JP7280361B2 - 薬剤識別装置、薬剤識別方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、薬剤識別装置、薬剤識別方法及びプログラムに関し、特に類似する薬剤を有する薬剤を識別する薬剤識別装置、薬剤識別方法及びプログラムに関する。

従来より、処方箋通りに薬剤が調剤されているか否かの監査を行うために、調剤された薬剤を撮影し、その撮影画像に基づいて薬剤を識別する技術が用いられてきた。

例えば、特許文献１では、形状、色及び大きさが類似する薬剤の誤判定を防ぐことを目的とし、薬剤を撮影した撮影画像を用いて処方箋通りに調剤されているか否かの検査を行う技術が記載されている。具体的には、特許文献１に記載された技術では、処方箋に従って調剤されるべき薬剤及びその薬剤に類似する薬剤の薬剤画像（登録画像）を薬剤データベースから取得し、取得した薬剤画像と調剤された薬剤を撮影した撮影画像との照合を行っている。

特開２０１４－６４８３６号公報

ここで、特許文献１に記載された技術では、分包袋に分包された薬剤の各々とデータベースから取得した薬剤画像の各々の組み合わせを全て照合する必要がある。例えば特許文献１に記載の技術では、一つの分包袋に薬剤Ａ及び薬剤Ｂの２つの薬剤が調剤される場合であって、Ａに類似する薬剤αが存在する場合には、薬剤データベースから薬剤画像は３枚（薬剤画像Ａ、Ｂ及びα）取得され、薬剤Ａ及び薬剤Ｂと３枚の薬剤画像との計１２（２×３）回の照合が必要になり、効率的な照合が行われていない。

本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、その目的は、類似する薬剤を有する薬剤を識別する場合であっても、正確に効率的な識別を行うことができる薬剤識別装置、薬剤識別方法及びプログラムを提供することである。

上記目的を達成するための本発明の一の態様である薬剤識別装置は、第１の薬剤が類似する第２の薬剤を有する場合の第１の薬剤を識別する薬剤識別装置であって、第１の薬剤の画像である第１の登録画像、及び第２の薬剤が存在する場合に第２の薬剤の画像である第２の登録画像が第１の登録画像に関連して記憶されている薬剤データベースと、識別の対象である薬剤の対象画像が入力される画像入力部と、対象画像から薬剤が写っている薬剤領域を抽出する薬剤領域抽出部と、薬剤データベースから第１の薬剤に対応する、第１の登録画像及び第２の登録画像を取得する登録画像取得部と、薬剤領域抽出部で抽出された薬剤領域と対応する第１の登録画像との類似認識を行う第１の認識部と、第１の認識部において、第１の登録画像と類似すると認識された薬剤領域について、第２の登録画像との類似認識を行う第２の認識部と、第１の認識部及び第２の認識部の認識結果に基づいて、薬剤が第１の薬剤であるか否かの識別を行う薬剤識別部と、を備える。

本態様によれば、第１の登録画像と第２の登録画像との類似認識の結果に基づいて識別が行われ、また、第２の登録画像との類似認識は、第２の登録画像と類似すると考えられる薬剤領域に対して行われるので、正確で効率的な識別を行うことができる。

好ましくは、第１の認識部は、薬剤領域と第１の登録画像との第１の類似度を算出し、第１の類似度と閾値とを比較することにより、類似認識を行う。

好ましくは、第２の認識部は、薬剤領域と第２の登録画像との第２の類似度を算出する。

好ましくは、薬剤識別部は、第１の類似度が第２の類似度よりも大きい場合に、薬剤領域に写っている薬剤を第１の薬剤であると識別し、第１の類似度が第２の類似度以下である場合に、薬剤領域に写っている薬剤を第１の薬剤でないと識別する。

好ましくは、第１の薬剤は、類似する複数の第２の薬剤を有する。

好ましくは、第２の認識部は、薬剤領域と複数の第２の登録画像の各々との第２の類似度を算出する。

好ましくは、薬剤識別部は、第１の類似度が複数の第２の類似度の各々よりも大きい場合に、薬剤領域に写っている薬剤を第１の薬剤であると識別し、第１の類似度が複数の第２の類似度の少なくとも一つ以下である場合に、薬剤領域に写っている薬剤を第１の薬剤でないと識別する。

好ましくは、第１の認識部及び第２の認識部の類似認識は、テンプレートマッチングにより行われる。

本発明の他の態様である薬剤識別方法は、第１の薬剤が類似する第２の薬剤を有する場合の第１の薬剤を識別する薬剤識別方法であって、第１の薬剤の画像である第１の登録画像、及び第２の薬剤が存在する場合に第２の薬剤の画像である第２の登録画像が第１の登録画像に関連して記憶されている薬剤データベースから、第１の薬剤に対応する、第１の登録画像及び第２の登録画像を取得する登録画像取得ステップと、識別の対象である薬剤の対象画像が入力される画像入力ステップと、対象画像から薬剤が写っている薬剤領域を抽出する薬剤領域抽出ステップと、薬剤領域抽出ステップで抽出された薬剤領域と対応する第１の登録画像との類似認識を行う第１の認識ステップと、第１の認識ステップにおいて、第１の登録画像と類似すると認識された薬剤領域について、第２の登録画像との類似認識を行う第２の認識ステップと、第１の認識ステップ及び第２の認識ステップの認識結果に基づいて、薬剤が第１の薬剤であるか否かの識別を行う薬剤識別ステップと、を含む。

