(57)【要約】【課題】文書画像の正しい属性値を推定することを目的とする。【解決手段】文書画像群に属する複数の文書画像それぞれに対する認識処理により、文書画像の属性値を抽出する認識手段と、認識条件にしたがい認識処理に成功したか否かを判定する結果判定手段と、文書画像の文書タイプを特定する文書タイプ特定手段と、文書画像群に属する文書画像の中から、認識処理に成功したと判定され、かつ特定された文書タイプが参照タイプの文書画像を参照画像として特定する参照画像特定手段と、参照画像特定手段により特定された文書画像の属性値に基づいて、認識処理に失敗したと判定された文書画像の前記属性値を推定する推定手段とを有することを特徴とする。【選択図】図１
2016200899.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書画像群に属する複数の文書画像それぞれに対する認識処理により、前記文書画像の属性値を抽出する認識手段と、
認識条件にしたがい認識処理に成功したか否かを判定する結果判定手段と、
前記文書画像の文書タイプを特定する文書タイプ特定手段と、
前記文書画像群に属する前記文書画像の中から、前記認識処理に成功したと判定され、かつ特定された文書タイプが参照タイプの前記文書画像を参照画像として特定する参照画像特定手段と、
前記参照画像特定手段により特定された前記文書画像の前記属性値に基づいて、前記認識処理に失敗したと判定された前記文書画像の前記属性値を推定する推定手段と
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記文書画像群の属性値の連続性に基づいて、属性パターンを特定する属性パターン特定手段と、
前記属性パターンに基づいて、前記文書画像群の前記参照タイプを特定する参照タイプ特定手段と
をさらに有し、
前記参照画像特定手段は、前記参照タイプ特定手段により特定された前記参照タイプの前記文書画像を前記参照画像として特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】
前記参照画像特定手段は、前記認識処理に成功したと判定され、かつ前記参照タイプが特定された前記文書画像の中から、さらに配列順に基づいて、前記参照画像を特定することを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記参照画像特定手段は、前記認識処理に失敗した前記文書画像よりも配列順が前の前記文書画像と、前記認識処理に失敗した前記文書画像よりも配列順が後の前記文書画像と、を前記参照画像として特定することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記文書タイプ特定手段は、前記文書画像の特徴量に基づいて、前記文書タイプを特定することを特徴とする請求項１乃至４何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記文書画像は、医療文書を示す画像であり、
前記認識手段は、前記文書画像の前記属性値として、文書種別、患者識別情報及び診療科識別情報のうち少なくとも１つを抽出することを特徴とする請求項１乃至５何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記属性パターン特定手段は、前記文書画像群の生成に係るスキャンに利用されたデバイスの識別情報、スキャンが行われた場所、スキャンが行われた部署のうち少なくとも１つに基づいて、前記属性パターンを特定することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記認識手段による認識結果及び前記推定手段による推定結果を出力する出力手段をさらに有することを特徴とする請求項１乃至７何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
文書画像群に属する複数の文書画像それぞれに対する認識処理により、前記文書画像の属性値を抽出する認識ステップと、
認識条件にしたがい認識処理に成功したか否かを判定する結果判定ステップと、
前記文書画像の文書タイプを特定する文書タイプ特定ステップと、
前記文書画像群に属する前記文書画像の中から、前記認識処理に成功したと判定され、かつ特定された文書タイプが参照タイプの前記文書画像を参照画像として特定する参照画像特定ステップと、
前記参照画像特定ステップにおいて特定された前記文書画像の前記属性値に基づいて、前記認識処理に失敗したと判定された前記文書画像の前記属性値を推定する推定ステップと
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１０】
コンピュータを、
文書画像群に属する複数の文書画像それぞれに対する認識処理により、前記文書画像の属性値を抽出する認識手段と、
認識条件にしたがい認識処理に成功したか否かを判定する結果判定手段と、
前記文書画像の文書タイプを特定する文書タイプ特定手段と、
前記文書画像群に属する前記文書画像の中から、前記認識処理に成功したと判定され、かつ特定された文書タイプが参照タイプの前記文書画像を参照画像として特定する参照画像特定手段と、
前記参照画像特定手段により特定された前記文書画像の前記属性値に基づいて、前記認識処理に失敗したと判定された前記文書画像の前記属性値を推定する推定手段と
して機能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、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、病院等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線画像等が一元管理され、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線等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、電子カルテ等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存在している。このような病院においては、生成され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属性値として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み取り作業を支援する試みとして、特許文献１には、スキャンにより得られた文書画像から文字認識により文書タイトル等を抽出してユーザに提示し、目視確認及び修正の上、登録する技術が開示されている。また、特許文献２には、１次元バーコードや２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、スキャンにより得られ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技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【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】
【０００６】
しかしながら、文字認識をベースとする方法では、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。また、紙文書にＱＲコード（登録商標）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る。このため、印字のための装置を備えていない病院や診療所から発行された紙文書に対応できない。また、ＱＲコードの読み取りに失敗する可能性もある。
【０００７】
文書画像の認識処理を利用しつつ、文書画像の正しい属性値を推定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
