(57)【要約】【課題】文書における省略語の部分を自動的に解析して指摘または修正するシステムを提供する。【解決手段】例えば読影レポートなどの正確性の要求される文書の作成において、省略された語の部分を自動的に解析して指摘する。具体的にはＬＦＧによって得られる意味構造としてのｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを用いて省略語の部分を自動的に解析し、解析結果を出力する。さらに、省略された語の部分に入力すべき語を解析して補間する処理や候補語を提示する。これらの構成によれば、ユーザの負担を軽減して文書の正しい修正を行なうことが可能となる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキストの意味解析処理を実行する意味解析部と、
前記意味解析部の生成したテキストの意味解析結果から語の省略箇所を抽出する省略箇所抽出部と、
前記省略箇所抽出部の抽出した省略箇所を明示した表示データを生成して出力する抽出結果出力部と、
を有することを特徴とする文書作成支援システム。
【請求項２】
前記意味解析部は、
ＬＦＧ（Ｌｅｘｉｃａｌ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  Ｇｒａｍｍａｒ）に基づく意味解析アルゴリズムを適用して意味構造としてのｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを生成する構成であり、
前記省略箇所抽出部は、
前記ｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅから省略箇所を示すデータ部［ｎｕｌｌ］を抽出する処理を実行する構成であることを特徴とする請求項１に記載の文書作成支援システム。
【請求項３】
前記意味解析部は、
語彙ルール保持部の保持する語彙ルールと、文法ルール保持部の保持する文法ルールを適用してテキストの意味解析処理を実行して意味構造を生成する構成であることを特徴とする請求項１に記載の文書作成支援システム。
【請求項４】
前記文書作成支援システムは、さらに、
前記省略箇所抽出部の抽出した語の省略箇所に対する補間処理を実行する省略箇所補間処理部を有する構成であることを特徴とする請求項１に記載の文書作成支援システム。
【請求項５】
前記省略箇所補間処理部は、
前記省略箇所抽出部が第１のテキストから抽出した語の省略箇所に対応する属性を判定し、前記第１のテキスト以外のテキストを参照して、前記属性に対応する語を取得して取得語による補間処理を実行する構成であることを特徴とする請求項４に記載の文書作成支援システム。
【請求項６】
前記文書作成支援システムは、さらに、
前記省略箇所抽出部の抽出した語の省略箇所に対して入力候補となる語を取得する入力候補取得部を有し、
前記入力候補取得部は、
用語を属性毎に対応付けたリストとして設定される用語辞書を参照して省略箇所に対する入力候補語を取得する処理を実行する構成であることを特徴とする請求項１に記載の文書作成支援システム。
【請求項７】
前記文書作成支援システムは、さらに、
前記入力候補取得部の取得した入力候補語を出力する入力候補出力部を有することを特徴とする請求項６に記載の文書作成支援システム。
【請求項８】
文書作成支援システムにおいて文書作成支援を実行する文書作成支援方法であり、
意味解析部が、テキストの意味解析処理を実行する意味解析ステップと、
省略箇所抽出部が、前記意味解析ステップにおいて生成したテキストの意味解析結果から語の省略箇所を抽出する省略箇所抽出ステップと、
抽出結果出力部が、前記省略箇所抽出ステップにおいて抽出した省略箇所を明示した表示データを生成して出力する抽出結果出力ステップと、
を有することを特徴とする文書作成支援方法。
【請求項９】
前記意味解析ステップは、
ＬＦＧ（Ｌｅｘｉｃａｌ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  Ｇｒａｍｍａｒ）に基づく意味解析アルゴリズムを適用して意味構造としてのｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを生成するステップであり、
前記省略箇所抽出ステップは、
前記ｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅから省略箇所を示すデータ部［ｎｕｌｌ］を抽出する処理を実行するステップであることを特徴とする請求項８に記載の文書作成支援方法。
【請求項１０】
前記意味解析ステップは、
語彙ルール保持部の保持する語彙ルールと、文法ルール保持部の保持する文法ルールを適用してテキストの意味解析処理を実行して意味構造を生成するステップであることを特徴とする請求項８に記載の文書作成支援方法。
【請求項１１】
前記文書作成支援方法は、さらに、
省略箇所補間処理部が、前記省略箇所抽出ステップで抽出した語の省略箇所に対する補間処理を実行する省略箇所補間処理ステップを有することを特徴とする請求項８に記載の文書作成支援方法。
【請求項１２】
前記省略箇所補間処理ステップは、
前記省略箇所抽出ステップで第１のテキストから抽出した語の省略箇所に対応する属性を判定し、前記第１のテキスト以外のテキストを参照して、前記属性に対応する語を取得して取得語による補間処理を実行するステップであることを特徴とする請求項１１に記載の文書作成支援方法。
【請求項１３】
前記文書作成支援方法は、さらに、
入力候補取得部が、前記省略箇所抽出ステップで抽出した語の省略箇所に対して入力候補となる語を取得する入力候補取得ステップを有し、
前記入力候補取得ステップは、
用語を属性毎に対応付けたリストとして設定される用語辞書を参照して省略箇所に対する入力候補語を取得する処理を実行することを特徴とする請求項８に記載の文書作成支援方法。
【請求項１４】
前記文書作成支援方法は、さらに、
入力候補出力部が、前記入力候補取得ステップで取得した入力候補語を出力する入力候補出力ステップを有することを特徴とする請求項１３に記載の文書作成支援方法。
【請求項１５】
文書作成支援システムにおいて文書作成支援を実行させるコンピュータ・プログラムであり、
意味解析部に、テキストの意味解析処理を実行させる意味解析ステップと、
省略箇所抽出部に、前記意味解析ステップにおいて生成したテキストの意味解析結果から語の省略箇所を抽出させる省略箇所抽出ステップと、
抽出結果出力部に、前記省略箇所抽出ステップにおいて抽出した省略箇所を明示した表示データを生成して出力させる抽出結果出力ステップと、
