JP5997120B2 - 薬剤照合装置、薬剤照合システム、及び薬剤照合方法 - Google Patents

Description

本発明は、薬剤照合装置、薬剤照合方法、及び薬剤照合システムに係り、特に薬剤表面に識別情報が刻印又は印刷された薬剤の画像により、薬剤の照合を行う薬剤照合装置、薬剤照合方法、及び薬剤照合システムに関する。

病院や薬局において、薬剤師等が処方箋に沿って薬剤を調合し分包する場合、分包後に、処方箋どおりに薬剤が分包されているかを監査することが義務づけられている。従来より、この監査業務における人為的な誤監査又は監査業務の負担軽減を目的として、様々な技術が考えられてきた。その中の一つとして、薬剤（錠剤）を撮影して、色、大きさ、形状、又は識別情報（識別コード）に関する情報を取得し、取得した情報と予めサーバやストレージに登録されている薬剤の情報との照合を行い、撮影をした薬剤の種類を特定する技術が知られている。

具体的には、特許文献１には、錠剤又はカプセルを撮影することにより得られる画像から錠剤又はカプセルの銘柄を認識し、認識した錠剤又はカプセルの銘柄と外部の情報処理装置又は端末から入力された錠剤又はカプセルの銘柄との比較を行う技術が開示されている。

また、特許文献２には、分包袋に収容された上方及び下方から撮像して得られる画像に基づいて、薬剤に付された識別コードを読み取り、その識別コードと処方薬との照合を行う技術が開示されている。

また、特許文献３には、マスター外形画像と撮影された分包袋に入っている薬剤の外形とをマッチングすることにより、画像監査が実行される技術が開示されている。

また、特許文献４には、検査物品の撮影画像である切出し画像とテンプレート二次元画像とをマッチングさせ、その後にステレオマッチングを行う技術が開示されている。

また、特許文献５には、薬剤容器の特徴的部分の画像を記憶し、その記憶された画像と取得した画像との照合を行う技術が開示されている。

特開平５−３３７１６８号公報 特開２０１３−６６５３３号公報 特開２０１３−１４４１０１号公報 特開２０１０−１１７３３１号公報 国際公開番号ＷＯ２００４／１１２６８５号公報

ところで、画像どうしの照合を行う代表的な技術的手法としては、各画像の相関演算により類似度を算出し照合を行うパターン照合方法がある。しかし、この手法を薬剤の識別情報に対して行う場合、お互いの識別情報が似ていたり薬剤（錠剤）に割線があったりすると、異なる識別情報を有する薬剤の画像どうしであっても類似度が高くなり、照合装置は間違った判定結果を出力してしまう場合がある。

上述した特許文献１から５には、薬剤の撮影画像を使用して照合を行う際に、お互いの識別情報が似ていたり薬剤に割線があったりすると正確に照合を行うことができない場合に対しての対処に関しては言及がない。

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、識別情報が似ていたり薬剤に割線があったりする薬剤どうしの照合を行う場合であっても、正確な照合を行うことができる薬剤照合装置、薬剤照合システム、及び薬剤照合方法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態様は、薬剤表面に識別情報が刻印又は印刷された薬剤の画像を含む複数の種類の薬剤の画像が記憶された画像記憶部から、処方情報に基づいて薬剤の画像を登録画像として取得する登録画像取得部と、登録画像取得部により取得した登録画像と照合する照合対象の薬剤の画像を照合画像として取得する照合画像取得部と、登録画像取得部により取得した登録画像と照合画像取得部により取得した照合画像との類似度を算出する類似度算出部であって、登録画像及び照合画像の複数の分割領域の部分画像の類似度を、それぞれ対応する分割領域ごとに算出する類似度算出部と、類似度算出部により算出された分割領域ごとの複数の類似度のうちで最も低い類似度に基づいて、登録画像が示す薬剤と照合画像が示す薬剤とが同じ種類の薬剤か否かを判定する判定部と、を備える薬剤照合装置に関する。

本態様によれば、分割領域に応じた部分画像の類似度を算出することにより、登録画像と照合画像との類似度を算出するので、登録画像が示す薬剤と照合画像が示す薬剤との照合をより正確に行うことができる。

ここで、類似度とは画像どうしが似ている度合いを示す数値をいい、特に限定されず様々な方法で求めることができる。例えば、画像どうしの相関演算により、類似度を求めることができる。

望ましくは、登録画像ごとに予め定めた分割領域の情報、又は全ての登録画像に使用する分割領域の情報を記憶する分割領域記憶部を備え、類似度算出部は、分割領域記憶部に記憶された分割領域の情報に基づいて、複数の分割領域を特定する。

本態様によれば、予め定められた分割領域の情報、又は全ての登録画像に使用する分割領域の情報を使用して分割領域が特定されるため、分割領域を特定し部分画像を作成する際の画像処理の計算負荷を軽減することができる。

望ましくは、登録画像及び照合画像のうちの少なくとも一方の画像から薬剤表面に刻印若しくは印刷された識別情報の領域、又は薬剤表面の割線の領域を抽出する画像処理部を備え、類似度算出部は、画像処理部により抽出した識別情報の領域又は割線の領域に基づいて、複数の分割領域を特定する。

本態様によれば、識別情報又は割線の領域に応じて分割領域を特定するために、より好ましい領域に分割領域を設定することができ、登録画像に示された薬剤と照合画像に示された薬剤との照合をより正確に行うことができる。

本発明の他の態様は、薬剤表面に識別情報が刻印又は印刷された薬剤の画像を含む複数の種類の薬剤の画像が記憶された画像記憶部から、処方情報に基づいて薬剤の画像を登録画像として取得する登録画像取得部と、登録画像取得部により取得した登録画像と照合する照合対象の薬剤の画像を照合画像として取得する照合画像取得部と、登録画像取得部により取得した登録画像と照合画像取得部により取得した照合画像とからそれぞれ部分画像を抽出する部分画像抽出部であって、処方情報に基づく薬剤と、処方情報に基づく薬剤に類似する他の薬剤との識別情報間において、差異がある特徴領域に対応する領域の画像をそれぞれ部分画像として抽出する部分画像抽出部と、部分画像抽出部により抽出された登録画像の部分画像と照合画像の部分画像との類似度を算出する類似度算出部と、類似度算出部により算出された類似度に基づいて、登録画像が示す薬剤と照合画像が示す薬剤とが同じ種類の薬剤か否かを判定する判定部と、を備える薬剤照合装置に関する。