本発明の他の態様であるプログラムは、第１の薬剤が類似する第２の薬剤を有する場合の第１の薬剤を識別する薬剤識別工程をコンピュータに実行させるプログラムであって、第１の薬剤の画像である第１の登録画像、及び第２の薬剤が存在する場合に第２の薬剤の画像である第２の登録画像が第１の登録画像に関連して記憶されている薬剤データベースから、第１の薬剤に対応する、第１の登録画像及び第２の登録画像を取得する登録画像取得ステップと、識別の対象である薬剤の対象画像が入力される画像入力ステップと、対象画像から薬剤が写っている薬剤領域を抽出する薬剤領域抽出ステップと、薬剤領域抽出ステップで抽出された薬剤領域と対応する第１の登録画像との類似認識を行う第１の認識ステップと、第１の認識ステップにおいて、第１の登録画像と類似すると認識された薬剤領域について、第２の登録画像との類似認識を行う第２の認識ステップと、第１の認識ステップ及び第２の認識ステップの認識結果に基づいて、薬剤が第１の薬剤であるか否かの識別を行う薬剤識別ステップと、を含む薬剤識別工程をコンピュータに実行させる。

本発明によれば、第１の登録画像と第２の登録画像との類似認識の結果に基づいて識別が行われ、また、第２の登録画像との類似認識は、第２の登録画像と類似すると考えられる薬剤領域に対して行われるので、正確で効率的な識別を行うことができる。

図１は、類似度分布を示す図である。 図２は、類似度分布を示す図である。 図３は、一包化監査支援システムの構成を示す図である。 図４は、照明下で分包袋の画像を取得する様子を示す図である。 図５は、照明下で分包袋の画像を取得する様子を示す他の図である。 図６は、薬剤識別装置の構成例を示すブロック図である。 図７は、薬剤識別方法に関して説明するフローチャートである。 図８は、薬剤データベースの記憶構成例を示す図である。 図９は、対象画像を示す図である。 図１０は、類似度の算出に関して説明するフローチャートである。 図１１は、第１の認識部の類似認識、第２の認識部の類似認識及び薬剤識別を示すフローチャートである。 図１２は、対象画像を示す図である。 図１３は、第１の認識部の類似認識、第２の認識部の類似認識及び薬剤識別を示すフローチャートである。

以下、添付図面に従って本発明にかかる薬剤識別装置、薬剤識別方法及びプログラムの好ましい実施の形態について説明する。

＜類似薬剤＞
先ず、薬剤αが類似薬剤βを有する場合に、薬剤αの正確な識別が困難となることについて説明する。以下の例では、薬剤αを処方箋に従って分包袋に入れる場合について説明する。

薬剤αは、サイズ、色、刻印（印字）が似ている類似薬剤である薬剤βを有する。このとき、処方すべきは薬剤αであるが、分包袋内に誤って薬剤βが入っていても、薬剤βを薬剤αと誤って識別してしまう場合がある。

図１及び図２は、識別対象の薬剤の画像と登録画像（マスタ画像）との類似度分布を示す図である。図１及び図２の縦軸は出願頻度を示し、横軸は登録画像との類似度を示す。なお、登録画像とはその薬剤を照合するために予め用意された薬剤の画像である。登録画像は薬剤データベースに記憶され、登録画像と撮影された薬剤の画像又は強調処理された薬剤の画像と照合することにより、薬剤を特定することができる。

図１は、薬剤αと薬剤αと類似していない薬剤γの類似度分布を示す図である。薬剤αを撮影した画像（薬剤領域）と薬剤αの登録画像αとの類似度分布５３が示されており、薬剤γを撮影した画像（薬剤領域）と薬剤αの登録画像αとの類似度分布５１が示されている。

登録画像αと薬剤αを撮影した画像とは、算出される類似度の値に一定の幅があるが、比較的高く類似度が算出される（類似度分布５３を参照）。一方で、登録画像αと薬剤γを撮影した画像とは、算出される類似度の値に一定の幅があるが、比較的低く類似度が算出される（類似度分布５１を参照）。しかしながら、薬剤αと薬剤γとは、類似していないので、類似度分布５１と類似度分布５３とが重なることはない。

従って、薬剤αを類似度によって識別する場合の閾値Ｔｈ１を図１に示す様に類似度分布５１及び類似度分布５３との間に設定することにより、登録画像αにより薬剤αを正確に識別することができる。

一方で、薬剤αと類似薬剤の薬剤βとの識別では、上述したように閾値を設定することは、以下に説明するように困難となる。

図２は、登録画像αと薬剤α、及び登録画像αと薬剤βとの類似度分布を示す図である。類似度分布５７は、薬剤αを撮影した画像（薬剤領域）と登録画像αとの類似度分布を示し、類似度分布５５は、薬剤βを撮影した画像（薬剤領域）と登録画像αとの類似度分布を示す。登録画像αと薬剤αを撮影した画像とは、算出される類似度の値に一定の幅があるが、比較的高く類似度が算出される（類似度分布５７を参照）。一方で、登録画像αと薬剤βを撮影した画像とは、算出される類似度の値に一定の幅があるが、比較的低く類似度が算出される（類似度分布５５を参照）。また、薬剤αと薬剤βとは、サイズ、色、及び刻印（印字）が類似しているので、類似度分布５５と類似度分布５７とは一部で重なる。

