」の後ろにある文字数は閾値Ｔ１より多いと判定され数字の部分が属性知領域と判定される。
【００７８】
７０７は、属性名を含む領域から属性値の抽出結果例である。７０７は、７０６の領域の中身を示す結果である。すなわち、７０７はステップＳ１８０の処理結果である。
【００７９】
次に、本実施形態における属性名を含む領域の周囲から属性値を抽出する処理の一例について説明する。
【００８０】
図８は、第１の実施形態に係る属性名を含む領域に属性値がない場合の属性値を抽出する処理の一例を示す模式図である。
【００８１】
８０１は、スキャナ等で得られた文書画像における解析結果の一例である。すなわち、８０１はステップ１２０の処理結果である。
【００８２】
８０２は、文書画像の解析結果による候補領域の設定例である。すなわち、８０２はステップ１３０の処理結果である。
【００８３】
８０３は、属性名を含む領域を抽出するために用いる属性名辞書例である。
【００８４】
８０４は、候補領域から属性名を含む領域の同定処理の結果例である。すなわち、８０４はステップ１４０の処理結果である。
【００８５】
８０５は、属性名を含む領域の適正化処理の結果例である。すなわち、８０５はステップＳ１５０における処理結果である。
【００８６】
８０６は、属性名を含む領域に属性値が含まれないと判定された場合、属性名を含む領域の周囲の周囲にある領域である属性値候補領域の結果例である。すなわち、８０６は、ステップＳ１６０、１８０の処理結果である。具体的には７０５がＩＤ以外の数字を含んでいることからステップ１６０に置いてＹｅｓと判定される。そして、ステップＳ１８０（ステップＳ１８０１−１８０３）において「ＩＤ」の後ろにある文字数は閾値Ｔ１より小さいと判定され、属性名を含む領域に近い領域が属性知候補領域として同定される。ここでは、８０６−１と８０６−２が属性値候補領域として設定される。８０６−１は複数行からなる領域で、８０６−２は一行だけを含む領域である。
【００８７】
８０７は、属性候補領域の適正化処理の結果例である。８０７−１、８０７−３、８０７−４は、８０６−１の適正化処理の後に分割された三つの属性値候補領域で、８０７−２は、８０６−２と同じである。８０７はステップＳ１８０４、１８０５の処理結果である。
【００８８】
８０８は、属性値候補領域から同定された属性値領域の結果例である。８０８はステップＳ１８０７の処理結果である。具体的には抽出情報同定部１４０が属性名を含む領域に最も近い属性値候補領域を属性値領域として抽出した結果である。
【００８９】
８０９は、同定された属性値領域から属性値を抽出した結果の一例である。８０９は、８０８の領域の中身を示す結果である。すなわち、８０９はステップＳ１８０の処理結果である。上記のようにして患者識別情報が抽出可能となる。なお、図７、８に示した例はあくまで一例であり本発明は図７、８の例に限定されるものではない。
【００９０】
本実施形態では、文書画像から分割された文字領域を候補領域とし、候補領域から属性名を含む領域を同定し、属性名を含む領域に属性名以外の情報があるかどうかの判断結果に応じて属性値の抽出方法を切替える。属性名を含む領域に属性名以外の情報がある場合、当該領域から属性値領域を同定し、属性値を抽出するが、属性名を含む領域に属性名以外の情報がない場合、当該領域の周囲から属性値領域を同定し、属性値を抽出する。本実施形態では、医用文書の患者番号を抽出対象とする例にしたが、医療文書以外の文書画像から情報を抽出する場合は、抽出対象に応じて属性名の知識情報を置き換えればよい。以下、銀行の場合の情報抽出の例について説明する。銀行の場合は、口座開設をはじめ、融資取組や、住宅ローンなどの業務に関連するドキュメントとデータのキャプチャは、基本的は手作業で行うのが現状である。例えば、米ドル建ての外国送金の場合では、米国ＯＦＡＣ規制により、取引の関係当事者の所在地に禁止取引国、また、問題のある法人・個人等が含まれているかどうかを確認する作業は非常に手間がかかるため、業務の効率化のサポートが必要である。ここで、本実施形態を適用することにより確認項目の自動抽出が可能になる。例えば、海外送金業務用の帳票から取引規制対象のチェック対象項目である送金通貨や支払地の国名などを属性名の知識とし、こちらの属性名を含む領域を属性名を含む領域として抽出する。そして、属性名を含む領域に対応する送金通貨の中身や支払地の国名の中身、を属性値として抽出する。
【００９１】