を有することを特徴とするコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書作成支援システム、および文書作成支援方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。特に、例えば患者の診断画像の解析レポートである読影レポートなどの文書作成支援を行う文書作成支援システム、および文書作成支援方法、並びにコンピュータ・プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医療分野においては、様々な画像診断装置が利用されている。例えば、ＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｅ）、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、ＣＲ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｙ）などの画像診断装置である。病院ではこれらの様々な画像診断装置を用いて撮影された患者の診断画像に基づいて病名の判定、治療法の決定などが行われる。
【０００３】
画像診断装置によって撮影された診断画像の解析を行い画像の特徴を記録するとともに、これらの特徴から判断される病名などを記録したレポートは「読影レポート」と呼ばれる。大きな病院では、この読影レポートの作成を専門とする読影医と呼ばれる専門医がおり、画像解析に基づく読影レポートの作成を行っている。
【０００４】
読影レポートには病名、診断名などの専門用語が含まれるが、これらの名称を誤って記入してしまうと重大な問題となることもあり、誤った表記や曖昧性を含む表記はできるだけ避けることが必要となる。このような読影レポートだけでなく一般的な文書作成支援システムについては、これまでにも様々研究がなされている。
【０００５】
例えば特許文献１（特開平６−２６６７１５号公報）は、文書中に存在する誤った表記や曖昧性を含む表現などの不適切な表現を検出し、検出された不適切な表現に優先度を付け、優先度に基づいて検出された不適切な表現をユーザに提示するシステムを提案している。
【０００６】
また、特許文献２（特許３３９１７７２号）は、入力文に省略されている単語や表現などの省略要素を補間するための省略要素補間規則を統計学習を利用して獲得する方法を提案している。
【０００７】
また、読影レポートに特化した作成支援については以下の先行技術がある。例えば特許文献３（特開２００３−５０８６３号公報）は、過去に作成された多数のレポートデータを解析し、各検査部位に対応した辞書からなる辞書データベースを作成し、その中から診断レポート作成時の辞書として医用画像の検査部位に対応した辞書を用いることによって、かな漢字変換の効率や音声認識における認識率を向上させる手法を提案している。
【０００８】
さらに、特許文献４（特開２０００−２５９７４０号公報）は、利用者が所望のカルテを効率よく作成するために、作成されたカルテ、およびカルテを作成する際に雛形として利用されるセットを記憶しておき、ユーザがカルテを作成する際にはそのセットを検索して用いる手法が提案されている。
【０００９】
さらに、特許文献５（特開２００３−１６１８４号公報）は、予め医療上の定型文書をエンドユーザが簡便に文字列データとして記録し、それらをグラフィックユーザインターフェイスによる表示に変換し、マウス主体の操作環境を実現して正確に効率的にカルテを作成するシステムを提案している。
【００１０】
さらに、特許文献６（特開２００３−２９６３４５号公報）は、過去に書かれた読影レポートに対し形態素解析及び係り受け解析を行い、典型記述パターンの候補となるものを自動的抽出することによって、テンプレート候補を自動的に生成する手法を提案している。
【００１１】
しかし、上記の文書作成支援システムには以下の問題点がある。
文書中の誤りを指摘するだけでは、文章の抜け落ちに対処することができず、レポートの内容の向上を支援することはできない。特許文献２（特許３３９１７７２号）で提案されている省略箇所補間手法では、主語や目的語など、構文中の文法的な要素に対して行われているため、読影レポートなど特定のドメインにおける内容的な必須項目には対応できない。
仮名漢字変換の誤りを防ぎ、レポート作成の効率を向上させても、レポートの内容の向上を支援することはできない。
あらかじめ用意された定型文書や雛形を用いたシステムでは、ユーザによって所見の書き方の個人差があるため、ユーザに負担を強いる可能性がある。また、様々なケースに対応できず、その結果読影レポートの品質が損なわれる恐れもある。
テンプレートや定型文を用いた方式では、文という単位を跨った表現に対応することができない。
係り受け解析の結果からは、省略箇所を抽出することができず、記述漏れを指摘できない。
統計処理を用いたテンプレートの自動獲得では、頻出するパターンを数えることができても、省略を含む表現は数えることはできないため、省略を含むパターンを獲得することは困難である。
【特許文献１】特開平６−２６６７１５号公報
【特許文献２】特許３３９１７７２号公報
【特許文献３】特開２００３−５０８６３号公報
【特許文献４】特開２０００−２５９７４０号公報
【特許文献５】特開２００３−１６１８４号公報
【特許文献６】特開２００３−２９６３４５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
本発明の目的は、より正確な文書が求められる文書、例えば読影レポートなどの文書作成支援を行なうシステムや方法を提供することを目的とする。より具体的には、例えば読影レポートテキストの意味解析結果を用いて自動的に省略箇所を抽出して記入漏れを指摘することにより、ユーザに負担をかけることなく、品質の高い読影レポートなどの文書作成支援を行う文書作成支援システム、および文書作成支援方法、並びにコンピュータ・プログラム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】
【００１３】
本発明の第１の側面は、
テキストの意味解析処理を実行する意味解析部と、
前記意味解析部の生成したテキストの意味解析結果から語の省略箇所を抽出する省略箇所抽出部と、
前記省略箇所抽出部の抽出した省略箇所を明示した表示データを生成して出力する抽出結果出力部と、
を有することを特徴とする文書作成支援システムにある。
【００１４】
本構成によれば、例えば読影レポートなどの正確性の要求される文書の作成において、省略された語の部分を自動的に解析することが可能となり、省略された語の部分の指摘により文の修正が効率的に正しく行われる。
【００１５】
さらに、本発明の文書作成支援システムの一実施態様において、前記意味解析部は、ＬＦＧ（Ｌｅｘｉｃａｌ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  Ｇｒａｍｍａｒ）に基づく意味解析アルゴリズムを適用して意味構造としてのｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを生成する構成であり、前記省略箇所抽出部は、前記ｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅから省略箇所を示すデータ部［ｎｕｌｌ］を抽出する処理を実行する構成であることを特徴とする。
【００１６】