本態様によれば、特徴領域に応じた部分画像の類似度により登録画像と照合画像との類似度を算出し、その類似度を使用して照合が行われる。そのため、効率的に登録画像と照合画像との照合を行うことができる。

ここで、特徴領域とは、薬剤に付される識別情報において他の種類の薬剤との識別を可能にする領域（差異がある領域）のことをいう。

望ましくは、部分画像抽出部は、処方情報に基づく薬剤に類似する他の薬剤を示す画像の部分画像を抽出し、類似度算出部は、照合画像の部分画像と他の薬剤を示す画像の部分画像との類似度を算出し、判定部は、他の薬剤と照合画像が示す薬剤とが同じ種類の薬剤か否かを判定する。

本態様によれば、登録画像に示される薬剤と照合画像に示される薬剤との照合だけでなく、登録画像に類似度する他の薬剤と照合画像に示される薬剤との照合が行われる。そのため、効率的な照合作業を実現できる。

望ましくは、識別情報が刻印又は印刷された薬剤ごとに予め設定された特徴領域に関する情報を記憶する特徴領域記憶部であって、薬剤ごとに当該薬剤の全体の画像と相互に画像が類似する他の薬剤の画像との画像が異なる領域を特定する特徴領域に関する情報を記憶する特徴領域記憶部と、登録画像取得部により取得した登録画像に対応する、特徴領域に関する情報を特徴領域記憶部から取得する特徴領域取得部と、を備え、部分画像抽出部は、登録画像取得部により取得した登録画像と照合画像取得部により取得した照合画像とから、特徴領域取得部により取得した特徴領域の情報に基づいてそれぞれ部分画像を抽出する。

本態様によれば、特徴領域に応じた部分画像の類似度により登録画像と照合画像との類似度を算出し、その類似度を使用して照合が行われる。そのため、効率的に登録画像と照合画像との照合を行うことができる。

望ましくは、特徴領域記憶部は、登録画像の薬剤と全体の画像が類似する他の薬剤が複数存在する場合には、複数の他の薬剤ごとに特徴領域に関する情報を記憶し、特徴領域取得部は、登録画像取得部により取得した登録画像の薬剤と画像が類似する他の薬剤が複数存在する場合には、複数の他の薬剤ごとに特徴領域に関する情報を特徴領域記憶部から取得し、部分画像抽出部は、登録画像取得部により取得した登録画像の薬剤と画像が類似する他の薬剤が複数存在する場合には、特徴領域取得部により取得した複数の他の薬剤ごとの特徴領域に関する情報に基づいてそれぞれ対応する部分画像を抽出し、類似度算出部は、登録画像取得部により取得した登録画像の薬剤と画像が類似する他の薬剤が複数存在する場合には、部分画像抽出部により抽出された、複数の他の薬剤ごとの登録画像の部分画像と照合画像の部分画像との類似度をそれぞれ算出し、判定部は、登録画像取得部により取得した登録画像の薬剤と画像が類似する他の薬剤が複数存在する場合には、類似度算出部により算出された複数の類似度のうちの最も低い類似度に基づいて、登録画像が示す薬剤と照合画像が示す薬剤とが同じ種類の薬剤か否かを判定する。

本態様によれば、複数の特徴領域を有する登録画像の場合であっても、その複数の特徴領域ごとに部分画像を抽出して類似度を算出するので、効率的な照合を行うことができる。

望ましくは、照合画像取得部は、照合対象の薬剤を撮影して照合画像を取得する薬剤撮影部と、薬剤撮影部による撮影条件を設定する撮影条件設定部とを有し、判定部が登録画像の示す薬剤と照合画像の示す薬剤とは異なると判定した場合には、撮影条件設定部により複数の異なる撮影条件の範囲内で撮影条件を変更し、変更した撮影条件で撮影した照合画像を取得し、類似度算出部は、撮影条件を変えて撮影された照合画像に基づいて、類似度を算出する。

本態様によれば、判定部が登録画像の示す薬剤と照合画像の示す薬剤とは異なると判定した場合には、照合画像取得部は撮影条件を変えて撮影された照合画像を取得し、類似度算出部は再度類似度を算出する。これにより、登録画像が示す薬剤と照合画像が示す薬剤が同じ薬剤であるにもかかわらず、判定部が異なる薬剤であると誤判定することを防ぐことができる。

望ましくは、照合画像取得部は、照合対象の薬剤を撮影して照合画像を取得する薬剤撮影部と、薬剤撮影部による撮影条件を設定する撮影条件設定部とを有し、撮影条件設定部により複数の異なる撮影条件の範囲内で撮影条件を順次変更し、変更した撮影条件でそれぞれ撮影した照合画像を取得し、類似度算出部は、撮影条件を変えて撮影された照合画像に基づいて、類似度を算出し、判定部は、同一の分割領域において複数の撮影条件ごとに算出された複数の類似度のうちで最も高い類似度である代表類似度を選択し、各分割領域の代表類似度のうちで最も低い最終類似度に基づいて、登録画像が示す薬剤と照合画像が示す薬剤とが同じ種類の薬剤か否かを判定する。

本態様によれば、照合画像取得部は複数の撮影条件で撮影された照合画像を取得し、類似度算出部は同じ分割領域の部分画像間において複数の類似度を算出する。これにより、登録画像が示す薬剤と照合画像が示す薬剤が同じ薬剤であるにもかかわらず、判定部が異なる薬剤であると誤判定することを防ぐことができる。

望ましくは、照合画像取得部は、照合対象の薬剤を撮影して照合画像を取得する薬剤撮影部と、薬剤撮影部による撮影条件を設定する撮影条件設定部とを有し、撮影条件設定部により複数の異なる撮影条件の範囲内で撮影条件を順次変更し、変更した撮影条件でそれぞれ撮影した照合画像を取得し、類似度算出部は、撮影条件を変えて撮影された照合画像に基づいて、類似度を算出し、判定部は、特徴領域において複数の撮影条件ごとに算出された複数の類似度のうちで最も高い類似度である代表類似度を選択し、代表類似度のうちで最も低い最終類似度に基づいて、登録画像が示す薬剤と照合画像が示す薬剤とが同じ種類の薬剤か否かを判定する。

