(57)【要約】【課題】紙文書を電子的に読み取って得られた文書画像からの属性値の抽出において発生する属性値の抽出の失敗に対処する。【解決手段】情報処理装置は、複数の文書画像を、各文書画像から取得された属性値と関連付けて記憶する記憶部と、記憶部に記憶されている複数の文書画像のうちの属性値の取得に失敗した文書画像の属性値を、複数の文書画像のうちの属性値の取得に成功した他の文書画像の属性値に基づいて推定する【選択図】  図１
2016091375.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の文書画像を、各文書画像から取得された属性値と関連付けて記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶されている前記複数の文書画像のうちの属性値の取得に失敗した文書画像の属性値を、前記複数の文書画像のうちの属性値の取得に成功した他の文書画像の属性値に基づいて推定する推定手段と、を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記推定手段は、前記複数の文書画像を取得の順に並べた場合の、属性値の取得に成功した文書画像の属性値の並びに基づいて、属性値の取得に失敗した文書画像の属性値を推定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記推定手段は、属性値の取得に成功した文書画像の属性値の並びにおける、同じ属性値の連続性に基づいて、属性値の取得に失敗した文書画像の属性値を推定することを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記推定手段は、属性値の取得に成功した文書画像の属性値のうち、属性値の取得に失敗した文書画像の取得順の直前、直後またはそれら両方の、属性値の取得に成功した文書画像の属性値に基づいて推定された属性値を推定することを特徴とする請求項２または３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記複数の文書画像のそれぞれは複数種類の属性に対応した複数の属性値が関連付けられており、
前記複数種類の属性のそれぞれにおける属性値の並びについて、同じ属性値が並ぶ割合いを算出する算出手段をさらに備え、
前記推定手段は、前記算出手段により算出された割合いが所定値を超える属性の属性値について、前記推定を実行することを特徴とする請求項２乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記複数の文書画像について取得された属性値のうち、誤って取得されている属性値を判定する判定手段を更に備え、
前記推定手段は、前記判定手段により誤って取得されたと判定された属性値に対応する文書画像を、属性値の取得に失敗した文書画像としてその属性値を推定す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】
前記判定手段は、前記複数の文書画像の属性値のうち、他に同じ属性値が存在しない属性値を、誤って取得された属性値と判定することを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記複数の文書画像のそれぞれは複数種類の属性に対応した複数の属性値が関連付けられ、
前記推定手段は、前記複数の属性値の取得に成功した文書画像の属性値の組み合わせに基づいて、一部の属性値の取得に失敗した文書画像の属性値を推定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記複数の文書画像に関して登録されるべき属性値の組合せを示すデータを格納する格納手段をさらに備え、
前記推定手段は、前記データが示す属性値の組合せから、前記複数の属性値の取得に成功した文書画像の属性値の組み合わせを除いた残りの組合せと、一部の属性値の取得に失敗した文書画像において取得に成功している属性値とに基づいて、該一部の属性値を推定することを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記複数の文書画像は、開始と終わりが指定された期間において、読取装置が複数の文書を読み取ることにより取得された文書画像の集合であることを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記複数の文書画像は、連続して給紙された複数の文書を読み取ることにより取得された文書画像の集合であることを特徴とする請求項１乃至９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記複数の文書画像から、認識処理により属性値を取得する取得手段をさらに備えることを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか１項の記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記複数の文書画像の各々について、取得に成功した属性値、または、前記推定手段により推定された属性値をユーザに提示する提示手段と、
ユーザからの登録の指示に応じて、文書画像と属性値を関連付けて登録する登録手段とをさらに備えることを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
複数の文書画像を、各文書画像から取得された属性値と関連付けて記憶する記憶手段を備える情報処理装置の制御方法であって、
前記記憶手段に記憶されている前記複数の文書画像のうちの属性値の取得に失敗した文書画像の属性値を、前記複数の文書画像のうちの属性値の取得に成功した他の文書画像の属性値に基づいて推定する推定工程を有することを特徴とする情報処理装置の制御方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載された制御方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、紙媒体の文書を電子化するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、病院などの医療機関において情報化が進み、患者の診断情報を管理する電子カルテを導入する機関が増えている。電子カルテ上には、患者の診断履歴、投薬情報、手術情報、患部画像、単純Ｘ線画像などが一元管理され、データの共有や再利用が簡単にできるようになってきている。また、近年のストレージの大容量化によって、院内で利用する文書や、ＣＴ、ＭＲＩ、単純Ｘ線などのデジタル画像を大量にストレージに格納できるようになった。
【０００３】
しかしながら、電子カルテなど基幹システムが電子化されている病院においてもなお院内には紙文書が氾濫している。このような病院においては、発生する紙文書のうち保存が必要なものは電子化し、文書種別や患者情報を付与して文書管理システムや電子カルテで保存するという運用をしている。中規模以上の病院では、一日に数千枚の紙文書スキャンが発生することもあり、紙文書を電子化するための人員を割いていることも珍しくない。
【０００４】
このような紙文書のスキャン読取り作業を支援する試みとしては、主に２つのアプローチがある。第一のアプローチは、特許文献１に示すように、スキャン読取りした文書画像から文字認識により文書タイトル、患者名、診療科名などを抽出してユーザに提示し、目視確認及び修正の上、文書管理システムに登録する方法である。第二のアプローチは、特許文献２に示すように、一次元バーコード又は二次元コードを用いて紙文書に文書種別や患者情報を印字し、スキャン読取した文書画像からバーコードを読み取って文書種別や患者情報を復元するという方法である。
【０００５】