そこで、本発明は、情報処理装置であって、文書画像群に属する複数の文書画像それぞれに対する認識処理により、前記文書画像の属性値を抽出する認識手段と、認識条件にしたがい認識処理に成功したか否かを判定する結果判定手段と、前記文書画像の文書タイプを特定する文書タイプ特定手段と、前記文書画像群に属する前記文書画像の中から、前記認識処理に成功したと判定され、かつ特定された文書タイプが参照タイプの前記文書画像を参照画像として特定する参照画像特定手段と、前記参照画像特定手段により特定された前記文書画像の前記属性値に基づいて、前記認識処理に失敗したと判定された前記文書画像の前記属性値を推定する推定手段とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、文書画像の正しい属性値を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】文書管理システムを示す図である。
【図２】サーバ装置のハードウェア構成を示す図である。
【図３】文書画像登録処理を示すフローチャートである。
【図４】属性値抽出処理を示すフローチャートである。
【図５】属性パターンの説明図である。
【図６】属性パターン判定処理を示すフローチャートである。
【図７】連続確率算出処理の説明図である。
【図８】属性値推定処理を示すフローチャートである。
【図９】参照タイプテーブルの一例を示す図である。
【図１０】第１の参照画像検出処理を示すフローチャートである。
【図１１】文書タイプテーブルの一例を示す図である。
【図１２】属性値推定処理の説明図である。
【図１３】確認画面の一例を示す図である。
【図１４】修正履歴テーブルのデータ構成の一例を示す図である。
【図１５】参照テーブル生成処理を示すフローチャートである。
【図１６】変更例に係る確認画面の一例を示す図である。
【図１７】変更例に係る確認画面の一例を示す図である。
【図１８】変更例に係る確認画面の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。
【００１２】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る文書管理システム１００を示す図である。文書管理システム１００は、紙媒体から文書画像を生成し、文書画像内に示された属性値を抽出し、文書画像と属性値とを紐付けて登録、管理する。文書管理システム１００は、読取装置１１０と、情報処理装置の一例としてのサーバ装置１２０と、クライアント装置１３０とを有しており、これらの装置は、有線又は無線のネットワーク１４０を介して通信接続されている。なお、本実施形態においては、文書管理システム１００が、医療文書を示す文書画像を管理する場合を例に説明する。
【００１３】
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。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。また、他の例としては、読取装置１１０は、紙文書を撮影するデジタルカメラであってもよい。読取装置１１０は、文書画像生成部１１１と送受信部１１２とを有している。文書画像生成部１１１は、入力された紙文書を電子的に読み取り（スキャンし）、１枚の紙文書から１つの文書画像を生成する。送受信部１１２は、ネットワーク１４０を介して、外部装置とデータの送受信を行う。ユーザによって読取装置１１０に複数の紙原稿がセットされると、紙原稿は１ページずつ不図示のスキャナ部に送られる。そして、文書画像生成部１１１は、スキャナ部の画像読取処理の結果に基づいて、複数の紙原稿それぞれに対する、複数の文書画像を生成する。なお、本実施形態においては、複数の紙文書からなる紙文書群がまとめてスキャンされ、これに対応して、複数の文書画像を含む文書画像群が生成されるものとする。文書画像群は、送受信部１１２によりサーバ装置１２０に送信される。
【００１４】
サーバ装置１２０は、読取装置１１０により生成された文書画像を登録、管理する。サーバ装置１２０は、送受信部１２１と、属性値抽出部１２２と、属性パターン特定部１２３と、属性値推定部１２４と、画像管理部１２５と、修正管理部１２６と、参照タイプテーブル生成部１２７と、を有している。送受信部１２１は、ネットワーク１４０を介して、外部装置とデータの送受信を行う。送受信部１２１は、例えば読取装置１１０から文書画像群を受信する。属性値抽出部１２２は、文書画像群に含まれる各文書画像から認識技術を用いて文字やバーコードで表された属性値を抽出する。属性パターン特定部１２３は、文書画像群の属性パターンを特定する。属性パターンは、文書画像群に含まれる複数の文書画像が示す属性値に関する特徴を示す情報である。属性値推定部１２４は、属性パターンに基づいて、文書画像群の属性値を推定する。画像管理部１２５は、文書画像の登録、管理を行う。修正管理部１２６は、属性値抽出部１２２により得られた属性値の修正等を行い、修正処理に係る履歴情報を記録する。参照タイプテーブル生成部１２７は、修正処理に係る履歴情報に基づいて、参照タイプテーブルを生成する。なお、参照タイプテーブル、及び参照タイプテーブルを生成する処理については、後述する。
【００１５】
クライアント装置１３０は、読取装置１１０により生成された文書画像や、文書画像の属性値をユーザがチェックするための手段を提供する。クライアント装置１３０は、表示処理部１３１と、指示受付部１３２と、送受信部１３３と、を有している。表示処理部１３１は、文書画像等を表示画面に表示する。指示受付部１３２は、ユーザから入力された指示を受け付ける。送受信部１３３は、ネットワーク１４０を介して、外部装置とデータの送受信を行う。なお、文書管理システム１００の構成は、本実施形態に限定されるものではない。他の例としては、サーバ装置１２０とクライアント装置１３０は、一体に設けられていてもよい。
【００１６】
図２は、サーバ装置１２０のハードウェア構成を示す図である。サーバ装置１２０は、ＣＰＵ２０１と、ＲＯＭ２０２と、ＲＡＭ２０３と、ＨＤＤ２０４と、表示部２０５と、入力部２０６と、ネットワークＩ／Ｆ部２０７とを有している。ＣＰＵ２０１は、ＲＯＭ２０２に記憶された制御プログラムを読み出して各種処理を実行する。ＲＡＭ２０３は、ＣＰＵ２０１の主メモリ、ワークエリア等の一時記憶領域として用いられる。ＨＤＤ２０４は、画像データや各種プログラム等各種情報を記憶する。なお、後述するサーバ装置１２０の機能や処理は、ＣＰＵ２０１がＲＯＭ２０２又はＨＤＤ２０４に格納されているプログラムを読み出し、このプログラムを実行することにより実現されるものである。
【００１７】
表示部２０５は、各種情報を表示する。入力部２０６は、キーボードやマウスを有し、ユーザによる各種操作を受け付ける。ネットワークＩ／Ｆ部２０７は、ネットワークを介して画像形成装置等の外部装置との通信処理を行う。なお、読取装置１１０、クライアント装置１３０のハードウェア構成は、図２を参照しつつ説明したサーバ装置１２０のハードウェア構成とほぼ同様である。但し、読取装置１１０は、文書画像を電子的に読み取るスキャナ部をさらに備えているものとする。
【００１８】
図３は、サーバ装置１２０による文書画像登録処理を示すフローチャートである。文書画像登録処理は、読取装置１１０から受信した文書画像群に含まれる文書画像を登録する処理である。なお、本実施形態においては、読取装置１１０が医療文書を入力原稿として、医療文書に対応する文書画像を生成し、一連のスキャン動作により得られた複数の文書画像を文書画像群としてサーバ装置１２０に送信するものとする。文書画像登録処理において、サーバ装置１２０は、文字認識技術により文書画像から文書種別、患者識別情報（患者ＩＤ）としての患者名、診療科識別情報（診療科ＩＤ）としての診療科名の属性値を抽出する。そして、サーバ装置１２０は、抽出した属性値をユーザが目視確認した上で文書画像と属性値とを対応付けて登録する。なお、文書種別、患者名（患者ＩＤ）、診療科名（診療科ＩＤ）を属性種別、各属性種別の値を属性値と称することとする。なお、各属性値は、英数字等を組み合わせてユニークに採番した文字列であってもよい。
【００１９】
以下、図３を参照しつつ、文書画像登録処理の概略について説明し、各処理の詳細については後述する。Ｓ３０１において、送受信部１２１は、ネットワーク１４０を介して読取装置１１０から文書画像群を受信する。Ｓ３０１において受信した文書画像群を処理対象として、以下の処理が行われる。すなわち、Ｓ３０１に続いて、Ｓ３０２において、属性値抽出部１２２は、Ｓ３０１において受信した文書画像群に含まれる複数の文書画像それぞれに対し、文字認識処理を行うことにより、文書画像の属性値を抽出する。本実施形態においては、属性値抽出部１２２は、文書種別、患者ＩＤ及び診療科名の属性値を抽出する。