本構成によれば、例えば読影レポートなどの正確性の要求される文書の作成において、ＬＦＧによって得られる意味構造としてのｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを用いて省略された語の部分を自動的に解析することが可能となり、正確な省略語の解析が可能となる。
【００１７】
さらに、本発明の文書作成支援システムの一実施態様において、前記意味解析部は、語彙ルール保持部の保持する語彙ルールと、文法ルール保持部の保持する文法ルールを適用してテキストの意味解析処理を実行して意味構造を生成する構成であることを特徴とする。
【００１８】
本構成によれば、例えば読影レポートなどの正確性の要求される文書の作成において、語彙ルールと、文法ルールを用いてｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを生成して省略語を解析する構成であり、正確な省略語の解析が可能となる。
【００１９】
さらに、本発明の文書作成支援システムの一実施態様において、前記文書作成支援システムは、さらに、前記省略箇所抽出部の抽出した語の省略箇所に対する補間処理を実行する省略箇所補間処理部を有する構成であることを特徴とする。
【００２０】
本構成によれば、例えば読影レポートなどの正確性の要求される文書の作成において、省略された語の部分を自動的に解析して、さらに、省略された語の部分に入力する語を解析して補間する処理を行なうので、ユーザの負担をかけずに文書の修正が実現される。
【００２１】
さらに、本発明の文書作成支援システムの一実施態様において、前記省略箇所補間処理部は、前記省略箇所抽出部が第１のテキストから抽出した語の省略箇所に対応する属性を判定し、前記第１のテキスト以外のテキストを参照して、前記属性に対応する語を取得して取得語による補間処理を実行する構成であることを特徴とする。
【００２２】
本構成によれば、例えば読影レポートなどの正確性の要求される文書の作成において、省略された語の部分を自動的に解析して、さらに、省略された語の部分に入力する語を解析する際、属性情報に基づいて補間処理を行なうので正確な補間処理が実現される。
【００２３】
さらに、本発明の文書作成支援システムの一実施態様において、前記文書作成支援システムは、さらに、前記省略箇所抽出部の抽出した語の省略箇所に対して入力候補となる語を取得する入力候補取得部を有し、前記入力候補取得部は、用語を属性毎に対応付けたリストとして設定される用語辞書を参照して省略箇所に対する入力候補語を取得する処理を実行する構成であることを特徴とする。
さらに、本発明の文書作成支援システムの一実施態様において、前記文書作成支援システムは、さらに、前記入力候補取得部の取得した入力候補語を出力する入力候補出力部を有することを特徴とする。
【００２４】
本構成によれば、例えば読影レポートなどの正確性の要求される文書の作成において、省略された語の部分を自動的に解析して、さらに、省略された語の部分に入力する候補となる語を検索して出力する構成としたので、ユーザは、出力された候補語から適切な語を選択して入力することが可能となる。
【００２５】
さらに、本発明の第２の側面は、
文書作成支援システムにおいて文書作成支援を実行する文書作成支援方法であり、
意味解析部が、テキストの意味解析処理を実行する意味解析ステップと、
省略箇所抽出部が、前記意味解析ステップにおいて生成したテキストの意味解析結果から語の省略箇所を抽出する省略箇所抽出ステップと、
抽出結果出力部が、前記省略箇所抽出ステップにおいて抽出した省略箇所を明示した表示データを生成して出力する抽出結果出力ステップと、
を有することを特徴とする文書作成支援方法にある。
【００２６】
本構成によれば、例えば読影レポートなどの正確性の要求される文書の作成において、省略された語の部分を自動的に解析することが可能となり、省略された語の部分の指摘により文の修正が効率的に正しく行われる。
【００２７】
さらに、本発明の文書作成支援方法の一実施態様において、前記意味解析ステップは、ＬＦＧ（Ｌｅｘｉｃａｌ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  Ｇｒａｍｍａｒ）に基づく意味解析アルゴリズムを適用して意味構造としてのｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを生成するステップであり、前記省略箇所抽出ステップは、前記ｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅから省略箇所を示すデータ部［ｎｕｌｌ］を抽出する処理を実行するステップであることを特徴とする。
【００２８】
本構成によれば、例えば読影レポートなどの正確性の要求される文書の作成において、ＬＦＧによって得られる意味構造としてのｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを用いて省略された語の部分を自動的に解析することが可能となり、正確な省略語の解析が可能となる。
【００２９】
さらに、本発明の文書作成支援方法の一実施態様において、前記意味解析ステップは、語彙ルール保持部の保持する語彙ルールと、文法ルール保持部の保持する文法ルールを適用してテキストの意味解析処理を実行して意味構造を生成するステップであることを特徴とする。
【００３０】
本構成によれば、例えば読影レポートなどの正確性の要求される文書の作成において、語彙ルールと、文法ルールを用いてｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを生成して省略語を解析する構成であり、正確な省略語の解析が可能となる。
【００３１】
さらに、本発明の文書作成支援方法の一実施態様において、前記文書作成支援方法は、さらに、省略箇所補間処理部が、前記省略箇所抽出ステップで抽出した語の省略箇所に対する補間処理を実行する省略箇所補間処理ステップを有することを特徴とする。
【００３２】
本構成によれば、例えば読影レポートなどの正確性の要求される文書の作成において、省略された語の部分を自動的に解析して、さらに、省略された語の部分に入力する語を解析して補間する処理を行なうので、ユーザの負担をかけずに文書の修正が実現される。
【００３３】
さらに、本発明の文書作成支援方法の一実施態様において、前記省略箇所補間処理ステップは、前記省略箇所抽出ステップで第１のテキストから抽出した語の省略箇所に対応する属性を判定し、前記第１のテキスト以外のテキストを参照して、前記属性に対応する語を取得して取得語による補間処理を実行するステップであることを特徴とする。
【００３４】
本構成によれば、例えば読影レポートなどの正確性の要求される文書の作成において、省略された語の部分を自動的に解析して、さらに、省略された語の部分に入力する語を解析する際、属性情報に基づいて補間処理を行なうので正確な補間処理が実現される。
【００３５】