特許文献１においては、文書画像から読み取った文字列に対しタイトルらしさの評価ポイントを算出し、評価の高い文字列をタイトルとして自動抽出する方法が開示されている。特許文献２においては、紙文書の各ページにＱＲコード（登録商標）を印字して文書種別情報とページ情報を復元する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０００−１４８７８８号公報
【特許文献２】特開２０１３−１３１０４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、文字認識をベースとする方法は文書によっては十分な認識精度が得られないという問題があるが、認識精度が得られなかった場合の対処方法（たとえばどのようにタイトル情報を付与するか）に関して特許文献１では何ら考慮されていない。
【０００８】
また、紙文書にＱＲコードを印字する方法は文字認識に比べ認識精度で有利であるが、スキャン読み取り対象の情報を紙文書に印字する装置を備えている必要があり、そのような装置を備えていない他の病院や診療所から発行された紙文書に対しては対応できない。また、ＱＲコードの読み取り精度も１００％ではないが、特許文献２においても、読取失敗時にどのように文書情報を付与するかに関しては考慮されていない。
【０００９】
本発明は，上記に鑑みてなされたものであって、紙文書を電子的に読み取る電子スキャナ装置やデジタルカメラによって撮影された文書画像からの属性値の抽出において発生する属性値の抽出の失敗に対処することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の一態様による情報処理装置は以下の構成を備える。すなわち、
複数の文書画像を、各文書画像から取得された属性値と関連付けて記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶されている前記複数の文書画像のうちの属性値の取得に失敗した文書画像の属性値を、前記複数の文書画像のうちの属性値の取得に成功した他の文書画像の属性値に基づいて推定する推定手段と、を備える。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、文書画像から属性情報が抽出できなかった場合でも、属性情報を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】第１実施形態に係る文書画像登録システムの概略構成例を示す図。
【図２】第１実施形態に係る文書画像登録方法の処理の一例を示すフローチャート。
【図３】第１実施形態に係る文書画像登録システムにおける表示及び入力のユーザインタフェースの一例を示す図。
【図４】属性情報抽出処理の一例を示すフローチャート。
【図５】第１実施形態で扱われる文書画像を説明する図。
【図６】属性補完情報生成処理の一例を示すフローチャート。
【図７】第１実施形態で扱われる文書画像を示す図。
【図８】同じ属性値が連続する属性を抽出する処理の一例を示すフローチャート。
【図９】同じ属性値が連続する確率を計算する処理を説明するための図。
【図１０】第２実施形態に係る文書画像登録システムの登録ルールの一例を示す図。
【図１１】第２実施形態に係る属性補完情報生成処理の一例を示すフローチャート。
【図１２】第２実施形態に係る属性補完情報生成処理を説明するための入力文書画像の例を示す図。
【図１３】第３実施形態による属性補完情報生成処理の一例を示すフローチャート。
【図１４】第３実施形態で扱われる文書画像を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
（第１実施形態）
以下に、図面を参照しながら、本発明の実施形態のいくつかについて説明する。第１実施形態では、本発明による文書画像登録システムが、紙文書から文書画像を生成し、文書画像内に存在する属性情報を抽出して文書に紐づけて登録する方法を開示する。
【００１４】
図１は、第１実施形態に係る文書画像登録システム１００の概略構成の一例を示す模式図である。本実施形態に係る文書画像登録システムは、図１に示すように、文書画像読取装置１１０、文書管理サーバ１２０、文書管理クライアント１３０、ネットワーク１４０を有して構成されている。ここで、文書画像読取装置１１０、文書管理サーバ１２０、文書管理クライアント１３０は、有線もしくは無線のネットワーク１４０を介して通信接続されている。
【００１５】
文書画像読取装置１１０は、紙文書をスキャンして文書画像を生成するシステムであり文書入力部１１１と文書画像生成部１１２を有している。文書画像読取装置１１０は、例えば、オートドキュメントフィーダ（以下ＡＤＦ）という自動給紙機構を備えたスキャナ装置である。或いは、紙文書を撮影するデジタルカメラであってもよい。文書入力部１１１は、紙文書をたとえば光学的に読み取るための読取装置に入力し、文書画像生成部１１２は、入力された紙文書を光学的に読取り、電子的な文書画像を生成する。
【００１６】
文書管理サーバ１２０は、文書画像読取装置１１０により生成された文書画像を登録する情報処理装置であり、たとえば、不図示のメモリに格納されたプログラムを実行するＣＰＵにより後述する制御が実現される。文書管理サーバ１２０は、属性抽出部１２１、属性補完部１２２、文書格納部１２３を有する。属性抽出部１２１は、文書画像読取装置１１０によって生成された文書画像から認識技術を用いて文字やバーコードとして格納されている属性情報を抽出する。属性補完部１２２は、属性抽出部１２１で十分な信頼度の属性値が抽出できなかった文書画像の属性値を、補完により決定する。すなわち、属性補完部１２２は、文書格納部１２３に記憶されている複数の文書画像のうちの属性値の取得に失敗した文書画像の属性値を、それら複数の文書画像のうちの属性値の取得に成功した他の文書画像の属性値に基づいて推定する。文書格納部１２３は、文書画像読取装置１１０で生成された文書画像を、属性抽出部１２１で抽出された属性情報或いは属性補完部１２２で補完された属性情報と紐づけて格納する。
【００１７】
文書管理クライアント１３０は、生成された文書画像及び抽出された属性情報を文書管理システムのユーザがチェックするために用いられる。文書画像表示部１３１は、文書画像読取装置１１０で生成された文書画像をユーザに提示する。属性情報編集部１３２は、属性抽出部１２１により抽出された属性情報をユーザに提示し、ユーザが属性情報を編集するためのユーザインタフェースを提供する。
【００１８】
なお、図１で示す構成図は、本発明の文書画像登録機能を実現する構成の一実施形態であって、本構成に限定されるものではない。例えば、文書管理サーバ１２０と文書管理クライアント１３０は同一の装置により実現されてもよい。
【００１９】
図２は、本実施形態の文書画像登録システムによる処理手順の一例を示すフローチャートである。ここでは、医療文書が入力原稿として用いられ、その文書画像から文字認識技術により入力原稿中に存在する文書識別情報、患者識別情報、診療科識別情報が属性情報として抽出される。抽出された属性情報は、ユーザが目視確認した上で当該文書画像と紐づけて登録される。
【００２０】
ステップＳ２０１において、ユーザによって文書入力部１１１に複数の紙原稿がセットされると、文書入力部１１１はこれら原稿を一ページずつ文書画像生成部１１２に送る。文書画像生成部１１２は、送られてきた原稿について画像読取処理を行うことにより、複数の入力原稿からページ単位の複数の文書画像データを生成する。続いて、ステップＳ２０２において、属性抽出部１２１は、ステップＳ２０１で生成した複数の文書画像を入力として文字認識技術によりそれぞれの文書画像から文書識別情報、患者識別情報、及び診療科識別情報を抽出することにより属性値を取得する。属性抽出部１２１は、文書画像と取得された属性値とを関連付けて、文書格納部１２３に記憶する。本処理の詳細については、図４において後述する。