【００２０】
次に、Ｓ３０３において、属性パターン特定部１２３は、ステップＳ３０１において受信した文書画像群の属性パターンを特定する。次に、Ｓ３０４において、属性値推定部１２４は、属性値抽出処理（Ｓ３０２）において得られた属性値に基づいて、認識処理に失敗したと判定された文書画像を含む、文書画像群の一部の文書画像に対し、属性値抽出結果よりも正確な属性値を推定する。
【００２１】
Ｓ３０４の処理が完了すると、送受信部１２１は、処理対象の文書画像と、抽出された属性値及び推定された属性値をクライアント装置１３０に送信する。この処理は、認識結果及び推定結果を出力する出力処理の一例である。クライアント装置１３０では、表示処理部１３１が、文書画像と属性値とを表示部２０５に表示する。ユーザは、表示内容を確認し、適宜、推定された属性値に対する修正指示を入力し、また文書画像の登録指示を入力する。指示受付部１３２が修正指示を受け付けると、送受信部１３３は、サーバ装置１２０に修正指示を送信する。また、指示受付部１３２が登録指示を受け付けると、送受信部１３３は、サーバ装置１２０に登録指示を送信する。
【００２２】
Ｓ３０５において、修正管理部１２６は、送受信部１２１がクライアント装置１３０から修正指示を受信したか否かを判定する。修正管理部１２６は、修正指示を受け付けた場合には（Ｓ３０５でＹｅｓ）、処理をＳ３０６へ進める。修正管理部１２６は、修正指示を受け付けなかった場合には（Ｓ３０５でＮｏ）、処理をＳ３０７へ進める。Ｓ３０６において、修正管理部１２６は、修正指示に従い、属性値を修正する。次に、Ｓ３０７において、画像管理部１２５は、送受信部１２１が登録指示を受信したか否かを判定する。画像管理部１２５は、登録指示を受信した場合には（Ｓ３０７でＹｅｓ）、処理をＳ３０８へ進める。画像管理部１２５は、登録指示を受信しなかった場合には（Ｓ３０７でＮｏ）、処理をＳ３０５へ進める。
【００２３】
Ｓ３０８において、修正管理部１２６は、修正履歴を記録する。なお、修正が行われなかった場合には、修正がなかったことを示す情報を修正履歴として記録する。次に、Ｓ３０９において、画像管理部１２５は、文書画像を属性値に対応付けて、ＨＤＤ２０４等の記憶部に登録する。以上で、文書登録処理が完了する。
【００２４】
以上のように、本実施形態に係る文書管理システム１００は、スキャンした文書から認識処理により抽出した属性値だけでなく、抽出した属性値から推定した属性値をユーザに提示することができる。そして、文書管理システム１００は、ユーザが目視確認し、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登録することができる。
【００２５】
図４は、図３を参照しつつ説明した属性値抽出処理（Ｓ３０２）における詳細な処理を示すフローチャートである。属性値抽出処理において、属性値抽出部１２２は、文書種別、患者ＩＤ及び診療科ＩＤを文字認識により抽出し、抽出元の文書画像と、属性値とを対応付ける。図４に示す処理は、１つの属性値に対する属性値抽出処理であり、属性値抽出部１２２は、抽出すべき属性値の数だけ、属性値抽出処理を実行することにより、上記３つの属性値を抽出し、３つの属性値を抽出元の１つの文書画像に対応付ける。
【００２６】
Ｓ４０１において、属性値抽出部１２２は、処理対象の文書画像群から１つの文書画像を処理対象として選択する。次に、Ｓ４０２において、属性値抽出部１２２は、抽出対象の属性値が含まれる可能性が高い領域を属性領域として抽出する。属性領域を抽出する処理には、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。例えば、文書種別についは、一般に文書タイトル（文書種別）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、属性値抽出部１２２は、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属性領域を抽出する。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：」「診療科名：」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することができる。すなわち、属性値抽出部１２２は、文書内から文字認識により上記のラベルを抽出し、直後に出現する文字矩形領域を属性領域として抽出すればよい。
【００２７】
次に、Ｓ４０３において、属性値抽出部１２２は、属性領域が抽出されたか否かの判定を行う。属性値抽出部１２２は、属性領域が抽出できた場合には（Ｓ４０３でＹｅｓ）、処理をＳ４０６へ進める。属性値抽出部１２２は、属性領域が抽出できなかった場合には（Ｓ４０３でＮｏ）、処理をＳ４０４へ進める。Ｓ４０４において、属性値抽出部１２２は、認識処理に失敗したと判定する。次に、Ｓ４０５において、属性値抽出部１２２は、処理対象の文書画像の属性種別に対して属性値「Ｕｎｋｎｏｗｎ」を設定する。例えば、患者ＩＤを処理対象としている場合には、属性値抽出部１２２は、文書画像の患者ＩＤの属性種別に対して、属性値「Ｕｎｋｎｏｗｎ」を設定する。
【００２８】
一方、Ｓ４０６において、属性値抽出部１２２は、属性領域の文字列矩形画像に対して文字認識処理により、文字列情報を生成する。ここで、文字列情報は属性値であり、Ｓ４０６の処理は、文書画像群に属する複数の文書画像それぞれに対する認識処理により、文書画像の属性値を抽出する認識処理の一例である。次に、Ｓ４０７において、属性値抽出部１２２は、抽出した文字列情報が抽出対象の属性種別に対して定められた特徴条件を満たすか否かを判定する。ここで、特徴条件とは、抽出された文字列が辞書に登録されていることである。ここで、辞書は、特徴的に出現する文字列が登録されたものであり、サーバ装置１２０のＨＤＤ２０４等に予め記憶されているものとする。属性値抽出部１２２は、Ｓ４０６において抽出された文字列情報と辞書に登録された登録文字列との間で部分文字列マッチングを行い、マッチング結果に応じて、特徴条件を満たすか否かを判定する。
【００２９】
例えば、文書種別の例では、辞書に、「問診票」、「同意書」、「説明書」、「診療情報提供書」等医療文書のタイトルに頻出する単語が予め登録されているものとする。そして、属性値抽出部１２２は、文字列情報に辞書に登録されている単語が存在する場合に、特徴条件を満たすと判定し、存在しない場合に特徴条件を満たさないと判定する。また、診療科ＩＤの例では、辞書に、「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が頻出する単語として登録されているものとする。
【００３０】
また、他の例としては、属性値抽出部１２２は、文字列情報が、抽出対象の属性種別が示す文字数や文字の種類等の特徴条件を満たすか否かを判定してもよい。また、属性種別として数値やアルファベットを用いた患者ＩＤを利用する場合には、適用先の病院の患者ＩＤの文字種（数値、アルファベット）や文字数のパターンを特徴条件として予め登録しておいてもよい。
【００３１】
次に、Ｓ４０８において、属性値抽出部１２２は、文字列情報が特徴条件を満たす場合には（Ｓ４０８でＹｅｓ）、処理をＳ４０９へ進める。属性値抽出部１２２は、文字列情報が特徴条件を満たさない場合には（Ｓ４０８でＮｏ）、処理をＳ４０４へ進める。Ｓ４０９において、属性値抽出部１２２は、認識処理に成功したと判定する。次に、Ｓ４１０において、文字列情報を処理対象の文書画像の属性種別に対する属性値として設定する。次に、Ｓ４１１において、属性値抽出部１２２は、処理対象の文書画像群に含まれるすべての文書画像に対し、Ｓ４０１〜Ｓ４１０の処理を行ったか否かを判定する。属性値抽出部１２２は、すべての文書画像に対する処理が終了している場合には（Ｓ４１１でＹｅｓ）、属性値抽出処理を終了する。属性値抽出部１２２は、未処理の文書画像が存在する場合には（Ｓ４１１でＮｏ）、処理をＳ４０１へ進める。このように、属性値抽出部１２２は、属性領域が存在すること（Ｓ４０３）、認識により得られた文字列情報が特徴条件を満たすこと（Ｓ４０８）を認識条件として、認識条件に従い認識処理に成功したか否かを判定する。すなわち、Ｓ４０３、Ｓ４０８、Ｓ４０４、Ｓ４０９の処理は、認識条件に従い認識処理に成功したか否かを判定する結果判定処理の一例である。