さらに、本発明の文書作成支援方法の一実施態様において、前記文書作成支援方法は、さらに、入力候補取得部が、前記省略箇所抽出ステップで抽出した語の省略箇所に対して入力候補となる語を取得する入力候補取得ステップを有し、前記入力候補取得ステップは、用語を属性毎に対応付けたリストとして設定される用語辞書を参照して省略箇所に対する入力候補語を取得する処理を実行することを特徴とする。
さらに、本発明の文書作成支援方法の一実施態様において、前記文書作成支援方法は、さらに、入力候補出力部が、前記入力候補取得ステップで取得した入力候補語を出力する入力候補出力ステップを有することを特徴とする。
【００３６】
本構成によれば、例えば読影レポートなどの正確性の要求される文書の作成において、省略された語の部分を自動的に解析して、さらに、省略された語の部分に入力する候補となる語を検索して出力する構成としたので、ユーザは、出力された候補語から適切な語を選択して入力することが可能となる。
【００３７】
さらに、本発明の第３の側面は、
文書作成支援システムにおいて文書作成支援を実行させるコンピュータ・プログラムであり、
意味解析部に、テキストの意味解析処理を実行させる意味解析ステップと、
省略箇所抽出部に、前記意味解析ステップにおいて生成したテキストの意味解析結果から語の省略箇所を抽出させる省略箇所抽出ステップと、
抽出結果出力部に、前記省略箇所抽出ステップにおいて抽出した省略箇所を明示した表示データを生成して出力させる抽出結果出力ステップと、
を有することを特徴とするコンピュータ・プログラムにある。
【００３８】
本構成によれば、例えば読影レポートなどの正確性の要求される文書の作成において、省略された語の部分を自動的に解析することが可能となり、省略された語の部分の指摘により文の修正が効率的に正しく行われる。
【００３９】
なお、本発明のコンピュータ・プログラムは、例えば、様々なプログラム・コードを実行可能な汎用コンピュータ・システムに対して、コンピュータ可読な形式で提供する記憶媒体、通信媒体によって提供可能なコンピュータ・プログラムである。このようなプログラムをコンピュータ可読な形式で提供することにより、コンピュータ・システム上でプログラムに応じた処理が実現される。
【００４０】
本発明のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本発明の実施例や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。なお、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。
【発明の効果】
【００４１】
本発明の構成によれば、例えば読影レポートなどの正確性の要求される文書の作成において、省略された語の部分を自動的に解析し、省略された語の部分を指摘するデータを生成して出力する構成としたので、文の修正が効率的に正しく行われる。例えば、ＬＦＧによって得られる意味構造としてのｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを用いて省略された語の部分を自動的に解析して解析結果を出力する。さらに省略語の部分に入力すべき語を解析して補間する処理や、候補語を提示する。これらの構成によればユーザの負担を軽減して文書の修正を行なうことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４２】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態に係る文書作成支援システム、および文書作成支援方法、並びにコンピュータ・プログラムの詳細について説明する。
【００４３】
本発明は、様々な文書についての作成支援を行なうシステムである。以下の実施例では、画像診断装置において撮影された患者の診断画像の特徴を記録する読影レポートの作成支援を行うシステムについて説明するが、本発明は、読影レポートのみならず、様々な文書作成処理に適用可能である。
【００４４】
読影レポートは、患者の診断画像に基づいて作成されるレポートである。読影レポートは、前述したように、例えば読影医によって患者の診断画像に基づいて作成されるレポートであり、レポートは、「所見」と「診断結果」に分類可能である。さらに「所見」は、
「画像の形態表記」、
「病状の記述」、
「診断結果（疾患名）の記述」
これらの構造に分類可能と言われている。
【００４５】
「画像の形態表記」は、診断画像、例えばＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ  Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｉｍａｇｅ）、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）、ＣＲ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ  Ｒａｄｉｏｇｒａｐｈｙ）などの画像診断装置によって撮影された患者の診断画像の特徴を示す文である。「画像の形態表記」は、診断結果（疾患）を表す言語情報であり、他疾患との判別に利用可能な情報が含まれる。「画像の形態表記」には、画像診断装置を用いて撮影した診断画像に関する特徴情報が記述される。特徴情報の属性（カテゴリ）としては、例えば、［測定方式］、［信号強度］、［部位名］、［病変］といった属性があり、これらの属性を持つ特徴情報を含む文が「画像の形態表記」として記録される。
「画像の形態表記」の文は、以下の特徴を持つ。
特徴１）診断結果を特定するための情報である。
特徴２）文構造が比較的単純である。
【００４６】
「画像の形態表記」には、画像診断装置を用いて撮影した診断画像に関する特徴情報が記述される。特徴情報の属性（カテゴリ）としては、例えば、［測定方式］、［信号強度］、［部位名］、［病変］といった属性があり、これらの属性を持つ特徴情報を含む文が「画像の形態表記」として記録される。
【００４７】
具体的な、「画像の形態表記」の例について説明する。例えば、「画像の形態表記」の例文として、
［例文１］：「Ｔ１強調画像で両側側脳室周囲白質に点状の低信号領域が見られる。」
といった文が記録される。
【００４８】
上記［例文１］は、上述した「画像の形態表記」の特徴、すなわち、
特徴１）診断結果を特定するための情報である。
特徴２）文構造が比較的単純である。
これらの特徴を有する文である。
【００４９】
上記［例文１］の特徴について、上記の特徴１，２に各々について解析する。
特徴１）診断結果を特定するための情報である。
上記［例文１］のような画像の形態表記を診断画像から抽出することによって、多くの診断結果（疾患）を特定することが可能となる。実際、読影レポートの作成を行なう読影医は診断画像から読み取ることができる様々な特徴（画像の形態）から診断結果を推論している。また読影の教科書の疾患の解説には、画像の形態表記を適用した説明が記載されている。これらのことからも画像の形態表記中の情報は、診断結果の特定に有効な情報であるといえる。
【００５０】
特徴２）文構造が比較的単純である。