【００２１】
続いて、ステップＳ２０３において、属性補完部１２２は、ある文書画像に対して属性抽出部１２１が抽出できなかった属性に対して、他の文書画像の属性抽出結果を用いて補完する。本実施形態では、複数の文書画像を取得の順（たとえば、文書画像生成部１１２により読み取られた順）に並べたときの、属性値の取得に成功した文書画像の属性値の並びに基づいて、属性値の取得に失敗した文書画像の属性値が推定される。本処理の詳細については、図６以降において後述する。続いて、ステップＳ２０４において、文書画像表示部１３１及び属性情報編集部１３２は、ステップＳ２０１からステップＳ２０３で抽出した文書画像及び属性情報をユーザに提示する。これにより、ユーザは抽出結果を目視確認することができる。そして、文書画像表示部１３１及び属性情報編集部１３２は、ユーザの登録操作を検出すると、文書画像と属性情報を紐づけて文書格納部１２３に格納する。本処理におけるユーザインタフェースの一例は、図３において後述する。
【００２２】
以上のような処理によって、スキャン入力した文書から認識技術により抽出した属性あるいは補完により判定された属性をユーザが目視確認して正しい属性値に修正した上で文書画像に正しい属性値を付与して保存することができる。
【００２３】
図３は、図２のステップＳ２０４の文書画像登録処理を行うためのユーザインタフェースの一例を示す模式図である。図３において、ユーザインタフェース３００は、文書管理クライアント１３０における文書画像表示部１３１及び属性情報編集部１３２により提供される。
【００２４】
画像表示領域３０１は、文書画像表示部１３１が図２のステップＳ２０１で生成した文書画像を、ユーザが内容を確認するために十分なサイズで表示するための領域である。属性表示領域３０２、３０３、３０４は、画像表示領域３０１に表示されている文書画像から図２のステップＳ２０２で属性抽出部１２１が抽出した３つの属性を表示する領域である。属性表示領域３０２は、抽出された属性情報のうちの文書識別情報（たとえば、文書種別を表す文書タイトル）を編集可能な状態で表示する領域である。属性表示領域３０３は、抽出された属性情報のうちの患者識別情報（たとえば患者名）を編集可能な状態で表示する領域である。属性表示領域３０４は、抽出された属性情報のうちの診療科識別情報（たとえば診療科名）を編集可能な状態で表示する領域である。
【００２５】
サムネイル表示領域３０９は、文書画像生成部１１２で生成された同一スキャンジョブ内の複数の文書画像のサムネイルを表示する領域である。サムネイル３０５は、抽出した属性情報をユーザが既に確認して登録した文書画像を示すサムネイル画像である。サムネイル３０６は、抽出した属性情報が未だに確認されていない文書画像を示すサムネイル画像である。登録済み文書画像のサムネイル３０５には、未登録文書画像のサムネイル３０６と区別するためのチェックマークアイコンが表示されている。
【００２６】
補完情報表示領域３０７は、図２のステップＳ２０３の属性補完情報生成処理によって生成された補完情報をユーザに提示するための領域である。ここでは、補完情報は１つの例を示しているが、複数の候補を提示することもできる。複数の候補を提示する場合、補完情報表示領域３０７はリストボックスの形態をとってもよい。登録ボタン３０８は、画像表示領域３０１に表示されている文書画像を文書格納部１２３に格納する処理の実行を指示するためのボタンである。
【００２７】
図３を用いて、図２のステップＳ２０４における文書画像登録処理のユーザ操作の流れを説明する。まず、ユーザが文書管理クライアント１３０上でスキャン情報を登録するアプリケーションを立ち上げると、文書画像生成部１１２で生成した複数の文書画像のうち最初の画像が画像表示領域３０１に表示される。また、属性抽出部１２１で抽出された属性情報である文書識別情報（本例では文書タイトル）、患者識別情報（本例では患者名）、診療科識別情報（本例では診療科名）の抽出結果が属性表示領域３０２、３０３、３０４に表示される。図３では、文書タイトルの抽出結果には属性の抽出に失敗したことを示す「Unknown」が表示されており、患者識別情報には正しい患者名「山田太郎」が、診療科識別情報には正しい診療科名「耳鼻咽喉科」が表示されている。
【００２８】
さらに、属性表示領域３０２、３０３、３０４の抽出結果に対し、図２のステップＳ２０３による属性補完情報生成処理で生成された補完候補が存在する場合には、これらの領域の近傍に補完用の属性値をユーザが選択可能な状態で表示する。図３は、属性値が「Unknown」である属性表示領域３０２の右側に、「修正候補」という見出しで補完情報表示領域３０７を配置し、ステップＳ２０３で取得された補完候補を表示するようにしている。以下、文書画像から抽出する文書タイトル、患者名、診療科名を属性と呼び、それぞれの属性に対する具体的な値「山田太郎」「問診票」「耳鼻咽喉科」を属性値と呼び説明する。また、これら属性および属性値を総称して属性情報と呼ぶ。
【００２９】
属性表示領域３０２、３０３、３０４に表示されている属性値が、画像表示領域３０１に表示されている文書画像と異なる場合は、ユーザがそれぞれの領域に表示されている属性値を編集して書き換える。さらに、ユーザが補完情報表示領域３０７内の補完候補属性値「問診票」を選択することにより、属性表示領域３０２の内容（属性値の取得に失敗したことを示すUnknown）を補完情報表示領域３０７の内容である「問診票」に書き変えることもできる。
【００３０】
ユーザが、属性表示領域３０２、３０３、３０４に表示されている属性値に誤りがないことを確認して登録ボタン３０８を押下すると、画像表示領域３０１に表示されている文書画像は文書格納部１２３に登録される。そして、サムネイル表示領域３０９に表示されていた未登録のサムネイル３０６が、登録済みであることを示すサムネイル３０５の表示状態へ移行する。なお、文書画像は、属性表示領域３０２、３０３、３０４に表示されている属性値と関連付けて登録される。画像表示領域３０１には、次に確認をする未登録文書画像が表示され、ユーザは未登録文書画像がなくなるまで同じ確認作業を繰り返す。
【００３１】
このように、文書画像から認識技術によって抽出した属性情報をユーザに提示し、確認した上で登録させることにより、文書画像に誤った属性値が付与されるリスクを減らすことができる。また、認識技術により抽出が失敗した属性値に対して他の属性値を推奨し、ユーザに選択させることにより、ユーザの編集操作の負荷を低減させることができる。
【００３２】
なお、ここでは、文書画像から抽出される３つの情報、文書識別情報、患者識別情報、診療科識別情報をそれぞれ、文書名、患者名、診療科名として説明したが、それに限定されるものではない。例えばそれぞれを一意に識別する英数字からなるＩＤであっても良い。また、属性の種類も上記例に限られるものではない。
【００３３】
図４は、第１実施形態による属性情報抽出処理を表すフローチャートである。本実施形態では、文書画像から文書識別情報（文書タイトル）、患者識別情報（患者名）、診療科識別情報（診療科名）を文字認識により抽出し、当該文書画像の属性として関連付ける。なお、文書画像から上記の３つの属性情報を抽出するフローは全て同様の処理の流れにより達成できるため、ここでは１つの属性情報に係る処理の流れを示す。実際には３つの属性情報それぞれに対してステップＳ４０１からステップＳ４０７の処理が行われる。
【００３４】
ステップＳ４０１において、属性抽出部１２１は、文書画像生成部１１２で生成された複数の文書画像のうちの１つの文書画像を取得し、セットする。続いて、ステップＳ４０２において、属性抽出部１２１は、取得した文書画像から抽出対象となる属性が含まれる可能性が高い領域を属性領域候補として取り出す。属性領域候補の決定には、既知の文書レイアウト解析技術や文字認識技術を利用することができる。