【００３２】
図５は、図３を参照しつつ説明した属性パターン判定処理（Ｓ３０３）において判定される属性パターンの説明図である。図５（ａ）に示すように、病棟等では、患者毎に文書管理される場合が多い。例えば、患者フォルダ５００には、病棟に入院している患者に対応する医療文書が患者毎にファイリングされて管理されている。このようなケースにおいては、患者フォルダ５００に入れられた紙文書群がＡＤＦを利用した連続スキャンにより、一括して電子化されることが多い。これにより、紙文書群に対応する文書画像群５０１が得られる。５０２は、文書画像群５０１の各文書画像の属性値である。例えば、文書画像群５０１に含まれる文書画像５１０の、文書種別の属性値は「紹介状」５１１であり、患者ＩＤの属性値は「山田太郎」５１２であり、診療科ＩＤの属性値は「耳鼻科」５１３である。図５（ａ）に示すように、患者フォルダ５００の紙文書群から得られた文書画像群５０１においては、患者ＩＤの属性種別に対し、同一の属性値が連続して出現する傾向がある。
【００３３】
また、図５（ｂ）に示すように、病院内の受付等では、文書種別毎に文書管理される場合が多い。例えば、問診票トレイ５２０には、受付で複数の患者により記入された問診票がすべて管理されている。このようなケースにおいては、問診票トレイ５２０に入れられた紙文書群に対応する文書画像群５２１において、文書種別の同一の属性値が連続して出現する傾向がある。また、図５（ｃ）に示すように、病院内の各診療科等では、特定の診療科名の医療文書が管理される場合が多い。例えば、耳鼻科の診療科トレイ５３０には、耳鼻科内で利用する紙文書が管理されている。このようなケースにおいては、診療科トレイ５３０に入れられた紙文書群に対応する文書画像群５３１において、診療科ＩＤの同一の属性値が連続して出現する傾向がある。
【００３４】
このように、文書画像群に属する複数の文書画像の属性値はランダムではなく、スキャン順に相当する配列順において一定の傾向を示すものである。本実施形態に係る属性パターン特定部１２３は、処理対象の文書画像が患者ＩＤ連続パターン、文書種別連続パターン、診療科ＩＤ連続パターンの３つの属性パターンのいずれかを判定する。ここで、患者ＩＤ連続パターンは、図５（ａ）を参照しつつ説明したように患者ＩＤの同一属性値が連続するパターンである。文書種別連続パターンは、図５（ｂ）を参照しつつ説明したように、文書種別の同一属性値が連続するパターンである。診療科ＩＤ連続パターンは、図５（ｃ）を参照しつつ説明したように、診療科ＩＤの同一属性値が連続するパターンである。
【００３５】
図６は、図３を参照しつつ説明した属性パターン判定処理（Ｓ３０３）における詳細な処理を示すフローチャートである。ここでは、図７（ａ）に示すスキャンジョブＪ１の文書画像群７００の文書画像ｄＩ（ｔ１）〜ｄＩ（ｔ８）を処理対象とする場合を例に説明する。なお、処理対象の文書画像群７００に含まれる複数の文書画像は、スキャンによる生成順に対応した配列順に並んでいるものとする。図７（ａ）には、説明の便宜上、文書画像の属性値のうち、属性種別「患者ＩＤ」の属性値のみを示している。
【００３６】
Ｓ６０１において、属性パターン特定部１２３は、属性種別を設定し、処理対象の文書画像群中の文書画像の、設定された属性種別に対応する属性値を処理対象として特定する。以下、患者ＩＤの属性種別が設定された場合を例に説明する。この場合、図７（ａ）の例においては、属性種別「患者ＩＤ」（ａｔｔ＿Ｐ）とその属性値とが処理対象として特定される。
【００３７】
次に、Ｓ６０２において、属性パターン特定部１２３は、処理対象の複数の文書画像の配列順において、Ｓ６０１において設定された属性種別の同一の属性値が連続する確率、即ち連続確率を算出する。具体的には、属性パターン特定部１２３は、（式１）により連続確率を算出する。また、ｆ（Ｘ、Ｙ）は、次式により算出される。
【数１】
2016200899.tif 000003
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、（式１）のように表される。（式１）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。
【００３８】
図７を参照しつつ、連続確率算出処理（Ｓ６０２）について具体的に説明する。図７（ａ）は、連続入力されたスキャンジョブＪ１から得られた文書画像群７００を示す図である。文書画像群７００の各文書画像は、同一スキャンジョブ内で読み取られた順に管理される。このスキャン順を文書画像の配列順とする。文書画像群７００の配列順を、１番目から順に、ｄＩ（ｔ１）、ｄＩ（ｔ２）、・・・、ｄＩ（ｔｎ）で表す。また、７０１には、各文書画像の患者ＩＤを示す属性ａｔｔ＿Ｐを示している。文書画像ｄＩ（ｔｎ）に対応する属性値をａｔｔ＿Ｐ（ｔｎ）で表す。また、７０２には、各文書画像の属性値を示している。
【００３９】
例えば、図７（ａ）に示す文書画像群７００においては、（式２）により、配列順において隣接する文書画像の属性値が同じ値であれば「１」、異なる値であれば「０」が算出される。図７（ａ）の例では、属性種別「患者ＩＤ」の属性値ａｔｔ＿Ｐ（ｔ１）とａｔｔ＿Ｐ（ｔ２）はいずれも「山田太郎」である。このため、「１」が算出される。一方、属性値ａｔｔ＿Ｐ（ｔ２）とａｔｔ＿Ｐ（ｔ３）は異なるため、「０」が算出される。文書画像群７００においては、属性値の数ｎは８個、連続する属性値の数は５個である。したがって、（式１）より、連続確率「０．７１」が算出される。
Ｐ（ａｔｔ＿Ｐ）＝５／（８−１）＝０．７１
【００４０】
一方、図７（ｂ）に示すスキャンジョブＪ２の文書画像群７１０においては、属性値の数ｎは８個、連続する属性値の数は０個である。したがって、（式１）より、連続確率「０」が算出される。
Ｐ（ａｔｔ＿Ｐ）＝０／（８−１）＝０
【００４１】
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つの文書画像群において、ある属性種別の属性値がすべて異なる値である場合には、連続確率は、最小値「０」となり、すべて同じ値である場合には、連続確率は最大値「１」となる。
【００４２】
次に、Ｓ６０３において、属性パターン特定部１２３は、連続確率が閾値以上か否かを判定する。属性パターン特定部１２３は、連続確率が閾値以上の場合には（Ｓ６０３でＹｅｓ）、処理をＳ６０４へ進める。Ｓ６０４において、属性パターン特定部１２３は、処理対象の文書群の属性パターンが、属性種別に対応する連続パターンであると判定する。例えば、患者ＩＤの属性種別を処理対象としている場合には、患者ＩＤ連続パターンと判定する。一方、Ｓ６０３において、属性パターン特定部１２３は、連続確率が閾値未満の場合には（Ｓ６０３でＮｏ）、処理対象とする属性種別に対応する連続パターンではないと判定し、属性パターン判定処理を終了する。ここで、Ｓ６０１〜Ｓ６０４の処理は、属性値の連続性に基づいて、属性パターンを特定する属性パターン特定処理の一例である。
【００４３】
属性値抽出部１２２は、処理対象の文書画像群の３つの属性種別それぞれを処理対象として、図６に示す処理を実行することにより、文書画像群の属性パターンを判定する。これにより、１つの文書画像群に対し、１又は２以上の属性パターンが特定される。
【００４４】
図８は、図３を参照しつつ説明した属性値推定処理（Ｓ３０４）における詳細な処理を示すフローチャートである。Ｓ８０１において、属性値推定部１２４は、属性パターン特定処理（Ｓ３０３）において処理対象の文書画像群に対して特定された属性パターンにおいて連続する属性種別を推定対象として設定する。以下、推定対象が患者ＩＤの属性種別である場合を例に説明する。
【００４５】