本態様によれば、照合画像取得部は複数の撮影条件で撮影された照合画像を取得し、類似度算出部は同じ特徴領域の部分画像間において複数の類似度を算出する。これにより、登録画像が示す薬剤と照合画像が示す薬剤が同じ薬剤であるにもかかわらず、判定部が異なる薬剤であると誤判定することを防ぐことができる。

望ましくは、登録画像取得部により取得した登録画像と照合画像取得部により取得した照合画像とが全体的に類似しているか否かを判定する前処理判定部を有し、類似度算出部は、前処理判定部が登録画像と照合画像とが類似していると判定した場合に、類似度を算出し、判定部は、前処理判定部が登録画像と照合画像とが類似していると判定した場合に、登録画像が示す薬剤と照合画像が示す薬剤とが同じ種類であるか否かを判定する。

本態様によれば、部分画像の類似度を算出する前段階において登録画像と照合画像とが全体的に類似しているか否かを判定し、全体的に類似度しているとされた登録画像と照合画像は部分画像の類似度に関しての判定が行われる。これにより、登録画像と照合画像の照合をより効率的に行うことができる。ここで、全体的に類似とは、全体画像間において類似していることを意味する。

望ましくは、登録画像取得部により取得した登録画像と照合画像取得部により取得した照合画像とが全体的に類似しているか否かを判定する前処理判定部を有し、部分画像抽出部は、前処理判定部が登録画像と照合画像とが類似していると判定した場合に、特徴領域の画像をそれぞれ部分画像として抽出し、類似度算出部は、前処理判定部が登録画像と照合画像とが類似していると判定した場合に、類似度を算出し、判定部は、前処理判定部が登録画像と照合画像とが類似していると判定した場合に、登録画像が示す薬剤と照合画像が示す薬剤とが同じ種類であるか否かを判定する。

本態様によれば、部分画像の類似度を算出する前段階に、登録画像と照合画像との全体的に類似しているか否かを判定するために、より効率的に照合を行うことができる。ここで、「全体的に類似」とは、全体画像間において類似していることを意味する。

望ましくは、類似度算出部は、登録画像取得部により取得した登録画像の部分画像と照合画像取得部により取得した照合画像の部分画像との相関演算により、類似度を算出する。

本態様によれば、相関演算を使用して類似度を算出するので、より正確に類似度の算出を行うことができる。

本発明の他の態様は、薬剤表面に識別情報が刻印又は印刷された薬剤の画像を含む複数の種類の薬剤の画像が記憶された画像記憶部と、画像記憶部から、処方情報に基づいて薬剤の画像を登録画像として取得する登録画像取得部と、照合対象の薬剤の画像を照合画像として取得する照合画像取得部と、登録画像取得部により取得した登録画像と照合画像取得部により取得した照合画像との類似度を算出する類似度算出部であって、登録画像及び照合画像の複数の分割領域の部分画像の類似度を、それぞれ対応する分割領域ごとに算出する類似度算出部と、類似度算出部により算出された複数の類似度のうちで最も低い類似度に基づいて、登録画像が示す薬剤と照合画像が示す薬剤とが同じ種類の薬剤か否かを判定する判定部と、を備える薬剤照合システムに関する。

本発明の他の態様は、薬剤表面に識別情報が刻印又は印刷された薬剤の画像を含む複数の種類の薬剤の画像が記憶された画像記憶部と、画像記憶部から、処方情報に基づいて薬剤の画像を登録画像として取得する登録画像取得部と、照合対象の薬剤の画像を照合画像として取得する照合画像取得部と、登録画像取得部により取得した登録画像と照合画像取得部により取得した照合画像とからそれぞれの部分画像を抽出する部分画像抽出部であって、処方情報に基づく薬剤と、処方情報に基づく薬剤に類似する他の薬剤との識別情報間において、差異がある特徴領域に対応する領域の画像をそれぞれ部分画像として抽出する部分画像抽出部と、部分画像抽出部により抽出された登録画像の部分画像と照合画像の部分画像との類似度を算出する類似度算出部と、類似度算出部により算出された類似度に基づいて、登録画像が示す薬剤と照合画像が示す薬剤とが同じ種類の薬剤か否かを判定する判定部と、を備える薬剤照合システムに関する。

本発明の他の態様は、薬剤表面に識別情報が刻印又は印刷された薬剤の画像を含む複数の種類の薬剤の画像が記憶された画像記憶部から、処方情報に基づいて薬剤の画像を登録画像として取得する登録画像取得ステップと、照合対象の薬剤の画像を照合画像として取得する照合画像取得ステップと、登録画像取得ステップにより取得した登録画像と照合画像取得ステップにより取得した照合画像との類似度を算出する類似度算出ステップであって、登録画像及び照合画像の複数の分割領域の部分画像の類似度を、それぞれ対応する分割領域ごとに算出する類似度算出ステップと、類似度算出ステップにより算出された複数の類似度のうちで最も低い類似度に基づいて、登録画像が示す薬剤と照合画像が示す薬剤とが同じ種類の薬剤か否かを判定する判定ステップと、を含む薬剤照合方法に関する。

本発明の他の態様は、薬剤表面に識別情報が刻印又は印刷された薬剤の画像を含む複数の種類の薬剤の画像が記憶された画像記憶部から、処方情報に基づいて薬剤の画像を登録画像として取得する登録画像取得ステップと、照合対象の薬剤の画像を照合画像として取得する照合画像取得ステップと、登録画像取得ステップにより取得した登録画像と照合画像取得ステップにより取得した照合画像とからそれぞれ部分画像を抽出する部分画像抽出ステップであって、処方情報に基づく薬剤と、処方情報に基づく薬剤に類似する他の薬剤との識別情報間において、差異がある特徴領域に対応する領域の画像をそれぞれ部分画像として抽出する部分画像抽出ステップと、部分画像抽出ステップにより抽出された登録画像の部分画像と照合画像の部分画像との類似度を算出する類似度算出ステップと、類似度算出ステップにより算出された類似度に基づいて、登録画像が示す薬剤と照合画像が示す薬剤とが同じ種類の薬剤か否かを判定する判定ステップと、を含む薬剤照合方法に関する。

本発明によれば、分割領域の部分画像の類似度に基づいて薬剤の照合を行うので、識別情報が似ている薬剤どうしや割線があったりする薬剤どうしの照合を行う場合であっても、正確な照合を行うことができる。また、本発明によれば、識別情報が類似している薬剤どうしにおいて差異が生じる特徴領域の部分画像の類似度により、照合を行うので、より効率的に照合を行うことができる。