このように、類似度分布５５と類似度分布５７とが一部で重なっているので、図１に示したように、二つの類似度分布の間に閾値Ｔｈ１を設定することができない。一方で、薬剤αを識別する類似度の閾値Ｔｈ２（図２参照）を設定すると、薬剤αは薬剤αとして識別することができるが、薬剤βも薬剤αとして誤って識別される場合が発生してしまう。また、類似度の閾値Ｔｈ３（図２参照）を設定すると、薬剤Ａであるのにもかかわらず薬剤Ａとして識別されない場合が発生してしまう。

このように、類似度分布が一部で重なるような、類似薬剤βを有する薬剤αを正確に識別するための類似度の閾値を決定することは困難である。

そこで本発明を利用することにより、類似薬剤を有する薬剤を識別する場合であっても、正確に且つ効率的に識別を行うことができる。

＜薬剤識別装置＞
図３は、本発明の薬剤識別装置２（図６）を搭載する一包化監査支援システム１の構成を示す図である。一包化監査支援システム１は処理部１０と、記憶部（薬剤データベース２０Ａ（図６参照））２０と、表示部３０と、操作部４０と、搬送機構５０と、照明部１２と、カメラ１５Ａと、カメラ１５Ｂと、処方箋リーダ１６とを備える。なお、一包化監査支援システム１では、処方箋に従って適切に薬剤が一包化されているかの監査の支援が行われる。具体的には、薬剤識別装置２により一包化された薬剤を識別し、その識別結果を表示部３０（モニタ３２）に表示することにより、ユーザの監査の支援を行う。なお、薬剤識別装置２が利用される例は、一包化監査に限られるものではない。例えば患者が別の病院で処方されて所持していた薬を、入院時に持参した場合に、薬剤識別装置２を利用して、その持参した薬剤の鑑別を行ってもよい。また、薬剤識別装置２が識別する薬剤は、処方箋によって処方される薬剤に限られない。例えば、薬剤識別装置２は処方箋が無い場合であっても、識別対象（第１の薬剤）を特定することできる情報（第１の薬剤を特定する情報）があれば、薬剤識別装置２は薬剤を識別することができる。

カメラ１５Ａ及びカメラ１５Ｂはデジタルカメラにより構成される。図４に示すように、分包袋ＴＰ（薬包）が連続して構成される薬包帯ＰＢの上側（図４の＋Ｚ側）にカメラ１５Ａが配置され、薬包帯ＰＢの下側（図４の－Ｚ側）にカメラ１５Ｂが配置されて、一つの分包袋ＴＰに分包された薬剤を上下（複数の異なる方向）から撮影する。分包袋ＴＰ（薬包帯ＰＢ）は搬送機構５０により図４の＋Ｘ方向（薬包帯ＰＢの長手方向に沿った軸；図４の矢印方向）に搬送され、撮影の際には照明部１２が有する複数の光源１３が４方向から分包袋ＴＰを照明する。図５において、複数の光源１３のそれぞれとカメラ１５Ａ、１５Ｂの撮影光軸ＰＡとの間隔（ｄ１、ｄ２、ｄ３、ｄ４）は同じである。つまり、複数の光源１３と撮影光軸ＰＡとが等間隔（ｄ１＝ｄ２＝ｄ３＝ｄ４）である。

処方箋リーダ１６は、処方箋情報を読み取る。例えばＯＣＲ（Optical Character Recognition）により、紙に記載された処方箋から患者氏名、処方された薬剤及びその数量等の情報を読み取る。処方された薬剤に関する情報を示すバーコード等が処方箋に記録されている場合は、処方された薬剤及びその数量等の情報をバーコードから読み取ってもよい。また、ユーザが処方箋を読み取り、操作部４０が有するキーボード等の入力デバイスにより処方箋情報を入力してもよい。

図６は、薬剤識別装置２の構成例を示すブロック図である。薬剤識別装置２は、主に処理部１０及び記憶部２０で構成される。

処理部１０は、画像入力部１０Ａ、薬剤領域抽出部１０Ｂ、登録画像取得部１０Ｃ、第１の認識部１０Ｄ、第２の認識部１０Ｅ及び薬剤識別部１０Ｆを備える。これらの機能は、コンピュータに搭載されるＣＰＵ（Central Processing Unit）、各種電子回路等のデバイスが、ＥＥＰＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable Read Only Memory：非一時的記録媒体）等に記憶されたデータを参照して実現される。また、これらの機能は記憶部２０のＲＯＭ（Read Only Memory：非一時的記録媒体）等に記憶された薬剤識別プログラムを実行することにより行われる。処理の際には、ＲＡＭ（Random Access Memory）等が一時記憶領域、作業領域として用いられる。なお図６ではこれらデバイスの図示は省略する。

また、処理部１０は、記憶部２０に接続されており、記憶部２０に記憶されているプログラム及び薬剤データベース２０Ａのデータを自由に取り出し、及び書き換えを行うことができる。

＜薬剤識別方法＞
図７は、薬剤識別装置２を使用した薬剤識別方法（薬剤識別工程）に関して説明するフローチャートである。なお、各ステップの詳しい説明は後で行う。

先ず、処方箋リーダ１６により処方箋が読まれ処方箋情報が取得される。そして処方箋情報に基づいて登録画像取得部１０Ｃにより、処方箋により調剤され得る薬剤の第１の登録画像及び第２の登録画像が取得される（登録画像取得ステップ：ステップＳ１０）。ここで第１の登録画像とは、処方箋情報により調剤される第１の薬剤の登録画像である。また、第２の登録画像とは、第１の薬剤に類似する第２の薬剤の登録画像である。