読影教科書や読影レポートを調べると、画像の形態表記は、前述したように多くの場合、［測定方式］、［信号強度］、［部位名］、［病変］の単語から成り立っている。つまり、上記例文１のように、画像の形態表記の文は、
「［測定方法］で［部位名］に［病変（形状）］の［信号強度］が見られる／見られない」
という構造で表すことができる。上記の［例文１］では、測定方式に「Ｔ１強調画像」、信号強度に「低信号領域」、部位名に「両側側脳室周囲白質」、病変に「点状」という特徴情報が含まれている。
【００５１】
［実施例１］
本発明の文書作成支援システムは、例えば上述した特徴を持つ読影レポートなどの文書の作成支援を行うシステムである。図１に本発明の文書作成支援システムの一実施構成例（実施例１）を示す。
【００５２】
図１に示すように本実施例に係る文書作成支援システム１００は、テキスト入力部１０１、意味解析部１０２、語彙ルール保持部１０３、文法ルール保持部１０４、省略箇所抽出部１０５、抽出結果出力部１０６を有する。以下、これらの各処理部の詳細について説明する。
【００５３】
［テキスト入力部］
テキスト入力部１０１は、文書、例えば読影レポートからテキストの読み込みを行う。ここでは、一例として、
入力文：「肺に腫瘍を認めます。」
という文が入力されたものとして具体的な処理例について、以下説明する。
【００５４】
［意味解析部］
意味解析部１０２は、入力されたテキストに対して意味解析処理を行う。ここで、意味解析処理は、文献「Ｌｅｘｉｃａｌ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  Ｇｒａｍｍａｒ」（Ｍａｒｙ  Ｄａｒｌｙｍｐｌｅ著、２００１，Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｐｒｅｓｓ）で説明されているような、ＬＦＧ理論に基づく意味解析アルゴリズムを利用する。
【００５５】
このＬＦＧ理論に基づく意味解析アルゴリズムでは、まず語彙ルール保持部１０３の保持する語彙ルールと、文法ルール保持部１０４の保持する文法ルールを使って構文意味構造を出力する。ＬＦＧ理論に基づく意味解析アルゴリズムを適用して得られる構文意味構造はｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅと呼ばれる。
【００５６】
ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅは、文に対する文法役割や格解析結果、意味クラスなどの意味解析結果を、属性−値のマトリックスの入れ子構造で表現したデータであり、一般的な係りうけ構造にはない情報が付与されている。具体例については後述する。
【００５７】
意味解析部１０２は、入力されたテキストに対する意味解析処理によって生成したｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅから写像のための制約を用いて、意味構造を生成する。この意味構造をｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅと呼ぶ。
【００５８】
図２に、
入力文：「肺に腫瘍を認めます。」
この文を解析するための
（ａ）語彙ルールの例
（ｂ）文法ルールの例
を示す。
【００５９】
（ａ）語彙ルールの例において、実線太枠で囲まれている部分は、必要に応じて発火する任意のルールである。図２（ａ）に示す語彙ルール中で、点線太枠で囲まれている部分が上述のｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅへの写像の制約に該当する。この語彙ルールでは、動詞「認める」のエントリーにおいて、「認める」の格助詞に立つ必須格であるＯＢＬがＬＯＣＡＴＩＯＮ、目的語（ＯＢＪ）がＳＹＭＰＴＯＭとして、ｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ中で表現される。また、「肺」のエントリーでは、「肺」の連体修飾成分がｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ中のＡＲＥＡに相当することも記述されている。
図５（ｂ）は、入力文：「肺に腫瘍を認めます。」、この文を解析するための文法ルールの例である。
【００６０】
意味解析部１０２は、これらのルールを用いて、
入力文：「肺に腫瘍を認めます。」
この文を解析して構文意味解析結果として、
＊構文意味構造：ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅと、
＊意味構造：ｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅと、
これらを生成して出力する。
【００６１】
意味解析部１０２が、
入力文：「肺に腫瘍を認めます。」
この文を解析して生成する、
＊構文意味構造：ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅと、
＊意味構造：ｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅと、
これらのデータの例を図３に示す。
図３（ａ）が構文意味構造：ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ、
図３（ｂ）が意味構造：ｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ、
である。
【００６２】
［省略抽出部］
次に省略箇所抽出部１０５において、図３（ｂ）に示されるｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅから省略箇所を抽出する。省略箇所を示す［ｎｕｌｌ］が領域を示す属性ＡＲＥＡに存在するので、省略箇所として領域を取得する。
【００６３】
［抽出結果出力部］
最後に抽出結果出力部１０６で、上記で抽出した省略箇所をユーザに提示する。図４に出力画面のイメージを示す。
【００６４】
このように本発明の文書作成支援システム１００は、テキスト入力部１０１において例えば読影レポートを入力し、意味解析部１０２において入力テキスト（読影レポート中の文書）に対して、語彙ルール保持部１０３の保持する語彙ルールと、文法ルール保持部１０４の保持する文法ルールを適用して意味解析を行い、図３に示すような構文意味構造：ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅと、意味構造：ｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを生成する。
【００６５】
さらに、省略箇所抽出部１０５が、意味構造：ｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅから省略箇所を抽出する。例えばｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅから省略箇所を示すデータ部［ｎｕｌｌ］を抽出する処理を実行する。さらに、抽出結果出力部１０６が、抽出された省略箇所をユーザに提示する図４に示すような出力を行なう。