また、本実施形態では、文書画像の解析結果から文字領域を候補領域と設定したが、抽出情報の出現可能な範囲を指定し、指定された範囲以内にある文字領域を候補領域として設定しても良い。
【００９２】
また、本実施形態では、属性名を含む領域に複数行がある場合の適正化処理では、行毎の領域に分割する例にしたが、属性名を含む行を一つの領域と、それ以外の情報をまとめた領域とに分割しても良い。また、属性名を含む領域に一行だけあり、属性名以外の文字列がある場合、適正化処理では、属性名とそれ以外の部分を其々領域に分けても良い。また、文字領域が過分割される場合、適正化処理では、文字領域間の位置関係に基づき統合処理を行っても良い。
【００９３】
また、本実施形態では、属性名を含む領域に属性名以外の情報がある場合、属性名の後部にある文字列を属性値として抽出する例を示したがこれに限定されるものではない。例えば、属性名の後部にある文字列に関して、更に桁数は所定の桁数以内であるかどうか、文字種は所定の抽出対象の文字種であるかどうかといった条件に基づき、条件を満たすものを属性値として抽出しても良い。
【００９４】
また、本実施形態では、属性名を含む領域に属性名以外の情報がある場合、当該領域から属性名に対応する属性値を抽出したがこれに限定されるものではない。例えば、属性名とそれ以外の部分を其々領域に分ける適正化処理を行い、属性名領域と周囲領域の位置関係に基づき、属性名に対応する属性値を抽出してもよい。
【００９５】
また、本実施形態では、属性名を含む領域の周囲から属性値の領域の同定処理では、属性名を含む領域までの横軸方向での距離が一番小さい領域にしたが、それ以外の判定基準にしても良い。
【００９６】
第１の実施形態によれば、医用文書のフォーマットが予め分からなくても、また、医用文書に人手を介する情報の付与作業が行われなくても、文書画像の構造情報及び知識情報に基づき自動的に情報抽出ができる。
【００９７】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。
【００９８】
上述した第１の実施形態では、文書画像に属性名情報があるものとし、属性名を含む領域を抽出し、属性名を含む領域との位置関係に基づき属性値領域を同定し、属性値領域から属性値を抽出するものであった。第２の実施形態では、文書画像に属性名情報がないものとして、手掛情報が全くない場合の属性値を抽出するものである。
【００９９】
ここで、第２の実施形態に係る文書画像処理システムのハードウェア構成は、図１に示す第１の実施形態に係る文書画像処理システムのハードウェア構成と同様であるため、その説明は省略する。また、第２の実施形態に係る文書画像処理システムの機能構成は、図２に示す第１の実施形態に係る文書画像処理システムの機能構成と同様であるため、その説明は省略する。
【０１００】
次に、本実施形態に係る文書画像処理方法の処理手順について説明する。
【０１０１】
図９は、第２の実施形態に係る文書画像処理システムによる文書画像処理方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【０１０２】
まず、ステップＳ２１０において、文書画像解析部１１０は、紙文書の電子化された文書画像のレイアウトを解析し、文字領域や写真領域に分割する。
【０１０３】
続いて、ステップＳ２２０において、候補領域設定部１２０は、上記文書画像の解析結果から抽出対象の候補となる領域を設定する。
【０１０４】
続いて、ステップＳ２３０において、候補領域認識部１３０は、上記候補領域にある文字列を認識し、認識情報を記録する。
【０１０５】
続いて、ステップＳ２４０からステップＳ２６０において、抽出情報同定部１４０は、上記候補領域の座標情報及び認識結果に基づき抽出対象領域を同定し、抽出対象中身を同定する。
【０１０６】
ステップＳ２４０では、抽出情報同定部１４０が上記候補領域から絞込み条件を満たす属性値候補領域を設定する。この属性値候補領域の設定処理の詳細について後述する。
【０１０７】
ステップＳ２５０では、抽出情報同定部１４０が上記設定された属性値候補領域から属性値領域を同定する。この処理では、例えば、設定された属性値候補領域から文書画像の一番上に位置する領域を属性値領域とする。なお、患者識別情報は文書画像の中央ではなく、左あるいは右端に記載されることから、中央部を除外した領域において文書画像の一番上に位置する領域を属性値領域とすることとしてもよい。
【０１０８】
最後に、文書画像処理装置の登録部１５０は、抽出された属性値情報と文書画像とを対応付けて任意の記憶装置に登録する。