【００３５】
たとえば、一般に文書タイトルは文書の上部にあり本文よりもフォントサイズが大きいという知識を利用することができる。すなわち、この知識を利用して、文書レイアウト解析により文書画像内の文字領域の塊を文字矩形として抽出し、抽出された文字矩形の座標値やサイズから文書タイトルらしさを計算して候補領域とすることができる。また、患者名や診療科名は、それらが記載されていることを示すラベル「患者名：」「診療科：」等の直後に記載されている可能性が高いという知識を利用してもよい。この場合、文書内から文字認識によりそれらのラベルを抽出し、その直後に出現する文字矩形領域を患者ＩＤや診療科名の候補領域として扱う。
【００３６】
続いて、ステップＳ４０３において、属性抽出部１２１は、ステップＳ４０２で属性領域候補が抽出されたか否かの判定を行う。属性候補領域が抽出できたならばステップＳ４０４へ進む。他方、属性候補領域の抽出に失敗した場合は、処理はステップＳ４０８へ進に、属性抽出部１２１は、当該文書画像に対して抽出対象となる属性が存在しない旨を示す「Unknown」を属性に設定する。
【００３７】
属性候補領域が抽出できた場合、ステップＳ４０４において、属性抽出部１２１は、ステップＳ４０２で抽出した属性候補領域に対して文字認識技術を用いて文字列矩形画像から文字列情報を生成する。続いて、ステップＳ４０５において、属性抽出部１２１は、ステップＳ４０４で抽出した文字列情報が抽出対象の属性の特徴に一致するか否かを判定する。判定の方法としては、たとえば、予め抽出対象の属性に特徴的に出現する文字列を登録した辞書を用意しておき、ステップＳ４０４で抽出した文字列との間で部分文字列マッチングを行う方法がある。あるいは、予め抽出対象の属性が持つ文字数や文字の種類などの特徴によって判定する方法も利用できる。
【００３８】
例えば、文書タイトル辞書には、「問診票」「同意書」「説明書」「診療情報提供書」など医療文書のタイトルに頻出する単語を登録しておき、文書タイトルの属性候補文字列内に該当する文字列が存在するか否かを判定する。診療科辞書には、「脳神経外科」「整形外科」「呼吸器内科」「循環器内科」「眼科」「皮膚科」等の病院の診療科名に頻出する単語を登録しておき、診療科名の属性候補文字列内に該当する文字列が存在するか否かを判定する。また、本システムの適用先の病院が患者名として患者ＩＤを用いる場合であって、患者ＩＤに用いられる文字種（数値、アルファベット）や文字数が既知であれば、患者ＩＤの属性候補文字列が既知のパターンを満たしているか否かを判定するようにしてもよい。
【００３９】
続いて、ステップＳ４０６において、属性抽出部１２１は、ステップＳ４０５の判定の結果、属性候補文字列が抽出対象属性値の特徴と一致したか否かを判定する。ステップＳ４０６の判定により属性候補文字列が抽出対象属性値の特徴と一致したならば、処理はステップＳ４０７へ進み、属性抽出部１２１は属性候補を該文書画像の属性値として設定する。他方、属性候補文字列が抽出対象属性値の特徴と一致しなければ、処理はステップＳ４０８へ進み、属性抽出部１２１は、該文書画像の属性値に、属性の抽出が失敗した旨を示す「Unkown」を設定する。なお、文字認識の信頼度そのものを考慮してもよい。たとえば、ステップＳ４０６において、ステップＳ４０４で実行された文字認識の認識結果の信頼度が所定値以下の場合に、ステップＳ４０８へ分岐するようにしてもよい。
【００４０】
続いて、ステップＳ４０９において、属性抽出部１２１は、処理対象である複数の文書画像全てに対して処理を行ったか否かを判定する。全ての文書画像に対して処理が終了していれば、本フローチャートを終了する。未処理の文書画像が残っていれば、処理はステップＳ４０１へ戻り、次の文書画像に対する属性抽出処理を行う。
【００４１】
図５（ａ）〜図５（ｃ）は、第１実施形態による文書画像およびその属性情報の取得例を示す。図２のステップＳ２０３における属性補完処理について、図５（ａ）〜図５（ｃ）に示す文書画像および属性情報の取得例を用いてより具体的に説明する。多くの場合、文書画像読取装置１１０により連続読取りされた文書画像とその属性の出現順序はランダムではなく、文書の管理方法によってある一定の傾向を持つ。図５（ａ）のスキャンジョブ５００は、病棟などで多く見られる患者毎の文書管理に対するスキャン方法を示す例である。
【００４２】
患者フォルダ５０１には、病棟に入院している患者に対応する医療文書（紙媒体）が患者毎にファイリングされて管理されている。文書画像５０２は、患者フォルダ５０１にファイリングされている文書を文書画像読取装置１１０により連続読取りして得られた画像である。図５の例では、７つの紙文書が左から右の順にＡＤＦを利用した給紙による連続スキャンにより電子化されたとする。属性情報５０３は、文書画像５０２に関して属性情報抽出処理（ステップＳ２０２）により抽出された属性情報であり、上から文書識別情報（文書タイトル）、患者識別情報（患者名）、診療科識別情報（診療科名）を示す。
【００４３】
このように患者毎に管理された文書をスキャンする場合、図５（ａ）に示されるように、文書画像に対応する属性情報のうち同一の患者識別情報が連続読取りの前後において連続する傾向がある。属性値５０４は、属性情報抽出処理（ステップＳ２０２）により１ページの文書画像から属性情報が抽出される際に、患者識別情報の抽出に失敗し、「Unknown」が設定された例である。上述したような同一患者識別情報が連続する傾向から、その前後の属性（患者識別情報）を用いて、Unknownが設定された属性値５０４を補完し、属性値５０４を「山田太郎」に決定することができる。
【００４４】
図５（ｂ）のスキャンジョブ５１０は、病院内の受付などで見られる文書種別毎に文書管理が為されている場合のスキャン方法を示す例である。たとえば、問診票トレイ５１１には受付で最初に患者が書いた問診票が全て集められ、管理されている。文書画像５１２は、文書画像読取装置１１０により問診票トレイ５１１に集められた文書（紙媒体）を連続読取りして得られた文書画像である。属性情報５１３は、属性情報抽出処理（ステップＳ２０２）により文書画像５１２から抽出された属性情報であり、上から文書識別情報、患者識別情報、診療科識別情報を示す。このように文書の種別毎に管理された文書をスキャンする場合は、図５（ｂ）に示されるように、文書画像に対応する属性情報のうち同一の文書識別情報が連続読取りの前後で連続する傾向がある。
【００４５】
属性値５１４は、属性情報抽出処理（ステップＳ２０２）により１ページの文書画像から属性情報が抽出される際に、文書識別情報の抽出に失敗し、「Unknown」が設定された例である。上述したように同一の文書識別情報が連続する傾向から、その前後の属性（文書識別情報）を用いて、Unknownが設定された属性値５１４を補完し、属性値５１４を「問診票」に決定することができる。
【００４６】
図５（ｃ）のスキャンジョブ５２０は、病院内の各診療科で見られる診療科毎の文書管理に対するスキャン方法を示す例である。各診療科では、診療科内で利用する紙文書を診療科トレイに置いて管理する。図５（ｃ）の例では、診療科と例として皮膚科トレイ５２１が示されている。このような管理方法で管理された文書を文書画像読取装置１１０により連続読取りする場合、属性情報が設定された文書画像が図５（ｃ）に示されるような順番で属性補完部１２２に入力され、文書画像５２２、属性情報５２３が取得される。このように診療科毎に管理された文書をスキャンする場合、属性情報５２３に示すように、文書画像に対応する属性情報のうち同一の診療科情報が連続読取りの前後において連続する傾向がある。
【００４７】