本発明の一の実施形態の機能ブロック図である。 処方情報を説明する図である。 登録画像情報を説明する図である。 照合画像の取得に関して説明する図である。 登録画像及び照合画像が分割領域により分割されることを示した図である。 登録画像及び照合画像が分割領域により分割されることを示した図である。 類似度の算出に関して説明する図である。 類似度を記憶する類似度テーブルに関して説明する図である。 登録画像及び照合画像を説明する図である。 類似度を記憶する類似度テーブルに関して説明する図である。 類似度を記憶する類似度テーブルに関して説明する図である。 本発明の一の実施形態の動作フローを示す図である。 本発明の他の実施形態の機能ブロック図である。 特徴領域に関する情報について説明する図である。 類似度の算出に関して説明する図である。 本発明の他の実施形態の動作フローを示す図である。 本発明の他の実施形態の動作フローを示す図である。 本発明の他の実施形態の動作フローを示す図である。

以下に、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。以下の説明では、一例として、外部から処方情報２２が入力され、外部の画像記憶部２４及び表示部２６に接続している薬剤照合装置１０に関して説明する。

＜第１実施形態＞
以下に本発明の第１実施形態に関して説明する。

図１は、薬剤照合装置１０の機能ブロック図である。薬剤照合装置１０は、登録画像取得部１２、照合画像取得部１４、類似度算出部１６、及び判定部１８を備えている。また、登録画像取得部１２は、処方情報２２が入力される。さらに薬剤照合装置１０は、画像記憶部２４及び表示部２６に接続されている。なお、図中の機能ブロックは、必ずしも別体として設けられる必要はなく、一体的に構成されるハードウェア／ソフトウェアによって複数の機能ブロックを実現してもよい。

登録画像取得部１２は、薬剤照合装置１０の外部に配置される画像記憶部２４から、処方情報２２に基づいて、単数又は複数種類の薬剤の画像（以下、登録画像という）を取得する。薬剤照合装置１０の外部に配置される画像記憶部２４は、薬剤表面に識別情報が刻印又は印刷された薬剤の画像を含む複数の種類の薬剤の登録画像を記憶している。画像記憶部２４としては、薬局や病院等で一般的に利用されている薬剤のデータベースを利用してもよい。

図２は、処方情報２２の一例を示す図である。図２に示すように、処方情報２２の一例として処方箋３０があげられる。図２に示すように、処方箋３０では、患者は、「薬Ａという種類の薬剤１錠、薬Ｂという種類の薬剤が１錠、及び薬Ｃという種類の薬剤」を毎食後、一錠飲むように処方されている。なお、この処方箋３０に記載されている１回に飲む薬（図２の場合は、薬Ａを１錠、薬Ｂを１錠、及び薬Ｃを１錠）に関する情報を処方情報２２とする。

図３は、処方情報２２に基づいて登録画像取得部１２が取得する登録画像の一例を示す図である。登録画像取得部１２は、取得した処方情報２２に基づいて画像記憶部２４から、薬Ａの登録画像３２ａ、薬Ｂの登録画像３２ｂ、薬Ｃの登録画像３２ｃを取得する。その後、登録画像取得部１２は、取得した登録画像を類似度算出部１６に送付する。

なお、登録画像取得部１２には処方情報２２が入力されるが、処方情報２２の登録画像取得部１２への入力の仕方は特に限定されない。処方情報２２は、通信回線又は無線回線を経由して登録画像取得部１２に送信されてもよい。また、薬剤照合装置１０が有するユーザーインターフェイス（図示せず）を経由して、処方情報２２が薬剤照合装置１０に入力されてもよい。

また、登録画像取得部１２が登録画像を画像記憶部２４から取得する方法は、特に限定されない。例えば、登録画像取得部１２は、インターネット（エクストラネット又はイントラネットも含む）を経由して画像記憶部２４から登録画像を取得する。また、図１に示す薬剤照合装置１０では、画像記憶部２４は薬剤照合装置１０の外部に配置されているが、画像記憶部２４は薬剤照合装置１０内部に配置されてもよい。

照合画像取得部１４（図１）は、照合対象の薬剤の画像を照合画像として取得する。ここで照合対象の薬剤とは、処方情報２２に基づいて、調剤された患者が服用する一包分の薬剤のことをいう。具体的には、図２に示す処方情報２２に基づいて、人又は機械により調剤され一包化された薬剤のことをいう。そして、上述したように一包分に調合された薬剤は、処方情報２２に沿って調剤及び一包化されているかを照合する必要があり、照合画像取得部１４は、照合対象の薬剤を撮影し画像を取得する。

図４は、照合画像取得部１４が照合対象の薬剤を撮影し照合画像を取得する様子を示す模式図である。図４に示すように、薬剤撮影部であるカメラ４０、照明４２及び４４により、搬送部４８によって搬送される一連の一包化された薬剤４６の画像が撮影される。具体的には、カメラ４０は、一連の一包化された薬剤４６のうちの一包４７に関して照合画像を取得する。なお、一連の一包化された薬剤４６の各一包には、基本的に処方情報２２に基づいて調剤された薬剤が入っているが、何らかの理由により処方情報２２に対応しない薬剤が入っている一包もある（例えば一包４９）。また、説明のため一包化された薬剤は全て表向きとしているが、実際には照合画像を取得する際に裏向きの薬剤もある。その場合には、カメラ４０を複数台設けること等により、薬剤の表向きの画像を取得する。

照合画像取得部１４に備えられる薬剤撮影部（カメラ４０、照明４２及び４４）は、撮影条件が撮影条件設定部（図示せず）により可変であることが好ましい。例えば、撮影条件設定部は、照明４２及び４４の設定を変更することにより異なる角度から光を薬剤にあてることができる。また、撮影条件設定部は、照明４２又は照明４４のそれぞれの光量を調節することもできる。さらに、撮影条件設定部は、カメラ４０の設定を変更することによって、撮影条件を変更することができる。例えば、撮影条件設定部は、カメラ４０のＦ値、シャッタースピード、又はＩＳＯ感度等を調節することにより、撮影条件を変更することができる。これにより、登録画像と照合画像の撮影条件が異なることで類似度が適切に算出されない場合に、照合画像取得部１４は、撮影条件を変更して照合画像を再度取得することができる。また、照合画像取得部１４は、薬剤照合装置１０の外部に設置された撮影手段により取得された照合画像を取得してもよい。すなわち、照合画像取得部１４は、薬剤照合装置１０の外部のカメラで撮影された照合画像を、例えばインターネットや記録媒体等を経由して取得してもよい。

