CN110705515A - 一种基于ocr文字识别的医院纸质档案归档方法及*** - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于OCR文字识别的医院纸质档案归档方法及***，属于模式识别技术领域。本发明的基于OCR文字识别的医院纸质档案归档方法，建立关键字字典库，对纸质档案进行扫描，对扫描件进行文字定位和分割，识别档案中的关键字，根据档案的头部标题识别档案类型，进行档案种类区分，再进一步识别预定义的重要字段，进行数据识别并录入数据库。该发明的基于OCR文字识别的医院纸质档案归档方法能够节约时间及人力成本，以高效优良的方式实现医院纸质档案录入数据库，具有很好的推广应用价值。

Description

一种基于OCR文字识别的医院纸质档案归档方法及***
技术领域
本发明涉及模式识别技术领域，具体提供一种基于OCR文字识别的医院纸质档案归档方法及***。
背景技术
随着深度学习技术的不断成熟，文字识别的准确度也已经达到了工业应用和商业应用的标准，目前文字识别广泛应用于车牌号识别，身份证识别，快递地址识别等场景，使这些活动地效率获得了极大的提升，越来越多的应用选择文字识别来减轻工作人员的压力和节约成本。
虽然现在医院信息化水平有了极大地提高，尤其是电子档案的建立。将档案信息数据化，不仅方便保存，而且读取更加便利，但是有些档案信息需要从纸质档案录入到数据库，整个录入过程目前还是处于人工录入阶段。
众所周知，在现实应用中，医院档案的种类从日常护理信息，到手术信息，种类繁多，医院一天之内产生的纸质档案就是一个非常大的数量，每个岗位的工作人员单独录入本岗位的档案信息也是一件十分耗费时间的工作，在进行纸质档案数据化归档时，还是以人工输入为主，不仅人力成本高，而且效率低。为了节约时间以及人力上的成本，医院引入文字识别进行纸质档案录入的手段是必要的。
发明内容
本发明的技术任务是针对上述存在的问题，提供一种能够节约时间及人力成本，以高效优良的方式实现医院纸质档案录入数据库的基于OCR文字识别的医院纸质档案归档方法。
本发明进一步的技术任务是提供一种基于OCR文字识别的医院纸质档案归档***。
为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：
一种基于OCR文字识别的医院纸质档案归档方法，建立关键字字典库，对纸质档案进行扫描，对扫描件进行文字定位和分割，识别档案中的关键字，根据档案的头部标题识别档案类型，进行档案种类区分，再进一步识别预定义的重要字段，进行数据识别并录入数据库。
该基于OCR文字识别的医院纸质档案归档方法，为医院纸质档案归档过程节约了时间及人力上的成本，并且能够极大大提高纸质档案归档的效率和准确性。
作为优选，该基于OCR文字识别的医院纸质档案归档方法具体包括以下步骤：
S1、建立关键字字典库，来建立档案信息规范；
S2、纸质档案扫描，将纸质档案录入到存储***，对扫描文件进行预处理；
S3、文字定位和分割，利用水平投影和垂直投影对医院档案的扫描文件切割成单文字图片；
S4、关键字段识别与内容校验；
S5、将获取的内容，录入数据库保存。
作为优选，所述建立档案信息规范包括用于档案文件分类的档案文件头部名称、关键字段名称和复选框是否被选中的表示，其中用√表示选中。
作为优选，纸质档案扫描时，将纸质档案录入到计算机***，扫描文件格式为jpg，对扫描文件进行预处理，去除噪声和文本方向矫正。
作为优选，文字定位和分割时，对于表格类型的档案，利用水平投影和垂直投影，单独分割出文件头名称，表格部分被分割成单元格，再利用水平投影和垂直投影分割单元格文本，分割出单字图片；对于文本类型的档案，利用水平投影和垂直投影，将扫描文件切割成单文字图片。
作为优选，关键字段识别与内容校验包括以下过程：
1)通过深度学习的卷积神经网络，训练文字识别的模型；
2)将切割得到的单文字图片输入模型进行识别；
3)对于表格类型档案，对识别出的内容进行词法分析，与字典中的关键字进行比对，将相对应的单元格中的文本与之关联，默认使用map，对于具有固定格式的内容，进行校验，不规范则驳回此份档案；
4)对于文本类型档案，对识别出的内容进行词法分析，与字典中的关键字进行比对，将其后面的内容与之关联，对于内容信息，取固定格式或通过字体区别，对于具有固定格式的内容，进行校验，不规范则驳回此份档案。