属性値５２４は、属性情報抽出処理（ステップＳ２０２）により１ページの文書画像から属性情報が抽出される際に、診療科識別情報の抽出に失敗し、「Unknown」が設定された例である。上述したように同一の診療科識別情報が連続する傾向から、その前後の属性（診療科識別情報＝皮膚科）を用いて、Unknownが設定された属性値５２４を補完し、属性値５２４を「皮膚科」に決定することができる。
【００４８】
図５で示すように、本実施形態の文書画像登録システムが属性抽出部１２１で抽出する３つの属性は、連続読取の前後で連続して出現する傾向がある。以下、図６を参照して、上述のような傾向を利用した、ステップＳ２０２で抽出失敗した属性を補完する処理について説明する。
【００４９】
図６は、図２のステップＳ２０３における属性補完処理の流れを説明するフローチャートである。本処理では、属性を補完するために２つの処理を行う。１つ目の処理は、スキャンジョブ内の複数の文書画像に対応する属性値に一定の傾向を持つ出現パターンが存在する属性を抽出する処理である。また、２つ目の処理は、抽出した属性の属性値が「Unknown」であった場合に同一スキャンジョブの他の文書から抽出した属性値を利用して補完する処理である。以下、本処理の内容を、図７に示す具体例を用いて説明する。
【００５０】
まず、属性情報５０３，５１３，５２３は、それぞれ複数種類の属性とその属性値を含む。そして、ステップＳ６０１では、これら複数の属性のうち、どの属性について補完を行えるかを、同じ属性値が並ぶ割合いを算出し、算出された割合いに基づいて判定する。すなわち、ステップＳ６０１において、属性補完部１２２は、複数の属性のうち同一の属性値が連続して出現する属性を抽出する。図７に、出現パターンが存在する属性と、出現パターンが存在しない属性の例を示す。ここでは、スキャンジョブ内で同一の属性値が連続して出現する割合が高い属性を出現パターンが存在する属性（同じ属性値が並ぶ割合いが高い属性）として説明する。
【００５１】
図７（ａ）、図７（ｂ）において、文書画像群７０１，７１１はそれぞれＡＤＦを用いて１つのスキャンジョブ７００，７１０で連続読取された文書画像の集合を示す。文書画像群７０１、７１１は、複数の文書画像（dI）を含み、各文書画像を同一スキャンジョブ内で読み取られた順にdI(t1)、dI(t2)、…、dI(tn)で表す。
【００５２】
属性値７０２、７１２は、患者識別情報を示す属性値（att_P）であり、文書画像dI(tn)に対応する属性値をatt_P(tn)で表す。なお、本処理で文書画像に紐づいている属性は、前述のように、文書識別情報、患者識別情報、診療科識別情報であるが、ここでは説明のために患者識別情報だけを記載している。文書識別情報、診療科識別情報に関しても同様の考え方が適用できる。
【００５３】
図７（ａ）のスキャンジョブ７００内の患者識別情報属性att_Pの値は、「山田太郎」と「佐藤花子」が連続して出現している。これは、図５で述べたように、同一の属性値が連続して出現する割合が高い例である。他方、図７（ｂ）のスキャンジョブ７１０内の患者識別情報属性att_Pの値は、同一の属性値が連続して出現しない例である。
【００５４】
ステップＳ６０１において、属性補完部１２２は、スキャンジョブ７００の属性値att_P(t1)からatt_P(t8)のように、同一の属性値が連続して出現する割合が高い属性を抽出する。ステップＳ６０１の詳細については、図８のフローチャートにより後述する。続いて、ステップＳ６０２において、属性補完部１２２は、ステップＳ６０１で抽出した、同一の値が連続する割合が高い属性のうち１つを処理対象として指定する。例えば、図７（ａ）のスキャンジョブ７００では、３つの属性情報のうち（但し、文書識別情報と診療科識別情報は不図示となっている）患者識別情報の属性（属性値att_P(t1)からatt_P(t8)）が処理対象として指定される。
【００５５】
続いて、ステップＳ６０３において、属性補完部１２２は、ステップＳ６０２で指定した処理対象の属性の中から一つの属性値を処理対象として指定する。図７（ａ）の例では、スキャンジョブ７００の文書識別情報の属性から、まず属性値att_P(t1)が処理対象として指定される。続いて、ステップＳ６０４において、ステップＳ６０３で指定した処理対象の属性値が「Unknown」であるか否かを判定する。「Unknown」であれば、ステップＳ６０５へ進み、「Unknown」でなければ、ステップＳ６１３へ進む。ステップＳ６１３において、属性補完部１２２は、ステップＳ６０２で指定した属性に含まれるすべての属性値について処理したか否かを判定し、未処理の属性値があれば処理をステップＳ６０３に戻し、次の属性値を処理対象として上述の処理を繰り返す。図７（ａ）の例では、att_P(t1)の値が「山田太郎」であり「Unknown」ではないため、次の属性値att_P(t2)を次の処理対象とする。これが「Unknown」が出現するatt_P(t3)まで繰り返され、att_P(t3)で「Unknown」が見つかると、処理はステップＳ６０４からステップＳ６０５へ進む。
【００５６】
ステップＳ６０５からステップＳ６１２の処理は、「Unknown」となっている属性値を、文書画像の取得順においてその前後の属性値を用いて補完する処理である。ここで、文書画像の取得順とは、本実施形態では、文書画像生成部１１２によるスキャン順が用いられる。まず、ステップＳ６０５において、属性補完部１２２は、属性値が「Unknown」である属性の一つ前のスキャンの文書画像から属性を取得する。図７（ａ）の例では、属性値att_P(t3)の一つ前の属性値att_P(t2)「山田太郎」が取得されることになる。続いて、ステップＳ６０６において、属性補完部１２２は、ステップＳ６０５で取得した属性値が「Unknown」であるか否かを判定する。「Unknown」でなければ処理はステップＳ６０７へ進む。他方、ステップＳ６０５で取得された属性値が「Unknown」であれば、処理はステップＳ６０５へ戻り、さらに一つ前の属性を取得する。これは、属性値が「Unknown」である属性は補完候補として使えないためスキップする処理である。
【００５７】
ステップＳ６０７において、属性補完部１２２は、一つ後の属性を取得する。図７（ａ）の例では、属性値att_P(t4)「山田太郎」が取得される。続いて、ステップＳ６０８において、属性補完部１２２は、ステップＳ６０７で取得した属性値が「Unknown」であるか否かを判定する。「Unknown」でなければ処理はステップＳ６０９へ進む。属性値が「Unknown」であった場合、処理はステップＳ６０７へ戻り、属性補完部１２２は、さらに一つ後の属性値を取得する。これは、ステップＳ６０６と同様に、属性値が「Unknown」である属性は補完候補として使えないためにスキップする処理である。
【００５８】
続いて、ステップＳ６０９において、属性補完部１２２は、ステップＳ６０７で取得した属性値と、ステップＳ６０８で取得した属性値を比較する。図７（ａ）の例においては、属性att_P(t2)の属性値「山田太郎」と属性att_P(t4)の属性値「山田太郎」の比較に相当する。
【００５９】
続いて、ステップＳ６１０において、属性補完部１２２は、ステップＳ６０９の比較の結果、属性値が同じであるか否かを判定する。判定の結果、同じ属性値であれば、処理はステップＳ６１１へ進み、該当する属性値を「Unknown」の補完属性として図３の補完情報表示領域３０７（補完候補リストボックス）の表示候補文字列を格納するバッファに保存する。図７（ａ）の例では、属性att_P(t3)の属性値「Unknown」が、属性att_P(t2)及びatt_P(t4)の属性値「山田太郎」で補完される。他方、ステップＳ６１０の判定の結果、異なる属性値と判定された場合は、処理はステップＳ６１２へ進み、属性補完部１２２は、前後両方の属性値を「Unknown」の補完属性として保存する。
【００６０】