次に、Ｓ８０２において、属性値推定部１２４は、処理対象の文書画像群の属性パターンに基づいて、参照タイプを特定する。ここで、参照タイプとは、推定対象の属性種別の属性値の認識率が高い文書タイプである。図９は、参照タイプテーブルの一例を示す図である。参照タイプテーブル９００は、例えば、ＨＤＤ１０４等に記憶されているものとする。参照タイプテーブル９００は、属性パターンにおいて連続する属性種別と、参照タイプとして設定されている文書タイプとを対応付けて記憶している。すなわち、Ｓ８０２の処理は、属性パターンに基づいて、文書画像群の参照タイプを特定する参照タイプ特定処理の一例である。患者ＩＤ連続パターンにおいては、図９の参照タイプテーブル９００から、患者ＩＤの属性種別に対応する、「Ａ」、「Ｂ」、「Ｆ」の文書タイプが参照タイプとして特定される。
【００４６】
次に、Ｓ８０３において、属性値推定部１２４は、文書画像群の複数の文書画像の中から第１の参照画像を検索する。ここで、第１の参照画像とは、推定対象の属性種別の属性値を推定する際に、同種別の属性値を参照する文書画像である。ここで、図１０を参照しつつ第１の参照画像検索処理（Ｓ８０３）について詳述する。
【００４７】
図１０は、第１の参照画像検出処理（Ｓ８０３）における詳細な処理を示すフローチャートである。Ｓ１００１において、属性値推定部１２４は、処理対象の文書画像群の複数の文書画像のうち配列順が１番目の文書画像を処理対象として設定する。以下、処理対象の文書画像を対象画像と称する。次に、Ｓ１００２において、属性値推定部１２４は、属性値抽出処理（Ｓ３０２）において、対象画像の認識処理に成功したか否かを判定する。なお、成功している場合には、対象画像の推定対象の文書種別に対し、属性値が対応付けられている。また、失敗している場合には、対象画像の推定対象の文書種別に対し「Ｕｎｋｎｏｗｎ」が対応付けられている。属性値推定部１２４は、認識処理に成功している場合には（Ｓ１００２でＹｅｓ）、処理をＳ１００３へ進める。属性パターン特定部１２３は、認識処理に失敗している場合には（Ｓ１００２でＮｏ）、処理をＳ１００７へ進める。
【００４８】
Ｓ１００３において、属性値推定部１２４は、対象画像の特徴量を算出する。属性値推定部１２４は、例えば、対象画像を解析してテキスト領域と図表領域、背景領域を抽出し、抽出されたそれぞれの領域の割合を示すレイアウト特徴を求める。属性値推定部１２４はさらに、テキスト領域に占めるひらがな及びカタカナ、漢字、アルファベット、数字の割合を示すテキスト特徴、図表領域の色のＲＧＢ成分の割合のベクトル表現を求める。そして、属性値推定部１２４は、これらに基づいて特徴量を算出する。なお、特徴量算出処理については、例えば、特開２００６−３１８２１９号公報を参照することができる。なお、特徴量は、文書画像の特徴を示すものであればよく、特徴量の具体的な種類、特徴量を算出するための処理は、実施形態に限定されるものではない。
【００４９】
次に、Ｓ１００４において、属性値推定部１２４は、文書タイプテーブルを参照し、特徴量に基づいて、文書タイプを特定する。図１１は、文書タイプテーブルの一例を示す図である。文書タイプテーブル１１００は、例えば、ＨＤＤ１０４等に記憶されているものとする。文書タイプテーブル１１００は、文書タイプと特徴量とを対応付けて記憶している。文書タイプには、病院内で使用される文書タイプが予め登録される。文書タイプには、例えば、病院内で使用するすべての文書のフォーマットが、異なる文書タイプとして登録されているものとする。また、他の例としては、類似するフォーマットや種別のフォーマットを複数の文書タイプにグルーピングし、文書タイプには、各グループの文書タイプが登録されてもよい。また、他の例としては、既知の文書分類技術や文書クラスタリング技術を用いて類似する文書を分類し、文書タイプには、それぞれの分類項目が文書タイプとして登録されてもよい。特徴量には、対応する文書タイプの文書画像の特徴量ベクトルを特徴量としてされている。
【００５０】
属性値推定部１２４は、文書タイプテーブル１１００の特徴量と、Ｓ１００３において算出した特徴量の類似度を算出し、類似度が閾値以上となる文書タイプを対象画像の文書タイプとして特定する。なお、属性値推定部１２４は、類似度が最大となる文書タイプを対象画像の文書タイプとして特定してもよい。ここで、Ｓ１００４の処理は、文書画像の文書タイプを特定する文書タイプ特定処理の一例である。
【００５１】
次に、Ｓ１００５において、属性値推定部１２４は、対象画像の文書タイプが参照タイプか否かを確認する。属性値推定部１２４は、対象画像の文書タイプが参照タイプの場合には（Ｓ１００５でＹｅｓ）、処理をＳ１００６へ進める。属性パターン特定部１２３は、対象画像の文書タイプが参照タイプでない場合には（Ｓ１００５でＮｏ）、処理をＳ１００７へ進める。Ｓ１００６において、属性値推定部１２４は、対象画像を第１の参照画像に設定し、第１の参照画像検索処理を終了する。Ｓ１００７において、属性値推定部１２４は、文書画像群の配列順において、対象画像の次の文書画像が存在するか否かを確認する。属性値推定部１２４は、次の文書画像が存在する場合には（Ｓ１００７でＹｅｓ）、処理をＳ１００８へ進める。属性値推定部１２４は、次の文書画像が存在しない場合には（Ｓ１００７でＮｏ）、処理をＳ１００９へ進める。
【００５２】
Ｓ１００８において、属性値推定部１２４は、次の文書画像を新たな処理対象に設定し、処理をＳ１００２へ進める。Ｓ１００９において、属性値推定部１２４は、第１の参照画像は存在しないと判定し、第１の参照画像検索処理を終了する。このように、第１の参照画像検索処理（Ｓ８０３）において、文書画像群の文書画像のうち、認識処理に成功し、かつ参照タイプの文書画像で、かつ配列順が最も前の文書画像が第１の文書画像として特定される。すなわち、Ｓ８０３の処理は、文書画像群に属する文書画像の中から、認識処理に成功したと判定され、かつ特定された文書タイプが参照タイプの文書画像の中から、さらに配列順に基づいて、参照画像として特定する参照画像特定処理の一例である。
【００５３】
図８に戻り、Ｓ８０３の処理の後、Ｓ８０４において、属性値推定部１２４は、Ｓ８０３において第１の参照画像が検出されたか否かを判定する。属性値推定部１２４は、第１の参照画像が検出された場合には（Ｓ８０４でＹｅｓ）、処理をＳ８０５へ進める。属性値推定部１２４は、第１の参照画像が検出されなかった場合には（Ｓ８０４でＮｏ）、属性推定処理（Ｓ３０４）を終了する。Ｓ８０５において、属性値推定部１２４は、第１の参照画像に設定された文書画像以降の配列順の文書画像を検索対象として、第２の参照画像を検索する。ここで、第２の検索画像は、第１の参照画像と同様に、推定対象の属性種別の属性値を推定する際に、同種別の属性値を参照する文書画像である。Ｓ８０５における処理は、Ｓ８０３における処理とほぼ同様である。ただし、Ｓ８０５においては、属性値推定部１２４は、図１０に示すＳ１００１において、第１の参照画像の次の配列順の文書画像を処理対象に設定する。そして、属性値推定部１２４は、認識処理に成功し、かつ文書タイプが参照タイプの文書画像を第２の参照画像として特定する。
【００５４】
次に、Ｓ８０６において、１２４は、Ｓ８０５において第２の参照画像が検出されたか否かを判定する。属性値推定部１２４は、第２の参照画像が検出された場合には（Ｓ８０６でＹｅｓ）、処理をＳ８０７へ進める。属性値推定部１２４は、第２の参照画像が検出されなかった場合には（Ｓ８０６でＮｏ）、属性推定処理（Ｓ３０４）を終了する。Ｓ８０７において、属性値推定部１２４は、第１の参照画像と第２の参照画像の患者ＩＤの属性種別の属性値を比較する。次に、Ｓ８０８において、属性値推定部１２４は、両属性値が一致する場合には（Ｓ８０８でＹｅｓ）、処理をＳ８０９へ進める。
【００５５】
Ｓ８０９において、属性値推定部１２４は、文書画像群の配列順において、第１の参照画像と第２の参照画像の間に位置する文書画像を推定対象の文書画像として設定する。そして、属性値推定部１２４は、推定対象の文書画像に対し、一致した属性値を推定結果として対応付ける。そして、属性値推定部１２４は、処理をＳ８１１へ進める。また、Ｓ８１０において、属性値推定部１２４は、文書画像群の配列順において、第１の参照画像と第２の参照画像の間に位置する文書画像を推定対象の文書画像として設定する。そして、属性値推定部１２４は、推定対象の文書画像に対し、第１の参照画像及び第２の参照画像それぞれの推定対象の属性値を推定結果として対応付ける。そして、属性値推定部１２４は、処理をＳ８１１へ進める。Ｓ８１１において、属性値推定部１２４は、第２の参照画像を第１の参照画像に設定し、処理をＳ８０５へ進める。なお、処理対象の文書画像群に対して、複数の属性パターンが特定されている場合には、サーバ装置１２０は、各属性パターンにおいて連続する属性種別を推定対象に設定し、図８に示す属性値推定処理を実行するものとする。なお、本実施形態においては、このように、属性値推定部１２４は、推定対象の文書画像よりも配列順が前の文書画像と、推定対象の文書画像よりも配列順が後の文書画像と、を参照画像として特定するものとする。