前述したように登録画像取得部１２は、処方情報２２に基づいて画像記憶部２４から登録画像を取得する。登録画像取得部１２が図２に記載の処方情報２２を取得した場合、薬Ａ、Ｂ、Ｃに対応する登録画像３２ａ、３２ｂ、３２ｃ（図３）を画像記憶部２４から取得する。

一方、照合画像取得部１４は、一包化された薬剤が処方情報２２どおりに調剤されている場合、薬Ａ、Ｂ、Ｃを含む画像を取得することになる。また、照合画像取得部１４は、前処理として、取得した画像から薬剤ごとに領域抽出を行い、薬剤ごとに抽出した領域の画像（本例では、３つの照合画像）を取得する。

類似度算出部１６（図１）は、登録画像取得部１２により取得した登録画像と照合画像取得部１４により取得した照合画像との類似度を算出する。本例の場合、登録画像３２ａ、３２ｂ、３２ｃと、３つの照合画像との類似度を算出する。

ここで、一包分の薬剤の類似度の算出は、登録画像３２ａに基づいて登録画像３２ａと３つの照合画像との３つの類似度をそれぞれ算出し、同様に登録画像３２ｂに基づいて登録画像３２ｂと３つの照合画像との３つの類似度をそれぞれ算出し、登録画像３２ｃに基づいて登録画像３２ｃと３つ照合画像との３つの類似度をそれぞれ算出する。即ち、類似度算出部１６は、処方箋３０に記載されている薬剤の数と、照合したい薬剤の数（払い出しを行う一包分の薬剤の数）との積の回数だけ類似度の算出を行う。

また、類似度算出部１６は、前処理判定部（図示せず）を含み、初めの類似度を算出する場合前処理判定部により登録画像全体と照合画像全体との照合を行う。

類似度算出部１６は、正規化相互相関演算により画像どうしの類似度を算出するため、前処理として両画像のグレースケール化を行う。正規化相互相関演算は、回転に対してロバストでないため、類似度算出部１６は、どちらか一方の画像を一定の角度だけ回転させながら、逐次、正規化相互相関演算により類似度を算出し、最も類似度の高かった値を最終的な画像全体の類似度とする。前処理判定部は、正規化相互相関演算により、登録画像と照合画像の全体的な類似度を算出する。そして、前処理判定部は、閾値に基づいて登録画像と照合画像の全体的に類似度しているか否かを判定する。ここで、類似度の値として例えば、類似度の最高値が１である場合には、閾値は０．７、好ましくは０．８、さらに好ましくは０．９とすることができる。

類似度算出部１６は、登録画像全体と照合画像全体との類似度が高い場合（両画像が類似する場合）には、更に登録画像と照合画像とをそれぞれ複数の分割領域に分割した、分割領域ごとの類似度の算出を行う。

次に、分割領域ごとの類似度の算出にいて説明する。

まず、登録画像及び照合画像をそれぞれ複数の分割領域に分割する方法について説明する。

図５は、登録画像及び照合画像が分割領域により分割されることを示した図である。図５Ａでは予め定められた分割領域が表されており、図５Ｂでは分割領域に沿って分割された登録画像が表されており、図５Ｃでは分割領域に沿って分割された照合画像が表されている。

図５Ａに示すように、予め定められた分割領域は、薬剤の識別情報が刻印又は印刷されている箇所に応じて分割領域が定められている。すなわち、図５Ａに示す分割領域（５０ａ、５０ｂ、５０ｃ、及び５０ｄ）は、薬剤表面上に縦及び横に２列ずつ（２×２）並ぶ識別情報に応じて、縦及び横に２列ずつ（２×２）並ぶ。

図５Ｂに示すように、登録画像が分割領域（５０ａ、５０ｂ、５０ｃ、及び５０ｄ）に基づいて分割され、部分画像（５２ａ、５２ｂ、５２ｃ、及び５２ｄ）が作成される。分割領域に基づいて分割された部分画像の各々は、登録画像内にある各識別情報を有する。

図５Ｃに示すように、照合画像が分割領域（５０ａ、５０ｂ、５０ｃ、及び５０ｄ）に基づいて分割され、部分画像（５４ａ、５４ｂ、５４ｃ、及び５４ｄ）が作成される。分割領域に基づいて分割された部分画像の各々は、照合画像における各識別情報を有する。

図６は、図５とは異なる分割領域により、登録画像及び照合画像が分割されることを示す図である。図６Ａでは図５Ａとは異なる予め定められた分割領域が表されており、図６Ｂでは分割領域に沿って分割された登録画像が表されおり、図６Ｃでは分割領域に沿って分割された照合画像が表されている。

図６Ａに示す分割領域は、割線６４、及び薬剤の識別情報に応じて定められている。すなわち、分割領域（５６ａ及び５６ｂ）は、薬剤の割線６４を含まないように設定されており、且つ識別情報を含むように設定されている。図６Ｂに示すように、登録画像は分割領域（５６ａ及び５６ｂ）に基づいて分割され、部分画像（５８ａ及び５８ｂ）が作成される。分割領域に基づいて分割された部分画像の各々は、各識別情報を含み且つ割線を含まない。

類似度算出部１６は、分割領域応じて分割された登録画像の部分画像と、分割領域に応じて分割された照合画像の部分画像との類似度を算出する。これにより、前処理判定部が登録画像全体と照合画像全体とは類似すると判定した場合であっても、さらに類似度算出部１６が複数の分割領域における類似度を算出することにより、判定部１８は登録画像が示す薬剤と照合画像が示す薬剤との照合を適切に行うことができる。

なお、対比する両画像の類似度は、正規化相互相関演算により算出する方法に限らず、種々の方法が考えられ、例えば、両画像の対応する画素どうしの差分絶対値の積算値を算出することにより、類似度を算出するようにしてもよい。