続いて、ステップＳ６１３において、属性補完部１２２は、ステップＳ６０２で設定した属性値の集合の全てについて処理が行われたか否かを判定する。判定の結果、全ての属性値に対して処理が終了していれば処理はステップＳ６１４へ進む。終了していなければ、処理はステップＳ６０３へ戻り、属性補完部１２２は、次の属性を処理対象に指定して上述した処理を繰り返す。図７（ａ）の例では、ステップＳ６１３の処理は、属性値att_P(t1)からatt_P(t8)まで全て終了したか否かを判定することに相当する。
【００６１】
ステップＳ６１４において、属性補完部１２２は、ステップＳ６０１で抽出した同一の値が連続する割合が高い属性全てについて処理が終了したか否かを判定する。判定の結果、処理が終了していなければステップＳ６０２へ戻り、次の属性を処理対象に指定する。全ての処理が終了していれば、本フローチャートを終了する。
【００６２】
以上のように、本実施形態によれば、同一の属性値が連続して出現する属性に関して、図２のステップＳ２０２における属性情報抽出が失敗したことを示す属性値「Unknown」を前後のスキャンの文書画像から抽出した属性値により補完することができる。すなわち、属性値の取得に成功した文書画像の属性値並びにおける、同じ属性値が連続して出現する状態（連続性）に基づいて、属性値の取得に失敗した文書画像の属性値を推定する。このようにして推定された属性値をユーザに提示することにより、認識技術による属性の抽出に失敗した文書画像に関して、ユーザが文書画像を目視して属性値をキーボードで修正するといった手間を低減させることができる。
【００６３】
なお、本実施形態では、「Unknown」である属性値を、「Unknown」ではない前後のスキャンの属性値から補完する例を示したが、これに限定されるものではない。たとえば、前方の属性値のみ、あるいは後方の属性値のみから補完しても良い。この場合、属性値の取得に成功した文書画像の属性値のうち、属性値の取得に失敗した文書画像の取得順の直前、直後またはそれら両方の、属性値の取得に成功した文書画像の属性値に基づいて、該属性値の取得に失敗した文書画像の推定された属性値とする。また、同一スキャンジョブ内で出現頻度が高い属性値を用いて属性値を補完してもよい。
【００６４】
また、本実施形態では、スキャンジョブ内の複数の文書画像に対応する属性値に一定の傾向を持つ出現パターンについて、同一の属性値が連続する割合が高い出現パターンについて説明したが、これに限られるものでない。たとえばある一定の規則で繰り返し出現する順列パターンを利用して補完してもよい。たとえば、図７（ａ）のスキャンジョブ７００において、同一の患者に対して文書画像が４枚ずつ連続する順列パターンを有しているのであれば、この情報を用いてUnknownを補間する属性値を取得するようにしてもよい。この場合、たとえば、att_P(t)とatt_P(t4)がUnknownとなっても、４枚の文書画像が同一の患者に関して連続するという情報から、dI(t1)の患者名「山田太郎」が補間情報として用いられる。
【００６５】
また、本処理は、一回のスキャンジョブで得られた複数の文書画像からなる一つの「集合」に対して処理を行ったが、これに限定されるものではない。たとえば、同一読取装置で読み取られた一定期間または一定回数のスキャンジョブで生成された複数の「集合」を処理対象としてもよい。また、文書画像の集合は、ユーザによる開始の指示から終了の指示までの間に読み取られた文書の文書画像で構成されてもよい。また、複数の文書画像の取得順（スキャン順）は、たとえば、文書画像に付加されたタイムスタンプや、シリアル番号を用いて決定され得る。
【００６６】
図８は、本実施形態における図６のステップＳ６０１同一の属性値が連続する割合が高い属性を抽出する処理を説明するフローチャートである。ステップＳ８０１において、属性補完部１２２は、スキャンジョブ内の文書画像全てを処理対象に指定する。図７（ａ）の例では、スキャンジョブ７００の文書画像dI(t1)からdI(t8)までを処理対象とすることに相当する。
【００６７】
続いて、ステップＳ８０２において、属性補完部１２２は、ステップＳ８０１で指定した文書画像の集合から、ある属性とその属性値を処理対象として指定する。図７（ａ）の例では、属性att_Pとその属性値を処理対象とすることに相当する。続いて、ステップＳ８０３において、属性補完部１２２は、ステップＳ８０２で設定した属性の属性値が連続する割合を計算する。
【００６８】
属性値が連続する割合を計算するための式を以下に示す。
【数１】
2016091375.tif 000003
【００６９】
属性att_Xに対する属性値が連続する割合P(att_X)を計算する式は、処理対象とする属性値の数をnとすると、（１）式で表される。（１）式は、ある属性の系列に対し、隣接する属性値が同じ値をカウントし、最大カウント数n-1（全て同じ値であった場合）で正規化したものである。
【００７０】
図９を用いて、（１）式をさらに説明する。図９（ａ）のスキャンジョブ９００は、図７（ａ）のスキャンジョブ７００に対応しており、図７（ａ）から文書画像を省略した図である。属性情報９０１は、図７（ａ）のスキャンジョブ７００において示された属性および属性値である。連続性９０２は、式（２）により得られる数値であり、図９（ａ）に示すように、スキャンジョブ内で隣接する属性値が同じ値であれば１、異なる値であれば０が提供される。図９（ａ）のスキャンジョブ９００において、属性値att_P(t1)とatt_P(t2)はいずれも「山田太郎」であるため、式（２）は１を出力する。属性値att_P(t2)とatt_P(t3)は異なるため式（２）は０を出力する。スキャンジョブ９００の例では、属性値の数nは８個、連続する属性値の数は５個であるため、式（１）の割合P(att_P)は、5/(8-1)=0.71になる。
【００７１】
これに対して、図９（ｂ）のスキャンジョブ９１０は図７（ｂ）のスキャンジョブ７１０に対応している。このスキャンジョブ９１０の例では、属性情報９１１における属性値の数nは８個、連続する属性値の数は０個であるため、連続性９１２の値は全て０となる。結果、割合P(att_P)は、0/(8-1)=0となる。このように、式（１）は、連続する属性値が多い程高い値を示す。１つのスキャンジョブ内のある属性に対する属性値が全て異なる値（スキャンジョブ７１０の例）であれば、最小値０が出力され、全て同じものであれば最大値１が出力される。
【００７２】
図８に戻り、ステップＳ８０４において、属性補完部１２２は、ステップＳ８０３で計算した属性値が連続する割合（式（１）から得られる値）がある閾値以上であるかを判定する。判定の結果、閾値以上であれば処理はステップＳ８０５へ進み、属性補完部１２２は、ステップＳ８０２で設定した属性を、同一属性値が連続する属性として保存する。他方、式（１）から得られた値が閾値以下であれば、処理はステップＳ８０６へ進む。ステップＳ８０６において、属性補完部１２２は、ステップＳ８０１で指定したスキャンジョブ内の全ての属性について処理が終了したか否かを判定する。終了していなければ、ステップＳ８０２へ戻り、次の属性を処理対象として処理を続行する。終了していれば、本フローチャートを終了する。
【００７３】
以上のような図８のフローチャートで示す処理により、スキャンジョブ内の文書画像に対応する属性値が連続して出現する属性が抽出される。これにより、属性抽出部１２１が認識失敗した属性値に対して、図６のステップＳ６０２以降でスキャンジョブ内の前後の文書画像から抽出した属性値から補完できる可能性が担保される。
【００７４】
以上説明したように、第１実施形態によれば、一ページの文書画像から文書識別情報、患者識別情報、診療科識別情報を認識技術により抽出する際に、抽出に失敗した属性値に対しても他の文書画像から抽出した属性値を用いて補完することができる。これにより、図３のインタフェースでユーザが抽出された属性値を確認、編集する際に、補完候補から属性値を選択するだけで済み、編集の負荷が低減されるという効果を奏する。