【００６６】
ユーザは、この出力に基づいて、生成した文書（読影レポート）における問題点を把握して、修正を行なうことが可能となる。図４に示す例では、
入力文：「肺に腫瘍を認めます。」
この入力文に対する問題点として、
［肺の領域名が記入されていません］
という問題点が指摘されることになる。
【００６７】
この問題点は、意味構造：ｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅから検出された省略箇所に基づく指摘である。
【００６８】
［実施例２］
次に、本発明の文書作成支援システムの第２実施例について、図５以下を参照して説明する。
【００６９】
図５に示すように本実施例に係る文書作成支援システム２００は、テキスト入力部１０１、意味解析部１０２、語彙ルール保持部１０３、文法ルール保持部１０４、省略箇所抽出部１０５、抽出結果出力部１０６と、さらに、省略箇所補間部２２１を有する。これらの各処理部中、テキスト入力部１０１、意味解析部１０２、語彙ルール保持部１０３、文法ルール保持部１０４、省略箇所抽出部１０５、抽出結果出力部１０６は、図１〜図４を参照して説明した実施例１の処理と同様の処理を実行する。
【００７０】
本実施例２は、実施例１の構成に、省略箇所補間部２２１を追加した構成を持つ。省略箇所補間部２２１の処理について説明する。
【００７１】
［省略箇所補間部］
省略箇所補間部２２１は省略箇所抽出部１０５の抽出した省略箇所の補間処理を行なう。具体的な例について説明する。例えば、解析対象の読影レポートから以下のテキストを抽出して処理が行われたとする。
［テキスト１］：肝内に明らかな転移は認められません。
［テキスト２］：しかし、右乳腺部には疑います。
［テキスト３］：指摘されている病変を見ているものと考えます。
【００７２】
上記３つのテキストの意味解析処理の結果として、意味解析部１０２が図６（ａ）〜（ｃ）に示されるｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを生成したとする。省略箇所抽出部１０５は、前述したように、ｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅにおける［ｎｕｌｌ］の設定部を省略箇所として抽出する。
【００７３】
図６に示す例では、
［テキスト２］：しかし、右乳腺部には疑います。
［テキスト３］：指摘されている病変を見ているものと考えます。
これらに対応する意味構造（ｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）に［ｎｕｌｌ］設定部が存在する。
【００７４】
省略箇所補間部２２１は省略箇所抽出部１０５の抽出した省略箇所の補間処理を行なう。省略箇所補間部２２１の処理シーケンスについて、図７に示すフローチャートを参照して説明する。
【００７５】
図６を参照して説明したように、省略箇所［ｎｕｌｌ］を含む文は上記のテキスト２と３であるため、Ｓ１０１において、図６に示す
［テキスト２］：しかし、右乳腺部には疑います。
［テキスト３］：指摘されている病変を見ているものと考えます。
これらに対応する意味構造（ｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）から省略されている属性をＸ（１）・・・Ｘ（ｎ）として抽出する。
【００７６】
ここでは、ＳＹＭＰＴＯＭがＸ（１）に該当する。このｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅではこれ以外の属性は省略されていないため、Ｓ１０３のループ１の繰り返し処理は１回だけ行われる。次に文中で着目するｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの現れた位置の左側のｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ（ｉ）を読み込む。ここでは、図６（ａ）に示される［テキスト１］のｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅが読み込まれる。
【００７７】
次にステップＳ１０６のループ２の処理に進む。ループ２では任意の回数の繰り返しを行う。次にステップＳ１０７で着目するｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ（ｉ）の属性ＳＹＭＰＴＯＭの値ｘ'が省略されているかどうかを判断する。ここで、ｘ'には「転移」が該当するので、ステップＳ１１０に進み、属性Ｘ（１）の値に「転移」を代入した後、ループ２を抜ける。ループ１の処理は１回だけなので、省略箇所補間ステップの処理を終了する。
【００７８】
以上の処理の結果、上記の［テキスト２］、すなわち、
［テキスト２］：しかし、右乳腺部には疑います。
上記テキストにおいて省略されていたＳＹＭＰＴＯＭには図８（１）に示すように「転移」が補間される。
【００７９】
同様に、Ｓ１０１で図６（ｃ）に示される
［テキスト３］：指摘されている病変を見ているものと考えます。
このテキストのｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅから省略されている属性を抽出する。ここでは、ＬＯＣＡＴＩＯＮがＸ（１）に、ＡＲＥＡがＸ（２）に相当する。このｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅで省略されている属性は２つあるため、Ｓ１０３のループ１の繰り返し処理は２回行われることになる。次に文中で着目するｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの現れた位置の左側のｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ（ｉ）を読み込む。ここでは、図６（ｂ）に示される［テキスト２］のｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅが読み込まれる。
【００８０】
次にループ２の処理に進む。次にＳ１０７で着目するｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ（ｉ）の属性ＬＯＣＡＴＩＯＮの値ｘ'が省略されているかどうかを判断する。ここで、ｘ'に「乳腺部」が該当するので、Ｓ１１０に進み、属性Ｘ（１）の値に「転移」を代入した後、ループ２を抜ける。ループ１の先頭に戻り、今度はＸ（２）のＡＲＥＡの処理を行う。Ｓ１０７で着目するｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ（ｉ）の属性ＡＲＥＡの値ｘ'が省略されているかどうかを判断する。ここでｘ'に「右」が該当するので、属性Ｘ（２）の値に「右」を代入した後、ループ２を抜ける。ループ１の繰り返しもこれで終了するので、全体の処理を終了する。