次に、画像入力部１０Ａに、一つの分包袋ＴＰを撮影した対象画像ＰＩ（図９参照）が入力される（画像入力ステップ：ステップＳ１１）。その後、薬剤領域抽出部１０Ｂにより、対象画像ＰＩにおいて薬剤領域Ｒ１及び薬剤領域Ｒ２が抽出される（図９参照）（薬剤領域抽出ステップ：ステップＳ１２）。そして、第１の認識部１０Ｄにより、薬剤領域Ｒ１及び薬剤領域Ｒ２に関して、第１の登録画像との類似認識が行われる（第１の認識ステップ：ステップＳ１３）。そして、第１の認識部１０Ｄは、薬剤領域Ｒ１及び薬剤領域Ｒ２と第１の登録画像との類似認識を行う（ステップＳ１４）。第１の認識部１０Ｄにより、第１の登録画像と類似しないと認識された場合には、第１の認識部１０Ｄの認識結果に基づいて、薬剤識別部１０Ｆは薬剤の識別を行う。一方、第１の認識部１０Ｄにより、第１の登録画像と類似すると認識された場合には、第２の認識部１０Ｅにより、第１の登録画像と類似すると認識された薬剤領域について、第２の登録画像との類似認識を行う（第２の認識ステップ：ステップＳ１５）。その後、薬剤識別部１０Ｆは、第１の認識部１０Ｄ及び第２の認識部１０Ｅの認識結果に基づいて、薬剤の識別を行う（薬剤識別ステップ：ステップＳ１６）。

次に、上述した薬剤識別装置２を搭載した一包化監査支援システム１を使用した薬剤識別方法の各ステップに関して詳細に説明する。

＜＜登録画像取得ステップ＞＞
登録画像取得ステップ（ステップＳ１０）は登録画像取得部１０Ｃにより行われる。登録画像取得部１０Ｃは、薬剤データベース２０Ａから処方箋情報に基づいて第１の薬剤に対応する、第１の登録画像及び第２の登録画像を取得する。具体的には、登録画像取得部１０Ｃは、処方箋リーダ１６で取得された処方箋情報を取得し、処方箋情報により調剤される第１の薬剤の第１の登録画像と、第１の薬剤に類似する第２の薬剤の第２の登録画像を薬剤データベース２０Ａから取得する。なお、上述の説明では、登録画像取得部１０Ｃは、処方箋リーダ１６で処方箋情報に基づいて第１の薬剤に対応する、第１の登録画像及び第２の登録画像を取得した例を説明した。しかし、登録画像取得部１０Ｃが薬剤データベース２０Ａから第１の登録画像及び第２の登録画像を取得する態様は上述の例に限定されるものではない。例えば、ユーザが処方箋情報を操作部４０で入力し、その入力された処方箋情報に基づいて、登録画像取得部１０Ｃは薬剤データベース２０Ａから第１の登録画像及び第２の登録画像を取得してもよい。

図８は、薬剤データベース２０Ａの記憶構成例を示す図である。

薬剤データベース２０Ａでは、「薬剤名称」「登録画像」及び「類似薬剤」が関連して記憶されている。薬剤Ａという薬剤名称は、薬剤Ａの表面画像及び類似薬剤が薬剤Ｘであることが関連して記憶されている。薬剤Ａの表面画像は「Ａ」の刻印が表面に付されている。また、薬剤Ａの類似薬剤は薬剤Ｘである。薬剤Ｂという薬剤名称は、薬剤Ｂの表面画像及び類似薬剤が無いことが関連して記憶されている。薬剤Ｂの表面画像は「Ｂ」の刻印が表面に付されている。薬剤Ｃという薬剤名称は、薬剤Ｃの表面画像及び類似薬剤が薬剤Ｙ及び薬剤Ｚであることが関連して記憶されている。薬剤Ｃの表面画像は「Ｃ」の刻印が表面に付されている。また、薬剤Ｃの類似薬剤は薬剤Ｙ及び薬剤Ｚである。このように、薬剤データベース２０Ａでは、薬剤名称、登録画像及び類似薬剤が関連して記憶されている。なお、図８に示した薬剤データベース２０Ａの記憶構成は、一例であってこれに限定されるものではない。例えば登録画像は、薬剤の表面画像と薬剤の裏面画像とを有していてもよい。このように、登録画像に表面画像と裏面画像とを有することにより、より詳細に類似認識を行うことができる。

例えば、処方箋に基づいて、一つの分包袋ＴＰに薬剤Ａ及び薬剤Ｂを入れることとなっている場合には、登録画像取得部１０Ｃは、薬剤Ａの登録画像Ａ（第１の登録画像）及び薬剤Ｂの登録画像Ｂ（第１の登録画像）を取得する。また、登録画像取得部１０Ｃは、薬剤Ａには薬剤Ｘが類似するので、薬剤Ｘの登録画像Ｘ（第２の登録画像）を取得する。