図５及び図６に示すように、分割領域は登録画像に応じて予め決められる。すなわち、薬Ａの登録画像（図５Ｂ）は、図５Ａに示すような分割領域を有し、薬Ｃの登録画像（図６Ｂ）は、図６Ａに示すような分割領域を有する。また、登録画像には依らずに全ての登録画像に対して共通に使用する分割領域を設定してもよい。

類似度算出部１６は、分割領域記憶部（図示せず）を有し、分割領域記憶部が記憶した登録画像ごとに予め定めた分割領域の情報又は全ての登録画像に使用する分割領域の情報により、登録画像及び照合画像を分割してもよい。

類似度算出部１６は、画像処理部（図示せず）を備え、画像処理部が登録画像及び照合画像のうちの少なくとも一方の画像から薬剤表面に刻印若しくは印刷された文字の領域、又は薬剤表面の割線の領域を２値化又はラベリングを行うことにより抽出し、その抽出結果に基づいて分割領域を特定してもよい。例えば、薬剤表面に割線がある登録画像を取得した場合には、画像処理部は割線を抽出し、類似度算出部１６はその割線が部分画像に含まれないように分割領域を設定する。これにより、類似度算出部１６は、識別情報の領域に応じた部分画像又は割線を含まないような部分画像を取得することができ、より的確に類似度を算出することが可能となる。

図７は、類似度算出部１６が行う部分画像の類似度の算出を説明する図である。類似度算出部１６は、登録画像における部分画像５２ａと照合画像における部分画像５４ａとの類似度、登録画像における部分画像５２ｂと照合画像における部分画像５４ｂとの類似度、登録画像における部分画像５２ｃと照合画像における部分画像５４ｃとの類似度、登録画像における部分画像５２ｄと照合画像における部分画像５４ｄとの類似度を算出する。

判定部１８（図１）は、類似度算出部１６により算出された複数の部分画像間の類似度のうちで最も低い類似度に基づいて、登録画像が示す薬剤と照合画像が示す薬剤とが同じ種類の薬剤か否かを判定する。すなわち、判定部１８は、類似度算出部１６により算出された各々の部分画像の類似度のうちで最も低い類似度を特定し、登録画像と照合対象画像との類似度とする。そして、判定部１８は、その類似度により、登録画像と照合対象画像が示す薬剤とが同じ種類の薬剤であるか否かを判定する。なお、ここで各分割領域に対応する部分画像間の類似度のうち最も低い類似度のことを最終類似度という。

図８は、類似度算出部１６により算出された類似度が一時的に記憶される類似度テーブルを示す図である。類似度算出部１６により算出された複数の部分画像の類似度は、一時的に判定部１８内に存在する類似度テーブルに保存される。また、類似度算出部１６が類似度テーブルを有しており、判定部１８は類似度テーブルを類似度算出部１６から受けとることもできる。

図８に示す類似度テーブルには、「左上」の列に、部分画像５２ａと部分画像５４ａの類似度が示されている。部分画像５２ａと部分画像５４ａは同じ「Ｆ」という識別情報の一部（文字）を示しているので、類似度は、比較的高く算出され、０．９５となる。また、「右上」の列には、部分画像５２ｂと部分画像５４ｂの類似度が示されている。部分画像５２ｂと部分画像５４ｂは同じ「Ｆ」という識別情報の一部（文字）を示しているので、類似度は、比較的高く算出され、０．９３となる。また、「左下」の列には、部分画像５２ｃと部分画像５４ｃの類似度が示されている。部分画像５２ｃと部分画像５４ｃは同じ「１」という識別情報の一部（数字）を示しているので、類似度は、比較的高く算出され、０．９１となる。また、「左下」の列には、部分画像５２ｄと部分画像５４ｄの類似度が示されている。部分画像５２ｄは「１」という識別情報の一部（数字）を示しており、部分画像５４ｄは「２」という識別情報の一部（数字）を示しているので、類似度は、比較的低く算出され、０．５２となる。なお、上述した左上、左下、右上、及び右下の各々は、図７において、図面に向かって左上、左下、右上、及び右下の各々の位置を示す。

判定部１８は、類似度テーブルを参照し、部分画像の類似度の中から最低（最小）の類似度（最終類似度）を選択する。具体的には、図８に示す類似度テーブルでは、左上の位置の部分画像間（５２ａ及び５４ａ）は類似度が０．９５であり、右上の位置の部分画像間（５２ｂ及び５４ｂ）は類似度が０．９３であり、左下の位置の部分画像間（５２ｃ及び５４ｃ）は類似度が０．９１であり、右下の位置の部分画像間（５２ｄ及び５４ｄ）は類似度が０．５２であるので、判定部１８は、右下の位置の部分画像間（５２ｄ及び５４ｄ）の類似度（０．５２）を最終類似度とする。

その後、判定部１８は、最終類似度に基づいて登録画像が示す薬剤と照合画像が示す薬剤とが同じ種類の薬剤か否かを判定する。具体的には、判定部１８は、最終類似度が閾値より大きい場合には、登録画像が示す薬剤と照合画像が示す薬剤は同じ種類の薬剤であると判定し、最終類似度が閾値以下の場合には、登録画像が示す薬剤と照合画像が示す薬剤は異なる種類の薬剤であると判定する。ここで、閾値は、特に限定されずに様々な値をとることができる。例えば、類似度の最高値が１である場合には、閾値は０．７、好ましくは０．８、さらに好ましくは０．９とすることができる。

ここで、最終類似度が閾値以下の場合には、判定部１８は、照合画像が示す薬剤と登録画像が示す薬剤とは異なる種類と判定される。具体的には、判定部１８が図９Ａに示す登録画像と図９Ｂに示す照合画像との判定を行う場合である。

また、最終類似度が閾値以下となる場合は、照合画像の撮影条件が適切でないために、照合画像において識別情報が適切に撮影されていない場合もある。具体的には、判定部１８が図９Ａに示すような登録画像と図９Ｃで示す照合画像との判定を行う場合である。この場合では、図９Ｃで示す照合画像が示す薬剤は、登録画像（図９Ａ）が示す薬剤と同種の薬剤であるが、照合画像の撮影条件が適切でないために、照合画像の識別情報が適切に撮影されていない。したがって、この場合は、撮影条件を変えて撮影された照合画像を取得して類似度を判定することが好ましい。これにより、照合画像が不鮮明であるために、同じ薬剤であるにもかかわらず、登録画像に示される薬剤と照合画像に示される薬剤とは異なる薬剤であると誤って照合されることを防ぐことができる。