一种基于OCR文字识别的医院纸质档案归档***，包括关键字字段建立模块、纸质档案扫描模块、文字定位和分割模块、关键字段识别与内容校验模块和数据存储模块：
关键字字段建立模块用于建立关键字字典库，来建立档案信息规范；
纸质档案扫描模块，负责将纸质档案录入到存储***，对扫描文件进行预处理；
文字定位和分割模块，负责利用水平投影和垂直投影对医院档案的扫描文件切割成单文字图片；
关键字段识别与内容校验模块用于关键字段识别与内容校验；
数据存储模块用于将获取的内容，录入数据库保存。
作为优选，所述关键字字段建立模块建立档案信息规范，包括用于档案文件分类的档案文件头部名称、关键字段名称和复选框是否被选中的表示，其中用√表示选中。
作为优选，纸质档案扫描模块在纸质档案扫描时，将纸质档案录入到计算机***，扫描文件格式为jpg，对扫描文件进行预处理，去除噪声和文本方向矫正。
作为优选，文字定位和分割模块在进行文字定位和分割时，对于表格类型的档案，利用水平投影和垂直投影，单独分割出文件头名称，表格部分被分割成单元格，再利用水平投影和垂直投影分割单元格文本，分割出单字图片；对于文本类型的档案，利用水平投影和垂直投影，将扫描文件切割成单文字图片。
与现有技术相比，本发明的基于OCR文字识别的医院纸质档案归档方法具有以下突出的有益效果：所述基于OCR文字识别的医院纸质档案归档方法为医院纸质档案归档过程节约了时间及人力上的成本，并且能够极大大提高纸质档案归档的效率和准确性，具有良好的推广应用价值。
具体实施方式
下面将结合实施例，对本发明的基于OCR文字识别的医院纸质档案归档方法及***作进一步详细说明。
实施例
本发明的基于OCR文字识别的医院纸质档案归档方法，建立关键字字典库，对纸质档案进行扫描，对扫描件进行文字定位和分割，识别档案中的关键字，根据档案的头部标题识别档案类型，进行档案种类区分，再进一步识别预定义的重要字段，进行数据识别并录入数据库。
该基于OCR文字识别的医院纸质档案归档方法具体包括以下步骤：
S1、建立关键字字典库，来建立档案信息规范。
建立档案信息规范包括用于档案文件分类的档案文件头部名称、关键字段名称和复选框是否被选中的表示，其中用√表示选中。
S2、纸质档案扫描，将纸质档案录入到存储***，对扫描文件进行预处理。
纸质档案扫描时，将纸质档案录入到计算机***，扫描文件格式为jpg，对扫描文件进行预处理，去除噪声和文本方向矫正。
S3、文字定位和分割，利用水平投影和垂直投影对医院档案的扫描文件切割成单文字图片。
文字定位和分割时，对于表格类型的档案，利用水平投影和垂直投影，单独分割出文件头名称，表格部分被分割成单元格，再利用水平投影和垂直投影分割单元格文本，分割出单字图片；对于文本类型的档案，利用水平投影和垂直投影，将扫描文件切割成单文字图片。
S4、关键字段识别与内容校验。
包括以下过程：
1)通过深度学习的卷积神经网络，训练文字识别的模型；
2)将切割得到的单文字图片输入模型进行识别；
3)对于表格类型档案，对识别出的内容进行词法分析，与字典中的关键字进行比对，将相对应的单元格中的文本与之关联，默认使用map，对于具有固定格式的内容，进行校验，不规范则驳回此份档案；
4)对于文本类型档案，对识别出的内容进行词法分析，与字典中的关键字进行比对，将其后面的内容与之关联，对于内容信息，取固定格式或通过字体区别，对于具有固定格式的内容，进行校验，不规范则驳回此份档案。
S5、将获取的内容，录入数据库保存。
本发明的基于OCR文字识别的医院纸质档案归档***，包括关键字字段建立模块、纸质档案扫描模块、文字定位和分割模块、关键字段识别与内容校验模块和数据存储模块。
其中，关键字字段建立模块用于建立关键字字典库，来建立档案信息规范。
关键字字段建立模块建立档案信息规范，包括用于档案文件分类的档案文件头部名称、关键字段名称和复选框是否被选中的表示，其中用√表示选中。
纸质档案扫描模块，负责将纸质档案录入到存储***，对扫描文件进行预处理。
纸质档案扫描模块在纸质档案扫描时，将纸质档案录入到计算机***，扫描文件格式为jpg，对扫描文件进行预处理，去除噪声和文本方向矫正。
文字定位和分割模块，负责利用水平投影和垂直投影对医院档案的扫描文件切割成单文字图片。