＜＜画像入力ステップ及び薬剤領域抽出ステップ＞＞
画像入力ステップ（ステップＳ１１）は画像入力部１０Ａにより行われる。画像入力部１０Ａには、識別対象である薬剤の対象画像が入力される。例えば対象画像は、薬剤が処方箋通りに一包化されていることを識別する場合には、薬剤が入れられた一つの分包袋ＴＰを撮影した画像である。ここで対象画像は、分包袋ＴＰを撮影した１枚の撮影画像で構成されても良いし、単数又は複数の撮影画像において薬剤Ａ及び薬剤Ｂの刻印又は印字を画像処理で強調した画像であってもよい。

薬剤領域抽出ステップ（ステップＳ１２）は薬剤領域抽出部１０Ｂにより行われる。薬剤領域抽出部１０Ｂは、対象画像から、識別の対象の薬剤が写っている薬剤領域を薬剤毎に抽出（切り出す）する。薬剤領域抽出部１０Ｂは、例えば薬剤と背景との色の違いに基づいて、薬剤領域を抽出する。

図９は、画像入力部１０Ａに入力された対象画像ＰＩを示す図である。対象画像ＰＩは、カメラ１５Ａで撮影され、処理部１０の刻印（印字）強調処理部（不図示）で強調処理が行われている。薬剤領域抽出部１０Ｂは、薬剤Ａの薬剤領域Ｒ１と薬剤Ｂの薬剤領域Ｒ２とをそれぞれ抽出する。なお、一包化監査支援システム１では、カメラ１５Ａ及びカメラ１５Ｂで分包袋ＴＰを両面から撮影をして、薬剤の表面及び裏面の画像を漏れなく取得することができる。しかし、図９に示した例では、カメラ１５Ａで撮影したものであり、薬剤Ａ及び薬剤Ｂの表面の画像を取得できた場合の例である。

＜＜第１の認識ステップ、第２の認識ステップ及び薬剤識別ステップ＞＞
第１の認識ステップ（ステップＳ１３）は第１の認識部１０Ｄにより行われる。第１の認識部１０Ｄは、薬剤領域抽出部１０Ｂで抽出された薬剤領域と対応する第１の登録画像との類似認識を行う。具体的に、第１の認識部１０Ｄは、薬剤領域と第１の登録画像との第１の類似度を算出し、第１の類似度と閾値とを比較することにより、類似認識を行う。

第２の認識ステップ（ステップＳ１５）は第２の認識部１０Ｅにより行われる。第２の認識部１０Ｅは、第１の認識部１０Ｄにおいて、第１の登録画像と類似すると認識された薬剤領域について、第２の登録画像との類似認識を行う。具体的に、第２の認識部１０Ｅは、薬剤領域と第２の登録画像の第２の類似度を算出する。

薬剤識別ステップ（ステップＳ１６）は、薬剤識別部１０Ｆにより行われる。薬剤識別部１０Ｆは、第１の認識部１０Ｄ及び第２の認識部１０Ｅの認識結果に基づいて、薬剤が第１の薬剤であるか否かの識別を行う。具体的に、薬剤識別部１０Ｆは、第１の類似度が第２の類似度よりも大きい場合に、薬剤領域に写っている薬剤を第１の薬剤であると識別し、第１の類似度が第２の類似度以下である場合に、薬剤領域に写っている薬剤を第１の薬剤でないと識別する。

図１０は、第１の認識部１０Ｄで行われる類似度の算出に関して説明するフローチャートである。なお、第２の認識部１０Ｅでも類似度が算出されるが、第１の認識部１０Ｄと同様にして類似度の算出が行われるので説明は省略する。

先ず、第１の認識部１０Ｄは、薬剤領域と第１の登録画像とのサイズ又は形（外接矩形）が異なるか否かを認識する（ステップＳ２０）。ここで、薬剤領域と第１の登録画像とのサイズ又は形（外接矩形）のいずれかが異なれば、類似度は「０」ゼロと算出する（ステップＳ２４）。なお、第１の認識部１０Ｄは、薬剤領域と第１の登録画像との特徴量の差に基づいて、サイズ又は形（外接矩形）が異なるか否かを認識する。例えば、第１の認識部１０Ｄは、薬剤領域と第１の登録画像との特徴量の差が閾値以上である場合には、両者は異なると認識する。

次に、第１の認識部１０Ｄは、薬剤領域と第１の登録画像との輝度（明るさ）が異なるか否かを認識する（ステップＳ２１）。ここで、第１の認識部１０Ｄは、薬剤領域と第１の登録画像との輝度（明るさ）が異なれば、類似度は「０」ゼロと算出する（ステップＳ２４）。なお、第１の認識部１０Ｄは、薬剤領域と第１の登録画像との輝度の差に基づいて、輝度が異なるか否かを認識する。例えば、第１の認識部１０Ｄは、薬剤領域と第１の登録画像との輝度の差が閾値以上である場合には、両者は異なると認識する。

次に、第１の認識部１０Ｄは、薬剤領域と第１の登録画像との色が異なるか否かを認識する（ステップＳ２２）。ここで、第１の認識部１０Ｄは、薬剤領域と第１の登録画像との色が異なる場合には、類似度は「０」ゼロと認識する（ステップＳ２４）。なお、第１の認識部１０Ｄは、薬剤領域と第１の登録画像とのＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の値の差に基づいて、色が異なるか否かを認識する。例えば、第１の認識部１０Ｄは、薬剤領域と第１の登録画像との色の差が閾値以上である場合には、両者は異なると認識する。