【００５６】
図１２は、属性値推定処理（Ｓ３０４）の説明図である。１２００は、スキャンジョブＪ１の文書画像群である。１２０１には、各文書画像の属性を示し、１２０２には属性値を示している。図１２の例においては、説明の便宜上、患者ＩＤとして患者名に替えて患者番号を属性値として示している。１２１０は、各文書画像に対して、属性値抽出処理（Ｓ３０１）において抽出された属性値を示している。文書画像群１２００のうち、文書画像ｄＩ（ｔ１）、ｄＩ（ｔ３）、ｄＩ（ｔ６）、ｄＩ（ｔ８）は、認識に成功したと判断され、かつ文書タイプが参照タイプの文書画像であるものとする。一方、文書画像ｄＩ（ｔ２）、ｄＩ（ｔ４）、ｄＩ（ｔ５）、ｄＩ（ｔ７）は、認識に成功したと判断され、かつ文書タイプが参照タイプの文書画像、以外の文書であるものとする。
【００５７】
以上の前提において、属性値推定処理（Ｓ３０４）における詳細な処理を具体的に説明する。この場合、Ｓ８０３において、属性値推定部１２４は、認識処理に成功し、かつ文書タイプが参照タイプの文書画像のうち、配列順において最初に位置する文書画像ｄＩ（ｔ１）を第１の参照画像に設定する。第１の参照画像が存在するため（Ｓ８０４でＹｅｓ）、属性値推定部１２４は、処理をＳ８０５へ進める。そして、Ｓ８０５において、属性値推定部１２４は、認識処理に成功し、かつ文書タイプが参照タイプの文書画像のうち、文書画像ｄＩ（ｔ１）より後の配列順の文書画像ｄＩ（ｔ３）を第２の参照画像に設定する。第２の参照画像が存在するため（Ｓ８０６でＹｅｓ）、属性値推定部１２４は、処理をＳ８０７へ進める。
【００５８】
そして、Ｓ８０７において、属性値推定部１２４は、文書画像ｄＩ（ｔ１）と文書画像ｄＩ（ｔ３）の患者ＩＤ、ａｔｔ＿Ｐ（ｔ１)とａｔｔ＿Ｐ（ｔ３)を比較する。患者ＩＤは両方とも「１２３４５６」で等しいため（Ｓ８０８でＹｅｓ）、属性値推定部１２４は、処理をＳ８０９へ進める。Ｓ８０９において、属性値推定部１２４は、文書画像ｄＩ（ｔ１）と文書画像ｄＩ（ｔ３）の属性値「１２３４５６」を、文書画像ｄＩ（ｔ１）と文書画像ｄＩ（ｔ３）の間の文書画像ｄＩ（ｔ２）の属性値として推定する。なお、文書画像ｄＩ（ｔ３）に対しては抽出結果が得られているものとする。このように、属性値推定部１２４は、抽出結果が得られている場合にも、正しい属性値を推定し、推定結果を文書画像に対応付けるものとする。
【００５９】
その後、Ｓ８１１において、属性値推定部１２４は、文書画像ｄＩ（ｔ３）を第１の参照画像に設定し、処理をＳ８０５へ進め、文書画像ｄＩ（ｔ６）を第２の参照画像に設定する。その後、属性値推定部１２４は、処理をＳ８０７へ進め、両属性値を比較する。両属性値は一致しないので、処理をＳ８１０へ進める。Ｓ８１０において、属性値推定部１２４は、文書画像ｄＩ（ｔ１）と文書画像ｄＩ（ｔ３）の間の文書画像ｄＩ（ｔ４）、文書画像ｄＩ（ｔ５）を推定対象の文書画像として設定する。そして、属性値推定部１２４は、文書画像ｄＩ（ｔ３）の属性値「１２３４５６」及び文書画像ｄＩ（ｔ６）の属性値「６５４３２１」それぞれを、推定対象の文書画像の推定結果として、推定対象の文書画像に対応付ける。これにより、認識に失敗したと判定され、「Ｕｎｋｎｏｗｎ」が設定された文書画像に対して、正しい属性値を推定し、これを対応付けることができる。
【００６０】
さらに、属性値推定処理（Ｓ３０４）の後、送受信部１２１は、文書画像と、属性値抽出処理（Ｓ３０２）の抽出結果１２１０と、属性値推定処理（Ｓ３０４）の推定結果１２２０と、を対応付けて、クライアント装置１３０に送信する。そして、クライアント装置１３０は、図１２に示すように、文書画像と、抽出結果１２１０と、推定結果１２２０とを対応付けて、表示部２０５に表示する。これにより、ユーザは、抽出結果だけでなく、推定結果を確認し、文書画像の属性値の登録や修正を行うことができる。
【００６１】
図１３は、クライアント装置１３０の表示処理部１３１により表示される確認画面の一例を示す図である。確認画面１３００は、クライアント装置１３０が文書画像、抽出結果及び推定結果を受信した後に表示される。１３０１は、処理対象の文書画像群の文書画像を表示する領域である。文書画像は、ユーザが内容を確認するために十分なサイズで表示される。１３０２，１３０３，１３０４は、１３０１に表示されている文書画像から属性値抽出処理（Ｓ３０２）において抽出された属性値を示す領域である。１３０２は、抽出された文書種別を編集可能な状態で表示する領域である。１３０３は、抽出された患者ＩＤを編集可能な状態で表示する領域である。１３０４は、抽出された診療科ＩＤを編集可能な状態で表示する領域である。
【００６２】
１３０５，１３０６は、同一の文書画像群に含まれる複数の文書画像のサムネイルを表示する領域である。１３０５は、抽出された属性値がユーザにより確認され、文書画像とその属性値とが既に登録されている文書画像を示すサムネイル画像である。１３０６は、抽出した属性値の確認が完了していない文書画像、すなわち未登録の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画像１３０５には、未登録文書画像のサムネイル画像１３０６と区別するためのチェックマークアイコンが表示される。
【００６３】
１３０７は、属性値推定処理（Ｓ３０４）の推定結果を示す領域である。１３０７が選択されると、指示受付部１３２は、１３０７に表示中の属性値への修正指示を受け付ける。なお、図１３においては、１つの属性値に対して１つの推定結果のみを示しているが、複数の推定結果が得られた場合には、複数の推定結果を表示してもよい。１３０８は、１３０１に表示されている文書画像の登録指示を入力するためのボタンである。すなわち、１３０８が選択されると、指示受付部１３２は、表示中の文書画像及び属性値の登録指示を受け付ける。
【００６４】
確認画面１３００は、ユーザがクライアント装置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た際に表示される。なお、初期状態においては、処理対象の文書画像群のうち、１番目の配列順の文書画像が１３０１に表示され、１番目の文書画像の属性値が１３０２，１３０３，１３０４に表示される。図１３の例では、文書種別の抽出結果には属性値の抽出に失敗したことを示す「Ｕｎｋｎｏｗｎ」が表示されており、患者ＩＤには正しい患者ＩＤ「山田太郎」が、診療科には正しい診療ＩＤ「耳鼻咽喉科」が表示されている。さらに、図１３の例では、１３０２の抽出結果に対し、推定結果が存在するため、１３０７に推定結果が、「修正候補」という見出しのリスボックスで表示される。
【００６５】
１３０２，１３０３，１３０４に表示されている属性値が、１３０１に表示されている文書画像中に表示される属性値と異なる場合は、ユーザは、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、ユーザがリストボックス１３０７内の修正候補「問診票」を選択することにより、１３０２の内容「Ｕｎｋｎｏｗｍ」を１３０７の内容「問診票」に書き変えることもできる。
【００６６】
ユーザが、１３０２、１３０３、１３０４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１３０８を押下したとする。この場合、１３０６に表示されていた未登録であることを示す、１３０１の文書画像に対応する文書サムネイルの表示状態は、登録済みであることを示す１３０５の表示状態へ移行する。さらに、１３０１には、次の配列順の文書画像が表示され、ユーザは、未登録の文書画像をすべて確認、登録するまで、同様の確認作業を繰り返す。
【００６７】