【０１０９】
次に、ステップＳ２４０における属性値候補領域の設定処理について説明する。
【０１１０】
図１０は、本発明の第２の実施形態を示し、図９のステップＳ２４０における属性値候補領域の設定処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【０１１１】
先ず、ステップＳ２４０１において、抽出情報同定部１４０は候補領域の情報を取得する。候補領域の情報は、ステップＳ１２０において設定された領域の座標情報及びステップＳ１３０において取得された領域の文字認識結果が挙げられる。
【０１１２】
続いて、ステップＳ２４０２からステップＳ２４０５までに所定の条件を満たす属性値候補領域の設定処理を行う。
【０１１３】
ステップＳ２４０２では、抽出情報同定部１４０は候補領域が所定の領域範囲以内であるかどうかを判断する。抽出対象は患者ＩＤ（患者識別情報）である場合、患者ＩＤの記入欄はエンボスなどでの入力領域である場合が多いため、抽出対象領域は文書画像の上部にあると想定し、所定の領域範囲を閾値「Ｘ１，Ｙ１，Ｘ２，Ｙ２」と設定し保持する。ここで、「上部」とは文書画像の半分以上上側の領域であってもよいし、文書画像の上側１／３の領域を示すこととしてもよい。
【０１１４】
処理対象となる候補領域は所定の指定範囲以内であれば、ステップＳ２４０３に入り、当該候補領域は属性値候補領域であるかどうかを引き続き判断する。処理対象となる候補領域が所定の指定範囲以外であれば、抽出情報同定部１４０が当該領域は属性値候補領域ではないと判断する。
【０１１５】
ステップＳ２４０３では、更に当該領域の周囲に他の領域があるかどうかを判断する。抽出対象が患者ＩＤである場合、エンボスなどでの患者ＩＤの記入領域が基本的に大きいため、抽出対象領域の近くに領域がないと想定し、所定の領域間隔の閾値をＴと設定する。処理対象となる候補領域から閾値Ｔ以内に他の領域がなければ、ステップＳ２４０４に入り、当該処理対象領域は属性値候補領域であるかどうかを引き続き判断する。処理対象となる候補領域から値Ｔ以内に他の領域があれば、当該領域は属性値候補領域ではないと判断する。
【０１１６】
ステップＳ２４０４では、更に当該候補領域は文字認識の条件を満たすかどうかを判断する。抽出対象領域の行数の閾値をＬ、領域に含まれる文字数の範囲を「Ｎ１，Ｎ２」と設定する。処理対象となる候補領域の行数は閾値Ｌ以下で、且つ、当該領域の文字数は閾値範囲以内であれば、当該処理対象を属性値候補領域と設定する。処理対象となる候補領域の行数は閾値Ｌ以上、或いは、当該領域の文字数は閾値範囲でなければ、抽出情報同定部１４０が当該領域は属性値候補領域ではないと判断する。なお、処理対象となる候補領域の行数は閾値Ｌ以下、または、当該領域の文字数は閾値範囲以内であれば、当該処理対象を属性値候補領域と設定することとしてもよい。すなわち、領域に含まれる文字数または行数の少なくとも１つに基づいて属性値候補領域を決定することとしてもよい。
【０１１７】
ステップ２４０５では、ステップＳ２４０４でＹｅｓと判断された領域を抽出情報同定部１４０が属性値候補領域と決定する。すなわち、抽出情報同定部１４０は、ステップＳ２４０２、２４０３、２４０４での判定結果に基づいて属性値候補領域を決定する。従って、抽出情報同定部１４０は、第２抽出手段により第１の文字または単語を含む領域が抽出できなかった場合、複数の領域から各領域の文書データにおける位置、各領域間の位置関係および各領域に含まれる文字数または行数の少なくとも１つに基づいて患者識別情報を抽出する領域を決定する決定手段の一例に相当する。
【０１１８】
続いて、ステップＳ２４０６において、抽出情報同定部１４０は全ての候補領域に対して属性値候補領域の判断処理は終わったかどうかを判断する。まだ判断されていない候補領域があれば、ステップＳ２４０１に入り、上記ステップＳ２４０２からステップＳ２４０５までの属性値候補領域の設定処理を繰り返す。判断されていない候補領域がなければ、属性値候補領域の設定処理を終了する。なお、ステップ２４０２−２４０４の全てのステップを用いなくともよく、少なくとも１つのステップに基づいて抽出情報同定部１４０は属性値候補領域を決定することとしてもよい。
【０１１９】
次に、本実施形態における属性値の抽出処理の一例について説明する。
【０１２０】
図１１は、第２の実施形態を示し、属性名情報がない場合の属性値の抽出処理の一例を示す模式図である。
【０１２１】