次に、第１の認識部１０Ｄは、薬剤領域と第１の登録画像との類似度を算出する（ステップＳ２２）。第１の認識部１０Ｄは、テンプレートマッチングにより類似度を算出する。例えば類似度は、１．０が最も類似する場合（同一の場合）であり、異なる箇所の程度により、１．０から低く算出される。

このようにして、第１の認識部１０Ｄは、薬剤領域と第１の登録画像との第１の類似度を算出する。なお、第２の認識部１０Ｅは第１の認識部１０Ｄと同様に類似度を算出してもよいが、第２の認識部１０Ｅは、第１の認識部１０Ｄで類似すると認識された薬剤領域について類似度を算出するので、初めからテンプレートマッチングにより類似度を直接算出（図１０のステップＳ２３）してもよい。

次に、第１の認識部１０Ｄの類似認識、第２の認識部１０Ｅの類似認識及び薬剤識別部１０Ｆの薬剤識別に関して、薬剤Ａ及び薬剤Ｂのそれぞれの識別について具体的に説明する。

図１１は、第１の認識部１０Ｄの類似認識、第２の認識部１０Ｅの類似認識及び薬剤識別を示すフローチャートである。

先ずは、対象画像ＰＩにおける薬剤領域Ｒ１の識別に関して説明する。

第１の認識部１０Ｄは、薬剤領域Ｒ１と登録画像Ａ及び登録画像Ｂとの類似認識を行う（ステップＳ３０）。具体的には、薬剤領域Ｒ１と登録画像Ａとは、サイズ（形）、輝度（明るさ）、及び色が同じであるので第１の認識部１０Ｄは、テンプレートマッチングにより類似度を算出する（図１０のステップＳ２３を参照）。一方、第１の認識部１０Ｄは、薬剤領域Ｒ１と登録画像Ｂとはサイズが異なるので類似度をゼロと算出する。

そして、第１の認識部１０Ｄは、算出された類似度と閾値ＴｈＡとを比較して、類似認識を行う。薬剤領域Ｒ１と登録画像Ａとの類似度は、閾値ＴｈＡ以上であるので、薬剤領域Ｒ１と登録画像Ａと類似すると認識する。なお、閾値ＴｈＡは、できるだけ薬剤Ａを漏れなく抽出する観点より低めに設定されることが好ましい。例えば閾値ＴｈＡは、図２で説明した閾値Ｔｈ２のように設定される。一方、第１の認識部１０Ｄは、薬剤領域Ｒ１と登録画像Ｂとは、類似度がゼロであり閾値ＴｈＡより小さいので、類似していないと認識し、薬剤識別部１０Ｆは、薬剤領域Ｒ１は薬剤Ｂでないと識別する（ステップＳ３５）。

その後、第２の認識部１０Ｅは、薬剤Ａの類似薬剤の有無について判定し（ステップＳ３１）、類似薬剤が有る場合には、薬剤領域Ｒ１と登録画像Ｘとの第２の類似度を算出する（ステップＳ３２）。そして、薬剤識別部１０Ｆは、第１の類似度と第２の類似度に基づいて、薬剤領域Ｒ１が薬剤Ａであるか否かを識別する（ステップＳ３３）。具体的には、薬剤識別は、第１の類似度が第２の類似度よりも大きい場合には、薬剤領域Ｒ１を薬剤Ａと識別する（ステップＳ３４）。一方、第１の類似度が第２の類似度以下の場合には、薬剤領域Ｒ１は薬剤Ａではないと識別する（ステップＳ３４）。

次に、対象画像ＰＩにおける薬剤領域Ｒ２の識別に関して、同様に図１１に沿って説明する。

第１の認識部１０Ｄは、薬剤領域Ｒ２と登録画像Ａ及び登録画像Ｂとの類似認識を行う（ステップＳ３０）。具体的には、薬剤領域Ｒ２と登録画像Ｂとは、サイズ（形）、色、刻印（印字）が同じであるので第１の認識部１０Ｄは、テンプレートマッチングにより類似度を算出する（図１０のステップＳ２３を参照）。一方、第１の認識部１０Ｄは、薬剤領域Ｒ２と登録画像Ａとはサイズが異なるので、類似度をゼロと算出する。

そして、第１の認識部１０Ｄは、算出された類似度と閾値ＴｈＡとを比較して、類似認識を行う。薬剤領域Ｒ２と登録画像Ｂとの類似度は、閾値ＴｈＡ以上であるので、薬剤領域Ｒ２と登録画像Ｂと類似すると認識する。そして、第２の認識部１０Ｅは、薬剤Ｂの類似薬剤の有無について判定し（ステップＳ３１）、薬剤Ｂには類似薬剤は存在しないので、第２の認識部１０Ｅは第２の類似度を算出しない。その後、薬剤識別部１０Ｆは、第１の認識部１０Ｄの類似認識に基づいて、薬剤領域Ｒ２に写っている薬剤は薬剤Ｂと識別する（ステップＳ３４）。一方、第１の認識部１０Ｄは、薬剤領域Ｒ２と登録画像Ａとは、類似度がゼロであり閾値ＴｈＡより小さいので、類似していないと認識し、薬剤識別部１０Ｆは、薬剤領域Ｒ２は薬剤Ａでないと識別する（ステップＳ３５）。