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値だけでなく、推定結果としての属性値をユーザに提示し、ユーザが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に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。
【００６８】
また、このとき、送受信部１３３は、１３０１に表示されている文書画像の登録指示をサーバ装置１２０に送信する。そして、サーバ装置１２０は、登録指示を受信すると、図３に示す文書画像登録処理において、処理をＳ３０８へ進める。さらに、サーバ装置１２０は、Ｓ３０８において、確認画面１３００におけるユーザによる修正の有無と、修正後の属性値とを、文書画像に対応付けて修正履歴として記録する。
【００６９】
図１４は、修正履歴テーブルのデータ構成の一例を示す図である。修正履歴テーブル１４００は、リレーショナルデータベースのテーブルである。修正履歴テーブル１４００は、例えばＨＤＤ２０４等の記憶部に格納されている。１４０１は、各文書画像を示す文書画像名が格納される列である。１４０２は、文書画像が属する文書画像群の属性パターンを示す列である。１４０３は、文書タイプを示す列である。文書タイプは、文書画像のレイアウトの特徴等から判定され格納される。１４０４は、属性値抽出処理（Ｓ３０２）において抽出された属性値としての患者ＩＤを格納する列である。なお、ここでは、図１２に対応して患者ＩＤとして患者番号を示している。１４０５は、属性値抽出処理（Ｓ３０２）において抽出された属性値に対する修正の有無と、修正後の属性値とを格納する列である。すなわち、修正がなく属性値抽出処理（Ｓ３０２）において抽出された属性値が文書画像に対応付けて登録された場合には、「修正なし」が格納される。また、修正が行われた場合には、修正後の患者ＩＤが格納される。なお、図１４には、患者ＩＤの修正履歴のみを示しているが、サーバ装置１２０は、文書種別、診療科ＩＤに対しても同様のテーブルを記憶しているものとする。
【００７０】
図１５は、参照タイプテーブル生成部１２７による参照タイプテーブル生成処理を示すフローチャートである。参照タイプテーブル生成部１２７は、参照タイプテーブル生成処理において、修正履歴テーブル１４００から参照タイプテーブル９００を生成する。Ｓ１５０１において、参照タイプテーブル生成部１２７は、未処理の属性パターンを１つ設定する。次に、Ｓ１５０２において、参照タイプテーブル生成部１２７は、登録済みの文書画像のうち、設定された属性パターンの文書画像を処理対象として設定する。そして、参照タイプテーブル生成部１２７は、文書タイプ毎に、対象とする文書タイプのすべての文書画像に対する、「修正なし」の修正情報が記録されている文書画像の割合を算出する。図１４の例においては、文書タイプＡを対象とした場合、対象の文書タイプ（文書タイプＡ）のすべての文書画像の数が２、「修正なし」の文書画像の数が２であり、修正なしの割合は１となる。一方、文書タイプＢを対象とした場合、対象の文書タイプ（文書タイプＢ）のすべての文書画像の数が２、「修正なし」の文書画像の数が０であり、修正なしの割合は０となる。また、文書タイプＣでは、修正なしの割合は０．５となる。
【００７１】
次に、Ｓ１５０３において、参照タイプテーブル生成部１２７は、修正なしの割合が閾値以上の文書タイプを参照タイプとして決定する。次に、Ｓ１５０４において、参照タイプテーブル生成部１２７は、すべての属性パターンに対してＳ１５０１〜Ｓ１５０３の処理を行ったか否かを判定する。参照タイプテーブル生成部１２７は、未処理の属性パターンが存在する場合には（Ｓ１５０４でＹｅｓ）、処理をＳ１５０１へ進める。参照タイプテーブル生成部１２７は、未処理の属性パターンが存在しない場合には（Ｓ１５０４でＮｏ）、処理をＳ１５０５へ進める。Ｓ１５０５において、参照タイプテーブル生成部１２７は、各属性パターンにおいて連続する属性種別と、各属性パターンに対してＳ１５０３において決定した参照タイプとを対応付けた参照タイプテーブル９００を生成する。以上で、参照テーブル生成処理が完了する。
【００７２】
以上のように、本実施形態にかかる文書管理システム１００によれば、文書画像の認識処理を利用しつつ、文書画像の正しい属性値を推定することができる。すなわち、文書管理システム１００は、認識処理による抽出に失敗した属性値についても正しい値を推定し、これをユーザに提示することができる。また、文書管理システム１００は、認識処理により抽出された属性値についても、誤りの可能性を推定し、これをユーザに提示することができる。したがって、ユーザは、文書登録時には、表示画面に表示された抽出結果及び推定結果の中から、正しい属性値を選択する操作を行うだけでよく、ユーザによる編集作業の負荷を軽減することができる。
【００７３】
なお、第１の実施形態に係る文書管理システム１００の第１の変更例としては、サーバ装置１２０の属性値抽出部１２２は、文字認識に替えて、１次元又は２次元のバーコードに対する認識処理により、属性値を抽出することとしてもよい。
【００７４】
次に、第２の変更例について説明する。例えば、受付や診療科等文書が生成される際にオンデマンドで文書をスキャンする分散スキャン環境が考えられる。このような環境においては、サーバ装置１２０の属性パターン特定部１２３は、スキャンに利用されたデバイス、スキャンが行われた場所、又はスキャンが行われた部署に基づいて、画像文書群の属性パターンを特定してもよい。
【００７５】
具体的には、送受信部１２１は、読取装置１１０から文書画像群と共に、文書画像群の関連情報を取得する。ここで、関連情報には、スキャンに利用されたデバイス、スキャンが行われた場所又はスキャンが行われた部署が示されているものとする。またサーバ装置１２０は、関連情報と属性パターンとを対応付ける属性パターンテーブルを記憶部に記憶しているものとする。そして、属性パターン特定部１２３は、この属性パターンテーブルを参照し、関連情報から属性パターンを特定する。さらに、サーバ装置１２０は、過去に処理対象とした文書画像群の関連情報と、文書画像群に対する属性パターンの特定結果とを対応付けて履歴として記録しておき、この履歴情報に基づいて、属性パターンテーブルを生成してもよい。
【００７６】
また、第３の変更例としては、サーバ装置１２０の属性値抽出部１２２が認識処理の成否を判定するための認識条件は実施形態に限定されるものではない。属性値抽出部１２２は、例えば、認識精度が閾値以上の場合に成功と判定するという認識条件に従い、認識結果の成否を判定してもよい。
【００７７】
また、第４の変更例としては、クライアント装置１３０は、サーバ装置１２０から文書画像、抽出結果及び推定結果を受信した後に、これらの情報を表示すればよく、そのための具体的な表示態様等は実施形態に限定されるものではない。図１６は、第４の変更例に係る確認画面を示す図である。確認画面１６００において、１６０１は、処理対象の文書画像群に属する文書画像を表示する領域である。図１６（ａ）においては、領域１６０１には、２つの文書画像１６０２，１６０３が表示されているが、領域１６０１に表示される文書画像の数は特に限定されるものではない。本例においては、ユーザ操作に応じて、領域１６０１に表示する文書画像を切り替えることができる。また、領域１６０１には、各文書画像１６０２，１６０３それぞれに対応付けて、各文書画像１６０２，１６０３のスキャン日時１６０４，１６０５が表示されている。
【００７８】
さらに、文書画像１６０２，１６０３のうち、文字認識に用いられた領域、すなわち属性領域は、マーカ表示される。文字画像１６０２においては、患者ＩＤが認識された領域１６０６、診療科ＩＤが認識された領域１６０７及び文書種別が認識された１６０８がマーカ表示されている。同様に、文書画像１６０３においても、患者ＩＤが認識された領域１６０９、診療科ＩＤが認識された領域１６１０及び文書種別が認識された１６０１１がマーカ表示されている。なお、本例においては、属性領域をマーカ表示することとしたが、表示処理部１３１は、属性領域を他の領域と識別可能に表示すればよく、そのための具体的な処理は実施形態に限定されるものではない。他の例としては、表示処理部１３１は、属性領域の外枠を表示してもよい。また、患者ＩＤが認識された領域１６０６，１６０９、診療科ＩＤが認識された領域１６０７，１６１０及び文書種別が認識された１６０８，１６１１をそれぞれ異なる表示形態で強調することとしてもよい。例えば、患者ＩＤが認識された領域１６０６，１６０９は赤色のマーカが引かれたように強調する。これに対し、診療科ＩＤが認識された領域１６０７，１６１０は青色のマーカが引かれたように強調し、文書種別が認識された１６０８，１６１１は黄色のマーカが引かれたように強調する。このようにすれば、操作者は一見して患者ＩＤ、診療科ＩＤ、文書種別を容易に区別することが可能となる。