図１０は、照合画像が示す薬剤と登録画像が示す薬剤とが異なる種類の場合の類似度テーブルを示す図である。具体的には、図９Ａに示す登録画像と図９Ｂに示す照合画像との類似度を上述した方法で算出した場合の結果を示している。なお、この場合は、３回撮影条件を変えた照合画像を取得することが予め設定されているので、３回の類似度の算出が行われている。そして、１回目の類似度を算出した結果において「右下」の位置の類似度が０．５２と１回目の類似度中で最も低く、２回目の類似度を算出した結果において「右下」の位置の類似度が０．６０と２回目の類似度中で最も低く、３回目の類似度を算出した結果において「右下」の位置の類似度が０．５５と３回目の類似度中で最も低い。このように、照合画像が示す薬剤と登録画像が示す薬剤とが異なる種類の場合には、異なる撮影条件で撮影された照合画像で複数回類似度を算出しても類似度が低いまま（閾値以下）であり、且つ類似度が低い位置も同じである（図１０の場合は「右下」の位置）。なお、撮影条件の変更回数は、任意の回数を採用することができる。例えば、撮影条件の変更回数は、３回、５回、又は７回とすることができる。

また、図１０に示すように、判定部１８は、同一の分割領域において複数の撮影条件ごとに算出された複数の類似度のうちで最も高い類似度である代表類似度を選択する。具体的には、図１０に示す場合は、「左上」における類似度の最大値は０．９５であり、「右上」における類似度の最大値は０．９３であり、「左下」における類似度の最大値は０．９４であり、「右下」における類似度の最大値は０．６０である。

その後、判定部１８は、各分割領域に対応する部分画像間の代表類似度のうちで最も低い類似度である最終類似度に基づいて、登録画像が示す薬剤と照合画像が示す薬剤とが同じ種類の薬剤か否かを判定する。具体的には、図１０に示す場合では、「右下」の代表類似度（０．６０）が最小の類似度であるので、最終類似度は０．６０となる。

図１１は、照合画像が示す薬剤と登録画像が示す薬剤とが同じ種類の場合の類似度テーブルを示す図である。図１１に示す類似度テーブルでは、照合画像の撮影条件が適切でないために、１回目に取得した照合画像での類似度が低く算出されている。また、図１１に示す場合では、照合画像取得部１４は予め定められた回数撮影条件を変えた照合画像を取得し、類似度算出部１６は各照合画像の各分割領域における部分画像間の類似度を算出している。

図１１に示す類似度テーブルは、図９Ａに示す登録画像と図９Ｃに示す照合画像との類似度テーブルである。図９Ａに示す登録画像は、図９Ａに向かって左下の識別情報が「１」である。一方、図９Ｃに示す照合画像は、図９Ｃに向かって左下の識別情報が「１」であるが照合画像の撮影条件が不適切であるために、図９Ｃで示すように正確に画像上で「１」が認識されない。そのため、「左下」の１回目の類似度は０．５５と低くなっている。しかし、照合画像取得部１４が撮影条件を変えて撮影された照合画像を取得し、類似度算出部１６が再度類似度を算出すると、「左下」の類似度は、高くなる（２回目の類似度（０．９５）、３回目の類似度（０．９６））。

図１１に示すように、判定部１８により各位置における類似度の最大値である代表類似度が選択される。「左上」では類似度の最大値は０．９４であり、「右上」では類似度の最大値は０．９５であり、「左下」では類似度の最大値は０．９６であり、「右下」における類似度の最大値は０．９４である。その後、判定部１８は、各位置における代表類似度のうちで最も低い類似度である最終類似度を求める。図１１に示す場合では、「左上」及び「右下」の類似度（０．９４）が最小の類似度であるので、最終類似度は０．９４となる。そして、最終類似度０．９４は閾値より大きい類似度となり、判定部１８は、登録画像に示される薬剤（図９Ａ）と照合画像に示される薬剤（図９Ｃ）とは同じ種類であると判定する。

図１２は、薬剤照合装置１０の動作フロー図である。なお、図１２に示す動作フロー図では、登録画像と照合画像とが全体的に類似する場合の薬剤照合装置１０の動作フローを第１実施形態として説明する。

先ず、薬剤照合装置１０の登録画像取得部１２は、処方情報２２に基づいて、外部の画像記憶部２４から登録画像を取得する（ステップＳ１０）。また、照合画像取得部１４は、照合画像を取得する（ステップＳ１２）。その後、類似度算出部１６は、分割領域に沿って、登録画像取得部１２から取得した登録画像及び照合画像取得部１４から取得した照合画像を分割しそれぞれの部分画像を作成する（ステップＳ１４）。続いて、類似度算出部１６は、登録画像及び照合画像のそれぞれの部分画像に関して類似度を算出する（ステップＳ１６）。

その後、類似度算出部１６は、登録画像及び照合画像のそれぞれの部分画像の類似度のうちで最も類似度の低い、最終類似度を算出する（ステップＳ１８）。判定部１８は、最終類似度が閾値より大きいか否かを判定する（ステップＳ２０）。そして、最終類似度が閾値より大きい場合（ステップＳ２０のＹｅｓの場合）には、判定部１８は、登録画像に示された薬剤と照合画像に示された薬剤とは同じ種類であると判定する（ステップＳ２２）。

一方、最終類似度が閾値以下の場合（ステップＳ２０のＮｏの場合）には、判定部１８は、所定の回数撮影条件を変えた照合画像に関して類似度を求めたかを判定する。そして、未だ所定の回数撮影条件を変えた照合画像に関して類似度を求めてない場合（ステップＳ２４のＮｏの場合）は、照合画像取得部１４は、異なる撮影条件で撮影された照合画像を取得し（ステップＳ２６）、類似度算出部１６は、再び分割領域に沿って登録画像及び照合画像を分割し部分画像を作成する（ステップＳ１４）。

一方、所定の回数撮影条件を変えた照合画像に関して類似度を求めている場合（ステップＳ２４のＹｅｓの場合）は、判定部１８は、登録画像に示された薬剤と照合画像に示された薬剤とは異なる薬剤であると判定する（ステップＳ２８）。

以上説明したように、上述の第１実施形態は、分割領域により分割した部分画像どうしの類似度により、登録画像に示されている薬剤と照合画像に示されている薬剤との照合作業を行う。これにより、第１実施形態は、登録画像に示される薬剤と照合画像に示される薬剤とのより正確な照合を行うことができる。