以上で説明したように、本発明においては、先ず、第１の認識部１０Ｄにより、薬剤領域と対応する第１の登録画像との類似認識が行われる。そして、本態様では、第１の認識部１０Ｄにおいて、第１の登録画像と類似すると認識された薬剤領域について、第２の登録画像との類似認識が行われる。これにより、本態様は、第２の登録画像との類似認識は、第２の登録画像と類似すると考えられる薬剤領域に対して行われるので、正確で効率的な識別を行うことができる。

＜その他の例＞
＜＜類似薬剤が複数ある場合＞＞
上述した説明では、薬剤Ａ（第１の画像）が一つの類似薬剤（薬剤Ｘ）を有する場合について説明を行った。しかしながら、本発明はこの例に限定されず、類似薬剤が複数ある場合にも適用される。

図１２は、画像入力部１０Ａに入力された対象画像ＰＪを示す図である。対象画像ＰＪは図９で説明した対象画像ＰＩと同様にして取得されている。そして、薬剤領域抽出部１０Ｂは、薬剤Ｃの薬剤領域Ｒ３を抽出する。

図１３は、第１の認識部１０Ｄの類似認識、第２の認識部１０Ｅの類似認識及び薬剤識別部１０Ｆの薬剤識別を示すフローチャートである。薬剤Ｃの識別について、図１１のフローチャートに沿って説明をする。なお、処方箋情報では、一つの分包袋ＴＰに第１の薬剤である薬剤Ｃを入れることになっており、登録画像取得部１０Ｃは、処方箋情報に基づいて第１の薬剤に対応する、登録画像Ｃ、登録画像Ｙ及び登録画像Ｚを薬剤データベース２０Ａから取得する。

第１の認識部１０Ｄは、薬剤領域Ｒ３と登録画像Ｃとの類似認識を行う（ステップＳ４０）。具体的には、薬剤領域Ｒ３と登録画像Ｃとは、サイズ（形）、輝度（明るさ）、及び色が同じであるので第１の認識部１０Ｄは、テンプレートマッチングにより類似度を算出する（図１０のステップＳ２３を参照）。

その後、第１の認識部１０Ｄは、算出された類似度と閾値ＴｈＡとを比較して、類似認識を行う。薬剤領域Ｒ３と登録画像Ｃとの類似度は、閾値ＴｈＡ以上であるので、薬剤領域Ｒ３と登録画像Ｃと類似すると認識する。

その後、第２の認識部１０Ｅは、薬剤領域Ｒ３と登録画像Ｙとの第２の類似度（１）を算出する（ステップＳ４１）。また、第２の認識部１０Ｅは、薬剤領域Ｒ３と登録画像Ｚとの第２の類似度（２）を算出する（ステップＳ４２）。このように、第２の認識部１０Ｅは、類似薬剤の登録画像の各々について類似度を算出する。そして、薬剤識別部１０Ｆは、第１の類似度と第２の類似度の各々に基づいて識別を行う。具体的には、薬剤識別部１０Ｆは、第１の類似度が第２の類似度（１）よりも大きいか否かの判定を行う（ステップＳ４３）。薬剤識別部１０Ｆは、第１の類似度が第２の類似度（１）よりも大きくない場合には、薬剤領域Ｒ３は薬剤Ｃでないと識別する。一方、第１の類似度が第２の類似度（１）よりも大きい場合には、次に薬剤識別部１０Ｆは、第１の類似度が第２の類似度（２）よりも大きいか否かの判定を行う（ステップＳ４４）。薬剤識別部１０Ｆは、第１の類似度が第２の類似度（２）よりも大きくない場合には、薬剤領域Ｒ３は薬剤Ｃでないと識別する（ステップＳ４６）。一方、第１の類似度が第２の類似度（２）よりも大きい場合には、薬剤領域Ｒ３は薬剤Ｃと識別する（ステップＳ４５）。

このように、２以上の類似薬剤を有する薬剤を識別する場合であっても、第１の認識部１０Ｄ及び第２の認識部１０Ｅの認識結果に基づいて、薬剤を識別することにより、正確で効率的な薬剤の識別を行うことができる。

以上で本発明の例に関して説明してきたが、本発明は上述した実施の形態に限定されず、本発明の精神を逸脱しない範囲で種々の変形が可能であることは言うまでもない。

１ ：一包化監査支援システム
２ ：薬剤識別装置
１０ ：処理部
１０Ａ ：画像入力部
１０Ｂ ：薬剤領域抽出部
１０Ｃ ：登録画像取得部
１０Ｄ ：第１の認識部
１０Ｅ ：第２の認識部
１０Ｆ ：薬剤識別部
１２ ：照明部
１３ ：光源
１５Ａ ：カメラ
１５Ｂ ：カメラ
１６ ：処方箋リーダ
２０ ：記憶部
２０Ａ ：薬剤データベース
３０ ：表示部
４０ ：操作部
５０ ：搬送機構

Claims (10)