文字定位和分割模块在进行文字定位和分割时，对于表格类型的档案，利用水平投影和垂直投影，单独分割出文件头名称，表格部分被分割成单元格，再利用水平投影和垂直投影分割单元格文本，分割出单字图片；对于文本类型的档案，利用水平投影和垂直投影，将扫描文件切割成单文字图片。
关键字段识别与内容校验模块用于关键字段识别与内容校验。
数据存储模块用于将获取的内容，录入数据库保存。
以上所述的实施例，只是本发明较优选的具体实施方式，本领域的技术人员在本发明技术方案范围内进行的通常变化和替换都应包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于OCR文字识别的医院纸质档案归档方法，其特征在于：建立关键字字典库，对纸质档案进行扫描，对扫描件进行文字定位和分割，识别档案中的关键字，根据档案的头部标题识别档案类型，进行档案种类区分，再进一步识别预定义的重要字段，进行数据识别并录入数据库。
2.根据权利要求1所述的基于OCR文字识别的医院纸质档案归档方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
S1、建立关键字字典库，来建立档案信息规范；
S2、纸质档案扫描，将纸质档案录入到存储***，对扫描文件进行预处理；
S3、文字定位和分割，利用水平投影和垂直投影对医院档案的扫描文件切割成单文字图片；
S4、关键字段识别与内容校验；
S5、将获取的内容，录入数据库保存。
3.根据权利要求2所述的基于OCR文字识别的医院纸质档案归档方法，其特征在于：所述建立档案信息规范包括用于档案文件分类的档案文件头部名称、关键字段名称和复选框是否被选中的表示。
4.根据权利要求3所述的基于OCR文字识别的医院纸质档案归档方法，其特征在于：纸质档案扫描时，将纸质档案录入到计算机***，扫描文件格式为jpg，对扫描文件进行预处理，去除噪声和文本方向矫正。
5.根据权利要求4所述的基于OCR文字识别的医院纸质档案归档方法，其特征在于：文字定位和分割时，对于表格类型的档案，利用水平投影和垂直投影，单独分割出文件头名称，表格部分被分割成单元格，再利用水平投影和垂直投影分割单元格文本，分割出单字图片；对于文本类型的档案，利用水平投影和垂直投影，将扫描文件切割成单文字图片。
6.根据权利要求5所述的基于OCR文字识别的医院纸质档案归档方法，其特征在于：关键字段识别与内容校验包括以下过程：
1)通过深度学习的卷积神经网络，训练文字识别的模型；
2)将切割得到的单文字图片输入模型进行识别；
3)对于表格类型档案，对识别出的内容进行词法分析，与字典中的关键字进行比对，将相对应的单元格中的文本与之关联；
4)对于文本类型档案，对识别出的内容进行词法分析，与字典中的关键字进行比对，将其后面的内容与之关联，对于内容信息，取固定格式或通过字体区别。
7.一种基于OCR文字识别的医院纸质档案归档***，其特征在于：包括关键字字段建立模块、纸质档案扫描模块、文字定位和分割模块、关键字段识别与内容校验模块和数据存储模块：
关键字字段建立模块用于建立关键字字典库，来建立档案信息规范；
纸质档案扫描模块，负责将纸质档案录入到存储***，对扫描文件进行预处理；
文字定位和分割模块，负责利用水平投影和垂直投影对医院档案的扫描文件切割成单文字图片；
关键字段识别与内容校验模块用于关键字段识别与内容校验；
数据存储模块用于将获取的内容，录入数据库保存。
8.根据权利要求7所述的基于OCR文字识别的医院纸质档案归档***，其特征在于：所述关键字字段建立模块建立档案信息规范，包括用于档案文件分类的档案文件头部名称、关键字段名称和复选框是否被选中的表示。
9.根据权利要求8所述的基于OCR文字识别的医院纸质档案归档***，其特征在于：纸质档案扫描模块在纸质档案扫描时，将纸质档案录入到计算机***，扫描文件格式为jpg，对扫描文件进行预处理，去除噪声和文本方向矫正。
10.根据权利要求9所述的基于OCR文字识别的医院纸质档案归档***，其特征在于：文字定位和分割模块在进行文字定位和分割时，对于表格类型的档案，利用水平投影和垂直投影，单独分割出文件头名称，表格部分被分割成单元格，再利用水平投影和垂直投影分割单元格文本，分割出单字图片；对于文本类型的档案，利用水平投影和垂直投影，将扫描文件切割成单文字图片。
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