【００７５】
なお、本実施形態では、属性抽出部１２１は、入力された文書画像から文字認識により文書識別情報、患者識別情報、診療科識別情報を抽出しているが、それに限定されるものではない。一次元或いは二次元バーコードにこれら３情報が埋め込まれた紙文書からバーコード認識処理により属性を抽出する場合にも適用できる。
【００７６】
以上のように、第１実施形態によれば、紙文書の電子化において、光学的に読み取られた文書画像からの属性抽出において発生する認識精度の課題は、連続読取された他の文書画像から抽出された属性により補完することにより解決される。
【００７７】
（第２実施形態）
第１実施形態においては、ステップＳ２０２（図２）の属性情報抽出処理で文書画像から属性値を抽出できなかったことを示す属性値「Unknown」を補完する方法を説明した。第２実施形態では、ステップＳ２０２において属性値の抽出に成功したと判定されたものの抽出された属性値が誤認識であった場合に、これを訂正、補完する方法について説明する。すなわち、第２実施形態の属性補完部１２２は、文書格納部１２３に格納された複数の文書画像について取得された属性値のうち、誤って取得されている属性値を判定する機能を有する。そして、属性補完部１２２は、誤って取得されたと判定された属性値に対応する文書画像を、属性値の取得に失敗した文書画像として扱い、たとえば第１実施形態で説明した手法によりその属性値を推定する。
【００７８】
図１０に、第２実施形態におけるスキャンジョブの一例を示す。図７と同様に、スキャンジョブ１０００内の文書画像群１００１を構成する文書画像dI(t1)〜dI(t8)とそれぞれの文書画像に対応する属性情報１００２としての属性値att_P(t1)〜att_P(t8)が図２のステップＳ２０２において抽出されている。属性値１００３は、正しい属性値が「山田太郎」であるところ、抽出処理の誤認識により属性値「山口太郎」として抽出されてしまった例である。第２実施形態では、このような場合に周囲の属性値から属性値の誤りを検出し、補完情報を生成する。
【００７９】
図１１は、第２実施形態の処理を示すフローチャートである。ステップＳ１１０１において、属性補完部１２２は、一定の出現パターンを持つ属性の系列を抽出する。この処理は、図６のステップＳ６０１と同様である。続いて、属性補完部１２２は、ステップＳ１１０２において、ステップＳ１１０１で抽出した属性の系列を処理対象として指定し、ステップＳ１１０３においてその属性の系列のうちの一つの属性値を処理対象に指定する。
【００８０】
ステップＳ１１０４において、属性補完部１２２は、ステップＳ１１０３で指定した属性値を検索キーとしてスキャンジョブ内を検索する。続いて、ステップＳ１１０５において、属性補完部１２２は、ステップＳ１１０４の検索の結果、処理対象の属性値が他に存在したか否かを判定する。判定の結果、同一の属性値が存在しなければ処理はステップＳ１１０６へ進み、存在すれば処理はステップＳ１１１０へ進む。ステップＳ１１０５の目的は、処理対象の属性値が、誤認識により周囲と異なる属性値になっているか、或いは正しい認識結果であるかを推定することである。すなわち、本実施形態では、処理対象の属性値が他に存在していれば正しく属性値が認識されたものと判定し、処理対象の属性値が他に存在していなければ属性値が誤認識されていると判定される。
【００８１】
次に、ステップＳ１１０６において、属性補完部１２２は、処理対象の属性値の前後の文書画像の属性値を取得する。そして、ステップＳ１１０７において、属性補完部１２２は、ステップＳ１１０６で取得した前後の属性値同士を比較する。ステップＳ１１０８において、属性補完部１２２は、ステップＳ１１０７による比較の結果、属性値が同じ値か否かを判別する。判別の結果、同じ値であれば処理はステップＳ１１０９へ進み、同じ値でなければ処理はステップＳ１１１０へ進む。
【００８２】
ステップＳ１１０９において、属性補完部１２２は、前後の属性値を処理対象の属性値の補完属性値として設定する。続いて、ステップＳ１１１０において、属性補完部１２２は、ステップＳ１１０２で指定した属性について全ての属性値を処理したか否かを判定する。判定の結果、全ての属性値について処理が終了していれば処理はステップＳ１１１１に進み、終了していなければ処理はステップＳ１１０３へ戻る。処理がステップＳ１１０３へ戻ると、属性補完部１２２は、次の属性値を処理対象として指定し、上述した処理を繰り返す。
【００８３】
続いて、ステップＳ１１１１において、属性補完部１２２は、ステップＳ１１０１で抽出した全ての属性に対して処理を終了したか否かを判定する。判定の結果、全ての属性値について処理が終了していれば本フローチャートを終了し、終了していなければステップＳ１１０２へ戻り、次の属性に対して処理を続行する。
【００８４】
以上説明した第２実施形態によれば、ステップＳ２０２（図２）の属性情報抽出処理で属性値の抽出は成功したが誤認識であった場合においても、周囲の属性値から誤認識であることを検出して補完することができるという効果を奏する。したがって、第２実施形態によれば、第１実施形態における、文書画像から属性値を抽出した属性値が抽出失敗を表す「Unknown」である場合に加えて、さらに正確に属性値の抽出、設定をサポートすることができる。
【００８５】
なお、第２実施形態では、同一の属性値が連続する割合が高いスキャンジョブ内に対応する属性値が存在せず、かつ前後の属性値が同一である属性値を誤認識結果と推定して補完する例を示したが、これに限定されるものではない。例えば、電子カルテ等の医療文書データベースから処理対象の属性値を検索し、存在しないものを誤認識と推定して補完してもよい。
【００８６】
（第３実施形態）
第１実施形態及び第２実施形態においては、スキャン順に並ぶ文書画像から抽出した属性値の並びを利用して、他の文書から抽出した同一属性の属性値から補完処理を行っていた。第３実施形態では、スキャン順は利用せず、抽出に失敗した属性値を、抽出に成功した属性値の組み合わせによって補完する方法について説明する。第３実施形態では、複数の文書画像のそれぞれに複数種類の属性に対応した複数の属性値が関連付けられる場合に、それら複数の属性値の取得に成功した文書画像の属性値の組み合わせに基づいて、一部の属性値の取得に失敗した文書画像の属性値を推定する。
【００８７】
第３実施形態では、まず、スキャンされるべき文書のルールを予め文書格納部１２３に格納しておき、ルールに定められた文書が登録済みか否かを判定する。図１２は、スキャン文書の登録ルールの一例を示す模式図である。テーブル１２００は、登録文書ルールを示すテーブルであり、予め文書格納部１２３に格納される。
【００８８】
テーブル１２００において、カラム１２０１は、患者名を示すカラムである。カラム１２０２は、カラム１２０１に記載されている患者名に対して登録が必要となる文書の一覧である。カラム１２０３は、カラム１２０１の患者名に対し、カラム１２０２に記載されている文書が、ステップＳ２０４（図２）で既に登録されたか否かを示す情報である。カラム１２０３において、登録されていない状態の文書に対しては、「未登録」と記載され、ステップＳ２０４が終了した後に「登録済み」に変更される。
【００８９】
なお、図１２の登録ルールは、患者毎のインデックスに対して登録が必要な文書を記載した例を示しているが、異なる属性の全ての組み合わせについてインデックスを生成してもよい。例えば、診療科毎のインデックスで必要な文書を記載するルール及び、文書をインデックスとして必要な患者名或いは診療科を記載するように構成するルールを用意する。これらの登録ルールは、電子カルテ等で管理される患者の受診履歴から患者が受診した診療科及び発生した文書を抽出することで生成できる。なお、登録ルールは、所定のインターフェースを介して患者毎にユーザが設定してもよい。あるいは、診療科ごとに必要な文書種別が決まっているのであれば、その診療科において患者名が入力されると自動的に必要な文書種別が設定され、登録ルールが生成されるようにしてもよい。