1. 第１の薬剤が類似する第２の薬剤を有する場合の前記第１の薬剤を識別する薬剤識別装置であって、
   前記第１の薬剤の画像である第１の登録画像、及び前記第２の薬剤が存在する場合に前記第２の薬剤の画像である第２の登録画像が前記第１の登録画像に関連して記憶されている薬剤データベースと、
   前記識別の対象である薬剤の対象画像が入力される画像入力部と、
   前記対象画像から前記薬剤が写っている薬剤領域を抽出する薬剤領域抽出部と、
   前記薬剤データベースから前記第１の薬剤に対応する、前記第１の登録画像及び前記第２の登録画像を取得する登録画像取得部と、
   前記薬剤領域抽出部で抽出された前記薬剤領域と対応する前記第１の登録画像との類似認識を行う第１の認識部と、
   前記第１の認識部において、前記第１の登録画像と類似すると認識された前記薬剤領域について、前記第２の登録画像との類似認識を行う第２の認識部と、
   前記第１の認識部及び前記第２の認識部の認識結果に基づいて、前記薬剤が前記第１の薬剤であるか否かの識別を行う薬剤識別部と、
   を備え、
   前記第１の認識部は、前記薬剤領域と前記第１の登録画像との第１の類似度を算出し、前記第１の類似度と、前記第１の薬剤を識別する為の値に設定された閾値とを比較することにより、前記類似認識を行う薬剤識別装置。
2. 前記第２の認識部は、前記薬剤領域と前記第２の登録画像との第２の類似度を算出する請求項１に記載の薬剤識別装置。
3. 前記薬剤識別部は、前記第１の類似度が前記第２の類似度よりも大きい場合に、前記薬剤領域に写っている前記薬剤を前記第１の薬剤であると識別し、前記第１の類似度が前記第２の類似度以下である場合に、前記薬剤領域に写っている前記薬剤を前記第１の薬剤でないと識別する請求項２に記載の薬剤識別装置。
4. 前記第１の薬剤は、類似する複数の前記第２の薬剤を有する請求項１に記載の薬剤識別装置。
5. 前記第２の認識部は、前記薬剤領域と複数の前記第２の登録画像の各々との第２の類似度を算出する請求項４に記載の薬剤識別装置。
6. 前記薬剤識別部は、前記第１の類似度が複数の前記第２の類似度の各々よりも大きい場合に、前記薬剤領域に写っている前記薬剤を前記第１の薬剤であると識別し、前記第１の類似度が複数の前記第２の類似度の少なくとも一つ以下である場合に、前記薬剤領域に写っている前記薬剤を前記第１の薬剤でないと識別する請求項５に記載の薬剤識別装置。
7. 前記第１の認識部及び前記第２の認識部の前記類似認識は、テンプレートマッチングにより行われる請求項１から６のいずれか１項に記載の薬剤識別装置。
8. 第１の薬剤が類似する第２の薬剤を有する場合の前記第１の薬剤を識別する薬剤識別方法であって、
   前記第１の薬剤の画像である第１の登録画像、及び前記第２の薬剤が存在する場合に前記第２の薬剤の画像である第２の登録画像が前記第１の登録画像に関連して記憶されている薬剤データベースから、前記第１の薬剤に対応する、前記第１の登録画像及び前記第２の登録画像を取得する登録画像取得ステップと、
   前記識別の対象である薬剤の対象画像が入力される画像入力ステップと、
   前記対象画像から前記薬剤が写っている薬剤領域を抽出する薬剤領域抽出ステップと、
   前記薬剤領域抽出ステップで抽出された前記薬剤領域と対応する前記第１の登録画像との類似認識を行う第１の認識ステップと、
   前記第１の認識ステップにおいて、前記第１の登録画像と類似すると認識された前記薬剤領域について、前記第２の登録画像との類似認識を行う第２の認識ステップと、
   前記第１の認識ステップ及び前記第２の認識ステップの認識結果に基づいて、前記薬剤が前記第１の薬剤であるか否かの識別を行う薬剤識別ステップと、
   を含み、
   前記第１の認識ステップでは、前記薬剤領域と前記第１の登録画像との第１の類似度を算出し、前記第１の類似度と、前記第１の薬剤を識別する為の値に設定された閾値とを比較することにより、前記類似認識を行う薬剤識別方法。
9. 第１の薬剤が類似する第２の薬剤を有する場合の前記第１の薬剤を識別する薬剤識別工程をコンピュータに実行させるプログラムであって、
   前記第１の薬剤の画像である第１の登録画像、及び前記第２の薬剤が存在する場合に前記第２の薬剤の画像である第２の登録画像が前記第１の登録画像に関連して記憶されている薬剤データベースから、前記第１の薬剤に対応する、前記第１の登録画像及び前記第２の登録画像を取得する登録画像取得ステップと、
   前記識別の対象である薬剤の対象画像が入力される画像入力ステップと、
   前記対象画像から前記薬剤が写っている薬剤領域を抽出する薬剤領域抽出ステップと、
   前記薬剤領域抽出ステップで抽出された前記薬剤領域と対応する前記第１の登録画像との類似認識を行う第１の認識ステップと、
   前記第１の認識ステップにおいて、前記第１の登録画像と類似すると認識された前記薬剤領域について、前記第２の登録画像との類似認識を行う第２の認識ステップと、
   前記第１の認識ステップ及び前記第２の認識ステップの認識結果に基づいて、前記薬剤が前記第１の薬剤であるか否かの識別を行う薬剤識別ステップと、
   を含み、
   前記第１の認識ステップでは、前記薬剤領域と前記第１の登録画像との第１の類似度を算出し、前記第１の類似度と、前記第１の薬剤を識別する為の値に設定された閾値とを比較することにより、前記類似認識を行う薬剤識別工程をコンピュータに実行させるプログラム。
10. 非一時的かつコンピュータ読取可能な記録媒体であって、前記記録媒体に格納された指令がコンピュータによって読み取られた場合に請求項９に記載のプログラムをコンピュータに実行させる記録媒体。

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