【００７９】
ユーザにより領域１６０１に表示中のいずれかの文書画像が選択されると、選択された文書画像には、選択中であることを示すチェックマークが表示される。図１６の例では、文書画像１６０２が選択され、文書画像１６０２上に、チェックマーク１６１２が表示されている。１６２０は、選択中の文書画像に対する認識結果を表示する認識結果領域である。認識結果領域１６２０には、患者ＩＤ、診療科ＩＤ及び文書種別の認識結果１６２１，１６２２，１６２３が表示されている。
【００８０】
また、１６３０は、選択中の文書画像に対する登録情報を表示する登録情報領域である。登録情報領域１６３０の表示内容を図１６（ｂ）に示す。登録情報領域１６３０には、患者ＩＤ欄１６３１、診療科ＩＤ欄１６３４及び文書種別欄１６３５が表示されている。各欄１６３１〜１６３５には、初期値として各項の認識結果が表示されるものとする。ユーザは、各欄の内容を確認し、誤りがある場合には、正しい情報を入力することができる。
【００８１】
さらに、患者ＩＤ欄１６３１に対応する検索ボタン１６３２が表示され、ユーザは、検索ボタン１６３２を選択することにより、他の患者ＩＤの検索を行うことができる。また、患者ＩＤ欄１６３１に対応付けて患者情報１６３３が表示されている。患者情報１６３３は、患者ＩＤ欄１６３１に表示される患者ＩＤに対応付けられている患者情報である。なお、クライアント装置１３０は、初期値として、又はユーザ操作に応じて患者ＩＤが患者ＩＤ欄１６３１に表示されると、表示された患者ＩＤをサーバ装置１２０に送信する。サーバ装置１２０は、患者ＩＤと患者情報を対応付けた患者ＤＢを有しており、受信した患者ＩＤに対応する患者情報をクライアント装置１３０に送る。そして、クライアント装置１３０は、受信した患者情報を患者情報１６３３として表示する。なお、患者ＤＢは、サーバ装置１２０以外の不図示の装置が備えるものとしてもよい。この場合、クライアント装置は、患者ＤＢを備える装置から患者情報を取得すればよい。
【００８２】
日時欄１６３６には、「日時を指定する」のチェック欄１６３７と、「スキャン日時を使う」のチェック欄１６３８が表示されている。ユーザは、いずれかを選択することができる。さらに、ユーザは、「日時を指定する」のチェック欄１６３７を選択した場合には、入力欄１６３８に日時を入力する。コメント欄１６４０には、ユーザが自由に情報を入力することができる。登録ボタン１６４１が選択されると、登録情報領域１６３０の表示内容が登録される。
【００８３】
さらに、図１７に示すように、拡大枠１７００により文書画像の一部が指定されると、右上の領域１７０１に拡大枠１７００内の文書画像が拡大表示される。これにより、ユーザは、文書画像の内容をより詳しく確認することができる。また、認識結果を示すマーカ表示が行われた状態で文書画像が拡大されるため、細かい箇所の認識結果の適否を操作者は容易に把握することが可能となる。例えば、患者ＩＤの末尾一文字にマーカ表示がされてない場合には操作者は認識ミスと判断することができる。
【００８４】
なお、図１７に示す例では、領域１７０１は図１６における認識結果領域１６２０と同じ位置に設けられているが認識結果領域１６２０と異なる位置に設けることとしてもよい。例えば、領域１７０１を認識結果領域１６２０の横方向または縦方向に並べて表示させることとしてもよいし、領域１７０１をポップアップウインドウに表示させることとしてもよい。認識結果領域１６２０の表示内容と領域１７０１に表示される拡大された文書画像を見比べることにより、文書画像における文字が小さい場合においても認識結果の適否を操作者は容易に把握することが可能となる。
【００８５】
また、第５の変更例としては、文書管理システム１００は、複数ページに渡る文書を処理対象としてもよい。図１８（ａ）は、１つの文書が複数ページに渡る文書を含む文書群に対する確認画面を示す図である。ここで、文書画像１８００，１８０１は、いずれも、患者ＩＤ「１２３４５６」、診療科「耳鼻咽喉科」、文書種別「問診票」の認識結果が得られているものとする。また、文書画像１８０２，１８０２は、いずれも、患者ＩＤ「６５４３２１」、診療科「耳鼻咽喉科」、文書種別「同意書」の認識結果が得られているものとする。この場合、ユーザは、属性の等しい文書画像１８００，１８０１を選択した上で、登録情報領域１６３０の表示内容の一括登録指示を入力することができる。この場合、サーバ装置１２０は、クライアント装置１３０を介して、文書画像１８００，１８０１に対する一括登録指示を受信する。そして、サーバ装置１２０は、一括登録指示に従い、文書画像１８００，１８０１それぞれに対し、登録情報領域１６３０の表示内容を対応付けて登録する。
【００８６】
また、ユーザが誤って属性値の異なる文書画像１８００，１８０２を選択した上で一括登録指示を入力する場合も考えられる。この場合、サーバ装置１２０は、文書画像１８００と文書画像１８０２の認識結果が異なることから、登録内容に誤りがあると推定する。そして、サーバ装置１２０は、誤りの可能性がある属性種別をクライアント装置１３０に送信する。これに対し、クライアント装置１３０は、誤りの可能性があることを示す情報を表示する。図１８（ｂ）は、患者ＩＤ及び文書種別に誤りの可能性がある場合の認識結果領域１６２０における表示例を示す図である。文書画像１８００，１８０２の認識結果において、患者ＩＤ及び文書種別が異なっている。そこで、表示処理部１３１は、一括登録指示に係る患者ＩＤと共に、「患者ＩＤが誤っている可能性があります」といった誤りの可能性をユーザに通知する情報を表示する。さらに、一括登録指示に係る文書種別と共に、「文書種別が誤っている可能性があります」といった通知情報を表示する。これにより、ユーザは、誤りの可能性を確認することができる。
【００８７】
なお、図１８（ｂ）に示す例では、診療科の認識結果の表示は省略しているが、図１６の認識結果領域１６２０と同様に診療科の認識結果を表示することとしてもよい。また、登録しようとする複数の文書画像間において診療科の認識結果が異なる場合には「診療科が誤っている可能性があります」等の警告を表示することとしてもよい。なお、警告が表示された場合であっても登録ボタン１６４１を用いて文書画像を登録できるようにしてもよいし、登録を禁止することとしてもよい。また、異なる患者ＩＤの文書画像が選択されている場合には、図１６に示した認識結果領域１６２０にはスキャン日時が新しい文書画像の認識結果を表示することとしてもよいし、スキャン日時が古い文書画像の認識結果を表示することとしてもよい。なお、異なる患者ＩＤの文書画像が選択されている場合には、登録情報領域１６３０に、患者ＩＤ欄１６３１等にスキャン日時が新しい文書画像の認識結果を表示することとしてもよいし、スキャン日時が古い文書画像の認識結果を表示することとしてもよい。
【００８８】
＜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する。そして、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又は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。
【００８９】
以上、上述した各実施形態によれば、文書画像の正しい属性値を推定することができる。
【００９０】
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【００９１】
１１０  読取装置
１２０  サーバ装置
１３０  クライアント装置
１２２  属性値抽出部
１２４  属性値推定部
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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