１１０１は、文書画像１から属性値抽出処理の結果例で、１１０２は、文書画像２から属性値抽出処理の結果例である。すなわち、１１０１、１１０２はステップＳ２１０の処理結果である。
【０１２２】
１１０１−１、１１０２−１で示すグレー背景にある文字領域は、抽出情報同定部１４０によって患者番号（患者識別情報）を示す属性値と判定された領域である。当該領域は指定された位置範囲以内で、且つ、周囲に候補領域がなく、領域にある行数も文字数も所定の条件を満たすものである。具体的には１１０１−１、１１０２−１はそれぞれの文書画像において上部に位置するためステップＳ２４０２においてＹｅｓと判定される。そして、周囲に近い領域がないためステップＳ２４０３においてＹｅｓと判定される。更に、文字数が第１の閾値以上且つ第２の閾値以下（すなわち所定範囲）のためステップＳ２４０４においてＹｅｓと判定される。なお、「血液透析記録」および「予防接種問診票」は例えば、文字数が第１の閾値未満と判断されるため、ステップＳ２４０４においてＮｏと判断される。
【０１２３】
本実施形態では、情報を抽出するための手掛情報がない場合、抽出対象の特性に基づき抽出対象を同定するものである。本実施形態では、属性値候補領域は文書画像の上部に位置し、周囲に領域がなく、さらに、行数が少ないなどの特性に基づいて設定したがこれに限定されるものではない。例えば、それ以外の特性、例えば、意味のある領域であるかどうか、或いは、領域の周囲の空白情報、などを利用しても良いし、文字の大きさを利用してもよい。例えば、患者識別情報は帳票のタイトルに比べて小さい文字であることが多いため、属性値候補領域を決定するさいに文書画像における最大サイズの文字を含む領域は属性値候補領域と判定しないこととしてもよい。
【０１２４】
また、本実施形態では、属性値候補領域が複数ある場合、一番属性値らしい領域を属性値領域として同定したが、各属性値候補領域の属性値領域としての信頼度を出しても良い。
【０１２５】
第２の実施形態によれば、情報を抽出するための手掛情報がなくても、抽出対象の特性に基づき対象領域の抽出ができ、情報抽出処理の適応性が向上することが可能になる。
【０１２６】
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。
【０１２７】
上述した第１の実施形態では、抽出対象の属性名情報がある場合、属性名を含む領域に属性名以外の情報があるかどうかに応じて、属性値領域の抽出方法を切替えるものであった。また、上述した第２の実施形態では、抽出対象の属性名情報がない場合、抽出対象の特性に基づき属性値領域を抽出するものであった。第３の実施形態では、抽出対象の属性名情報があるかどうかを判断し、属性名情報の有無に応じて属性値領域の抽出方法を切替えるものである。すなわち、第１の実施形態と第２の実施形態とを組み合わせた実施形態である。
【０１２８】
ここで、第３の実施形態に係る文書画像処理システムのハードウェア構成は、図１に示す第１の実施形態に係る文書画像処理システムのハードウェア構成と同様であるため、その説明は省略する。第３の実施形態に係る文書画像処理システムの機能構成は、図２に示す第１の実施形態に係る文書画像処理システムの機能構成と同様であるため、その説明は省略する。
【０１２９】
次に、本実施形態に係る文書画像処理方法の処理手順について説明する。
【０１３０】
図１２は、本発明の第３の実施形態に係る文書画像処理システムによる文書画像処理方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【０１３１】
まず、ステップＳ３１０において、文書画像解析部１１０は、紙文書の電子化された文書画像のレイアウトを解析し、文字領域や写真領域に分割する。
【０１３２】
続いて、ステップＳ３２０において、候補領域設定部１２０は、上記文書画像の解析結果から抽出対象の候補となる領域を設定する。
【０１３３】
続いて、ステップＳ３３０において、候補領域認識部１３０は、上記候補領域にある文字列を認識し、認識情報を記録する。
【０１３４】
続いて、ステップＳ３４０からステップＳ３８０において、抽出情報同定部１４０は、上記候補領域の認識結果及び、知識情報に基づき抽出対象領域を同定し、抽出対象中身を同定する。
【０１３５】
ステップＳ３４０では、抽出情報同定部１４０は、上記候補領域から抽出対象の属性名情報を含む領域を同定する。
【０１３６】