【００９０】
図１３は、第３実施形態における、属性補完情報生成処理（図２のステップＳ２０３）を示すフローチャートである。以下、本フローチャートの処理を、図１４を参照して説明する。図１４において、スキャンジョブ１４００は文書画像群１４０１を含む。文書画像群１４０１を構成する文書画像dI(t1)〜dI(t7)に対し、患者名の属性１４０２の属性値（att_P(t1)〜att_P(t7)）と文書種別の属性１４０３の属性値（att_T(t1)〜att_T(t7)）が取得されている。
【００９１】
ステップＳ１３０１において、属性補完部１２２は、入力されたスキャンジョブの全ての属性から値が「Unknown」であるものを検索する。図１４の例では、属性１４０３においてUnknownとなっているatt_T(t4)が検索される。次に、ステップＳ１３０２において、属性補完部１２２は、ステップＳ１３０１得られた検索結果のうちの１つを処理対象に指定する。ステップＳ１３０３において、属性補完部１２２は、ステップＳ１３０２で指定された属性が対応している文書画像から別の属性値を取得する。たとえば、図１４の例では、属性値がUnknownとなっている文書種別att_T(t4)が関連付けられている文書画像dI(t4)の患者名att_P(t4)が取得される。
【００９２】
続いて、ステップＳ１３０４において、属性補完部１２２は、ステップＳ１３０３で取得した属性値を検索キーとしてテーブル１２００の登録ルールから、属性値が「Unknown」となっている属性と同種の属性を検索する。たとえば、図１２のテーブル１２００の例では、ステップＳ１３０３で取得したatt_P(t4)の「山田太郎」に対してステップＳ１３０１で検索した文書名「Unknown」と同種の属性値（文書識別情報の属性値）は、「紹介状」、「問診票」、「同意書」、「手術記録」である。
【００９３】
続いて、ステップＳ１３０５において、属性補完部１２２は、ステップＳ１３０４で検索結果として得られた属性値を、「Unknown」を補完する補完候補の属性値として設定する。図１２、図１４の例では、att_T(t4)に対して「紹介状」「問診票」「同意書」「手術記録」が補完候補に設定される。
【００９４】
続いて、ステップＳ１３０６において、属性補完部１２２は、ステップＳ１３０５で設定した補完候補の属性値とステップＳ１３０３で取得した「別の属性値」との組み合わせを処理対象とする。図１４の例では、「別の属性値」である「山田太郎」と補完候補「紹介状」の組合せ、「山田太郎」と「問診票」の組合せ、「山田太郎」と「同意書」の組合せ及び、「山田太郎」と「手術記録」の組合せが処理対象として得られる。
【００９５】
続いて、ステップＳ１３０７において、属性補完部１２２は、ステップＳ１３０６で処理対象として取得された組み合わせがスキャンジョブに既に存在しているか否かを判定する。判定の結果、既に存在していれば処理はステップＳ１３０９へ進み、存在していなければ処理はステップＳ１３０８へ進む。ステップＳ１３０８では、属性補完部１２２は、スキャンジョブに存在していない処理対象の組合せを構成する補完候補を「Unknown」に対する補完属性値として設定する。図１４の例では、「山田太郎」「紹介状」、「山田太郎」「問診票」、「山田太郎」「同意書」の組み合わせは、既にスキャンジョブ内に文書画像dI(t3)の属性として抽出されているために、「紹介状」「問診票」「同意書」の補完候補は補完属性としない。一方、「山田太郎」「手術記録」の組合せはスキャンジョブ内に存在しないため、「Unknown」に対して「手術記録」が補完属性値として設定される。
【００９６】
続いて、ステップＳ１３０９において、全ての補完候補を処理したか否かを判定する。判定の結果、全てを処理していればステップＳ１３１０へ進み、未処理の補完候補があればステップＳ１３０６へ戻って次の補完候補に対して処理を続行する。続いて、ステップＳ１３１０において、ステップＳ１３０１の検索結果全てに対して処理が終了したか否かを判定する。処理が終了していなければ、ステップＳ１３０２へ戻り、次の検索結果を処理対象として上述した処理が繰り返される。全ての処理が終了していれば、本フローチャートの処理を終了する。
【００９７】
なお、図１２から図１４では、文書種別が「Unknown」である場合について説明したが、患者識別情報或いは診療科情報が「Unknown」であっても同様に処理が可能である。このように、第３実施形態では、それぞれから複数の属性値が取得される複数の文書画像に関して、出現するベき属性値の組合せを示すテーブル１２００を文書格納部１２３に格納しておく。そして、テーブル１２００が示す属性値の組合せから、全ての属性値を取得できた文書画像から得られる属性値の組合わせを除いた残りの組合せと、一部の属性値の取得に失敗した文書画像において取得に成功している属性値とに基づいて、その一部の属性値が推定される。したがって、文書画像の取得順や、同一属性値の連続性に関係なく、属性値を補完することができる。
【００９８】
以上説明したように、第３実施形態によれば、病院では患者毎、診療科毎に必要な文書が管理されていることを利用して登録ルールを設定し、複数の属性の組み合わせにより当該文書に出現し得る属性値を特定して補完することができる。また、第１実施形態では図７のスキャンジョブ７００のような同一の属性値が連続する属性に対する補完が行われたが、第３実施形態では、図７のスキャンジョブ７１０のように同一の属性値が前後で連続しなくても補完候補を生成できるという効果を奏する。
【００９９】
また、第１実施形態または第２実施形態と第３実施形態を組み合わせて使用することもできる。例えば、図６のステップＳ６０１における同一の値が連続する属性を抽出する処理で同一の値が連続すると判定された属性に対しては第１実施形態或いは第２実施形態で示した処理を適用し、他方、同一の値が連続しないと判定された属性に対しては第３実施形態で示す処理を適用するように構成してもよい。また、上記実施形態では医療関係の文書を電子化する例を示したが、これに限られるものではない。
【０１００】
以上のように、上記第１〜第３実施形態によれば、紙文書を電子的に読み取る電子スキャナ装置やデジタルカメラによって撮影された文書画像から属性抽出をする際に発生する認識精度の問題を、他の文書画像から抽出した属性を利用することに解決できる。
【０１０１】
（その他の実施形態）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。このプログラム及び当該プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、本発明に含まれる。
【符号の説明】
【０１０２】
１１０  文書画像読取装置、１１１  文書入力部、１１２  文書画像生成部、１２０  文書管理サーバ、１２１  属性抽出部、１２２  属性補完部、１２３  文書格納部、１３０  文書管理クライアント、１３１  文書画像表示部、１３２  属性情報編集部、１４０  ネットワーク
【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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【図１３】
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【図１４】
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