【００８１】
以上の処理の結果、上記の３番目の文で省略されていたＬＯＣＡＴＩＯＮには「乳腺部」が、ＡＲＥＡには「右」が補間され、図８（２）に示すような補間結果が生成される。
【００８２】
本実施例では、省略箇所補間部２２１は省略箇所抽出部１０５の抽出した省略箇所の補間処理を行なう構成であり、例えば読影レポートの抜け漏れに対し、文脈を用いて修正が自動的に実行することができる。
【００８３】
［実施例３］
次に、本発明の文書作成支援システムの第３実施例について、図９以下を参照して説明する。
【００８４】
図９に示すように本実施例に係る文書作成支援システム３００は、テキスト入力部１０１、意味解析部１０２、語彙ルール保持部１０３、文法ルール保持部１０４、省略箇所抽出部１０５と、さらに、入力候補取得部３２１、辞書保持部３２２、入力候補出力部３２４を有する。これらの各処理部中、テキスト入力部１０１、意味解析部１０２、語彙ルール保持部１０３、文法ルール保持部１０４、省略箇所抽出部１０５は、図１〜図４を参照して説明した実施例１の処理と同様の処理を実行する。
【００８５】
本実施例３は、実施例１の構成の抽出結果出力部１０６の代わりに入力候補取得部３２１、辞書保持部３２２、入力候補出力部３２４を追加した構成を持つ。
【００８６】
本実施例において、実施例１との差異を中心に説明する。
［テキスト入力部］
テキスト入力部１０はで、読影レポートからテキストの読み込みを行う。ここでは、
入力文：「胸膜下にも疑います。」
という文が入力されたとして具体的処理について説明する。
【００８７】
［意味解析部］
意味解析部１０２は、入力されたテキストに対して意味解析処理を行う。ここで、意味解析処理は、基本構成で採用したＬＦＧ理論に基づくアルゴリズムを想定する。
図１０に、
入力文：「胸膜下にも疑います。」
この文を解析するための
（ａ）語彙ルールの例
（ｂ）文法ルールの例
を示す。
【００８８】
（ａ）語彙ルールの例において、実線太枠で囲まれている部分は、必要に応じて発火するオプショナル（任意の）ルールであり、点線太枠で囲まれている部分が上述の制約に該当する。文を解析するための文法ルールは図１０（ｂ）に示すとおりである。
【００８９】
意味解析部１０２は、これらのルールを用いて、
入力文：「胸膜下にも疑います。」
この文を解析して構文意味解析結果として、
＊構文意味構造：ｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅと、
＊意味構造：ｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅと、
これらを生成して出力する。
【００９０】
これらのルールを用いて出力したｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅとｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを図１１に示す。
【００９１】
［省略箇所抽出部］
次に省略箇所抽出部１０５において、上述のｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅから省略箇所を抽出する。
【００９２】
［入力候補獲得部］
次に、入力候補取得部３２１において、省略されておらず既に抽出済みである語を手がかかり語として用語辞書３２２に問い合わせ、省略箇所に該当する候補を得る。ここで省略されているのは属性がＳＹＭＰＴＯＭであることが分かるので、既に抽出が済んでいる部位名「胸膜」を手がかり語として用語辞書３２２を参照する。図１２に用語辞書の例を示す。
【００９３】
用語辞書は、図１２に示すように、用語を属性毎に対応付けたリストであり、図に示す例では、［Ｌｏｃａｔｉｏｎ］、［Ｓｙｍｐｔｏｎ］、［Ａｒｅａ］の各属性に含まれる語について、対応用語をリスト化している。用語辞書３２２から抽出したＳＹＭＰＴＯＭのリスト、ここでは、部位名［Ｌｏｃａｔｉｏｎ］に対する「胸膜」に対応する［Ｓｙｍｐｔｏｎ］として記録された「石灰化」、「肥厚」、「貯留」、「高吸収領域」、「結節性変化」が候補として獲得される。
【００９４】
［抽出候補提示部］
最後に抽出候補提示部３２３で、上記で抽出した省略箇所をユーザに出力する。図１３に出力画面のイメージを示す。
【００９５】
本実施例によれば、抜け漏れがあった読影レポートに対し、容易に修正を行うことができる。
【００９６】
最後に、上述した処理を実行する文書作成支援システムを構成する情報処理装置のハードウェア構成例について、図１４を参照して説明する。ＣＰＵ（Central Processing Unit）５０１は、ＯＳ（Operating System)に対応する処理や、上述の実施例において説明した構文意味解析処理、省略箇所抽出処理、省略箇所補間処理、入力候補取得処理、結果の出力処理などを実行する。これらの処理は、各情報処理装置のＲＯＭ、ハードディスクなどのデータ記憶部に格納されたコンピュータ・プログラムに従って実行される。
【００９７】
ＲＯＭ（Read Only Memory）５０２は、ＣＰＵ５０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を格納する。ＲＡＭ（Random Access Memory）５０３は、ＣＰＵ５０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を格納する。これらはＣＰＵバスなどから構成されるホストバス５０４により相互に接続されている。
【００９８】
ホストバス５０４は、ブリッジ５０５を介して、ＰＣＩ(Peripheral Component Interconnect/Interface)バスなどの外部バス５０６に接続されている。
【００９９】
キーボード５０８、ポインティングデバイス５０９は、ユーザにより操作される入力デバイスである。ディスプレイ５１０は、液晶表示装置またはＣＲＴ（Cathode Ray Tube）などから成り、各種情報をテキストやイメージで表示する。
【０１００】
ＨＤＤ（Hard Disk Drive）５１１は、ハードディスクを内蔵し、ハードディスクを駆動し、ＣＰＵ５０１によって実行するプログラムや情報を記録または再生させる。ハードディスクは、例えば文書や辞書、各種ルールの格納手段、解析結果の格納手段としても利用される。さらに、データ処理プログラム等、各種コンピュータ・プログラムが格納される。
【０１０１】
ドライブ５１２は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体５２１に記録されているデータまたはプログラムを読み出して、そのデータまたはプログラムを、インタフェース５０７、外部バス５０６、ブリッジ５０５、およびホストバス５０４を介して接続されているＲＡＭ５０３に供給する。
【０１０２】