ステップＳ３５０では、抽出情報同定部１４０が属性名を含む領域があるかどうかを判断し、属性値領域の抽出方法を切替える。属性名を含む領域がある場合、第１の実施形態で説明したように当該領域の中、或いは、当該領域の周囲から属性値領域を同定する。属性名を含む領域がなければ、第２の実施形態で説明したように候補領域から属性値領域を同定する。
【０１３７】
ステップＳ３６０では、上記抽出された属性名を含む領域の認識情報に基づき、抽出情報同定部１４０が領域の適正化を行う。
【０１３８】
ステップＳ３７０では、適正化された属性名を含む領域の認識情報に基づき、抽出情報同定部１４０が属性名を含む領域に属性値があるかどうかを判断する。すなわち、抽出情報同定部１４０は属性名を含む領域が属性名以外の情報を含むか否かを判定する。言い換えれば、抽出情報同定部１４０は属性名を含む領域において属性名のみが含まれているか否かを判定する。なお、属性名を含む領域において属性名以外の文字数が所定の閾値以下か否かを判定することとしてもよい。属性名を含む領域において属性名以外の文字を含まない場合または属性名以外の文字数が所定の閾値以下の場合ステップＳ３７２へ進む。一方、属性名を含む領域において属性名以外の文字が含まれている場合または属性名以外の文字数が所定の閾値より多い場合には、属性名に対応付ける属性値があると判断しステップＳ３７３へ進む。ステップＳ３７１では、当該領域から属性値を含む領域を同定するが、属性名を含む領域に属性値がないと判断された場合、ステップＳ３７２へ進む。ステップＳ３７２では、当該領域の周囲領域から属性値を含む領域を同定する。なお、ステップ３７１はステップＳ１７０と同様の処理であるため詳細な説明は省略する。さらに、ステップＳ３７２はステップＳ１８０と同様の処理であるため詳細な説明は省略する。
【０１３９】
ステップＳ３５１では、抽出情報同定部１４０が候補領域から属性値の特性を満たす属性値候補領域を設定する。ステップＳ３５２では、設定された属性値候補領域から位置情報に基づき属性値領域を同定する。なお、ステップＳ３５１、３５２はステップＳ２４０、２５０と同様の処理であるため詳細な説明は省略する。
【０１４０】
ステップＳ３８０では、同定された属性値を含む領域から属性値を抽出する。
【０１４１】
最後に、文書画像処理装置の登録部１５０は、抽出された属性値情報と文書画像とを対応付けて任意の記憶装置に登録する。
【０１４２】
本実施形態では、属性名を含む領域があるかどうかを判定し、属性名を含む領域があれば当該領域の中または周囲から属性値領域を同定するが、属性名を含む領域がなければ属性値の特性に基づいて属性値候補領域を設定し、属性値領域を同定するものである。
【０１４３】
第３の実施形態によれば、第１、第２の実施形態による効果に加え、情報を抽出するための属性名情報があるかどうかを判断し、その判断結果に応じて属性値の抽出処理を切替えることができ、情報抽出処理の効率を向上することが可能になる。
【０１４４】
第１、第２、第３の実施形態では、属性値領域がないと判断される場合は、目検による確認を行っても良い。
【０１４５】
（他の実施形態）
なお、本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録したコンピュータ可読の記憶媒体を、システムあるいは装置に供給することによっても、達成されることは言うまでもない。また、システムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。
【０１４６】
この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【０１４７】
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることができる。
【０１４８】
また、コンピュータが読出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現される。また、プログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【符号の説明】
【０１４９】
１１０  文書画像解析部
１２０  候補領域設定部
１３０  候補領域認識部
１４０  抽出情報同定部
１５０  登録部
【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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