接続ポート５１４は、外部接続機器５２２を接続するポートであり、ＵＳＢ，ＩＥＥＥ１３９４等の接続部を持つ。接続ポート５１４は、インタフェース５０７、および外部バス５０６、ブリッジ５０５、ホストバス５０４等を介してＣＰＵ５０１等に接続されている。通信部５１５は、ネットワークに接続され、各種データベースや他の情報処理装置との通信を実行する。
【０１０３】
なお、図１４に示す文書作成支援システムとしての情報処理装置のハードウェア構成例は、ＰＣを適用して構成した装置の一例であり、本発明の文書作成支援システムは、図１４に示す構成に限らず、上述した実施例において説明した処理を実行可能な構成であればよい。
【０１０４】
以上、特定の実施例を参照しながら、本発明について詳解してきた。しかしながら、本発明の要旨を逸脱しない範囲で当業者が実施例の修正や代用を成し得ることは自明である。すなわち、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、限定的に解釈されるべきではない。本発明の要旨を判断するためには、特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。
【０１０５】
また、明細書中において説明した一連の処理はハードウェア、またはソフトウェア、あるいは両者の複合構成によって実行することが可能である。ソフトウェアによる処理を実行する場合は、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれたコンピュータ内のメモリにインストールして実行させるか、あるいは、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。例えば、プログラムは記録媒体に予め記録しておくことができる。記録媒体からコンピュータにインストールする他、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットといったネットワークを介してプログラムを受信し、内蔵するハードディスク等の記録媒体にインストールすることができる。
【０１０６】
なお、明細書に記載された各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。また、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。
【産業上の利用可能性】
【０１０７】
以上、説明したように、本発明の構成によれば、例えば読影レポートなどの正確性の要求される文書の作成において、省略された語の部分を自動的に解析し、省略された語の部分を指摘するデータを生成して出力する構成としたので、文の修正が効率的に正しく行われる。例えば、ＬＦＧによって得られる意味構造としてのｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅを用いて省略された語の部分を自動的に解析して解析結果を出力する。さらに省略語の部分に入力すべき語を解析して補間する処理や、候補語を提示する。これらの構成によればユーザの負担を軽減して文書の修正を行なうことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０１０８】
【図１】本発明の文書作成支援システムの一実施例の構成を示す図である。
【図２】本発明の文書作成支援システムにおいて適用する語彙ルールと文法ルールの例を示す図である。
【図３】本発明の文書作成支援システムの処理において生成するｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅとｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの例について説明する図である。
【図４】本発明の文書作成支援システムの出力するデータ例について説明する図である。
【図５】本発明の文書作成支援システムの実施例２の構成を示す図である。
【図６】本発明の文書作成支援システムの実施例２の具体的処理例において生成するｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅについて説明する図である。
【図７】本発明の文書作成支援システムの実施例２の具体的処理シーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。
【図８】本発明の文書作成支援システムの実施例２において実行する補間処理について説明する図である。
【図９】本発明の文書作成支援システムの実施例３の構成を示す図である。
【図１０】本発明の文書作成支援システムにおいて適用する語彙ルールと文法ルールの例を示す図である。
【図１１】本発明の文書作成支援システムの処理において生成するｆ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅとｓ−ｓｔｒｕｃｔｕｒｅの例について説明する図である。
【図１２】本発明の文書作成支援システムの実施例３において適用する用語辞書の例について説明する図である。
【図１３】本発明の文書作成支援システムの出力するデータ例について説明する図である。
【図１４】本発明の一実施形態に係る文書作成支援システムのハードウェア構成例について説明する図である。
【符号の説明】
【０１０９】
１００  文書作成支援システム
１０１  テキスト入力部
１０２  意味解析部
１０３  語彙ルール保持部
１０４  文法ルール保持部
１０５  省略箇所抽出部
１０６  抽出結果出力部
２２１  省略箇所補間部
３２１  入力候補取得部
３２２  辞書保持部
３２３  入力候補出力部
５０１  ＣＰＵ(Central Processing Unit)
５０２  ＲＯＭ（Read-Only-Memory）
５０３  ＲＡＭ（Random Access Memory）
５０４  ホストバス
５０５  ブリッジ
５０６  外部バス
５０７  インタフェース
５０８  キーボード
５０９  ポインティングデバイス
５１０  ディスプレイ
５１１  ＨＤＤ（Hard Disk Drive）
５１２  ドライブ
５１４  接続ポート
５１５  通信部
５２１  リムーバブル記録媒体
５２２  外部接続機器
【図１】
2009015554.tif 000003
【図２】
2009015554.tif 000004
【図３】
2009015554.tif 000005
【図４】
2009015554.tif 000006
【図５】
2009015554.tif 000007
【図６】
2009015554.tif 000008
【図７】
2009015554.tif 000009
【図８】
2009015554.tif 000010
【図９】
2009015554.tif 000011
【図１０】
2009015554.tif 000012
【図１１】
2009015554.tif 000013
【図１２】
2009015554.tif 000014
【図１３】
2009015554.tif 000015
【図１４】
2009015554.tif 000016