＜第２実施形態＞
本実施形態は、照合画像に示される薬剤が登録画像に示される薬剤に類似する場合に、それぞれの薬剤の識別情報間で差異が生じる特徴領域の画像に関して類似度を算出し、照合画像に示される薬剤と登録画像に示される薬剤が同種であるか否かを判定する。これにより、薬剤照合装置１０内で行われる類似度の算出の計算負荷を軽減することができる。ここで、登録画像に示される薬剤と類似する薬剤とは、登録画像に示される薬剤と似ている薬剤を意味する。例えば、登録画像に示される薬剤と類似する薬剤は、登録画像に示される薬剤と、薬剤の色、薬剤の形が同じであるが、登録画像に示される薬剤と識別情報（識別コード）が１〜２文字異なる薬剤のことをいう。

本実施形態において、上述の第１実施形態と同様の構成及び作用については、説明を省略する。

図１３は、第２実施形態に係る薬剤照合装置１０の機能ブロック図である。薬剤照合装置１０は、登録画像取得部１２、照合画像取得部１４、部分画像抽出部６２、類似度算出部１６、及び判定部１８を備えている。なお、部分画像抽出部６２は、類似度算出部１６内部に配置されている。また、図中の機能ブロックは、必ずしも別体として設けられる必要はなく、一体的に構成されるハードウェア／ソフトウェアによって複数の機能ブロックを実現してもよい。

部分画像抽出部６２は、照合対象画像および登録画像の各々から部分画像を抽出する。詳細には、処方情報に基づく薬剤と、処方情報２２に基づく薬剤に類似する他の薬剤との識別情報間において、差異がある特徴領域に対応する領域の画像をそれぞれ部分画像として抽出する。ここで、特徴領域とは薬剤に付される識別情報間で差異が生じうる識別情報を含む領域のことをいう。言い換えると、照合対象の薬剤と、照合対象の薬剤に類似する薬剤との識別情報間において、差異が生じうる一部の領域を特徴領域という。

部分画像抽出部６２が特徴領域に関する情報を取得する方法は、様々なものが考えられる。例えば、登録画像取得部１２が処方情報２２に基づいて登録画像を画像記憶部２４から取得する場合に、登録画像取得部１２がその登録画像に付随して特徴領域に関する情報を画像記憶部２４から取得して、部分画像抽出部６２は、その特徴領域に関する情報を登録画像取得部１２から取得してもよい。

また、薬剤照合装置１０は、特徴領域に関する情報を記憶する特徴領域記憶部（図示せず）及び特徴領域記憶部から特徴領域に関する情報を取得する特徴領域取得部（図示せず）を有していてもよい。特徴領域記憶部は、薬剤ごとに当該薬剤の全体の画像と相互に画像が類似する他の薬剤の画像との異なる領域を特定する特徴領域に関する情報を記憶する。また、特徴領域取得部は、登録画像取得部１２により取得した登録画像に対応する特徴領域に関する情報を特徴領域記憶部から取得する。

図１４は、特徴領域記憶部に記憶される特徴領域に関する情報のデータ構成図である。図１４に示す特徴領域に関する情報は、登録画像に示される薬剤の名称とその登録画像ファイルの名称、及び識別情報に関する情報から構成されている。登録画像に示される「ＡＢＣ」という薬剤の場合、薬剤画像ファイルの名称は「ｉｍｇ１．ｂｍｐ」である。さらに、「ＡＢＣ」という薬剤は、薬剤表面に割線がなく、「ＤＥＦ」という薬剤に類似する。そして、「ＡＢＣ」の薬剤の識別情報（識別コード）と「ＤＥＦ」の薬剤の識別情報（識別コード）との差異がある領域を示す座標情報（位置）は「右下」を示す座標情報であり、「ＡＢＣ」の薬剤と「ＤＥＦ」の薬剤との関係において特徴領域は「右下」となる。

また、登録画像に示される「ＤＥＦ」という薬剤の場合、薬剤画像ファイルの名称は「ｉｍｇ２．ｂｍｐ」である。さらに、「ＤＥＦ」という薬剤は、薬剤表面に割線がなく、「ＡＢＣ」という薬剤に類似する。そして、「ＡＢＣ」の薬剤の識別情報（識別コード）と「ＤＥＦ」の薬剤の識別情報（識別コード）との差異がある特徴領域は「右下」である。

また、登録画像に示される「ＧＨＩ」という薬剤の場合、薬剤画像ファイルの名称は「ｉｍｇ３．ｂｍｐ」である。さらに、「ＧＨＩ」という薬剤は、薬剤表面に割線がある。

さらに、登録画像に示される「ＪＫＬ」という薬剤の場合、薬剤画像ファイルの名称は「ｉｍｇ４．ｂｍｐ」である。さらに、「ＪＫＬ」という薬剤は、薬剤表面に割線がなく、「ＡＢＣ」及び「ＭＮＯ」という薬剤に類似する。そして、「ＪＫＬ」という薬剤と「ＡＢＣ」という薬剤との関係においては「右下」が特徴領域になり、「ＪＫＬ」という薬剤と「ＭＮＯ」という薬剤との関係においては「左上」が特徴領域になる。このように、登録画像の薬剤と全体の画像において類似する他の薬剤が複数存在する場合には、複数の他の薬剤ごとに特徴領域に関する情報が記憶されることが好ましい。

図１５は、部分画像抽出部６２により抽出された部分画像に関して類似度算出部１６により類似度を算出することを説明する図である。図１５Ａには照合画像が示し、図１５Ｂには登録画像が示し、図１５Ｃには登録画像に類似する薬剤の画像を示している。そして、類似度算出部１６は、部分画像抽出部６２により抽出された部分画像に関して類似度を算出する。すなわち、図１４に示す特徴領域に関する情報により、「ＡＢＣ」という薬剤は、「ＤＥＦ」という薬剤との関係において右下の領域が特徴領域となるので、図１５Ａ（照合画像）の右下の領域に関する部分画像と図１５Ｂ（登録画像）の右下の領域に関する部分画像との類似度を算出する。そして、判定部１８は、この類似度に基づいて照合画像が示す薬剤と登録画像が示す薬剤とが同じ種類であるか否かを判定する。なお、上述した左上、左下、右上、及び右下の各々は、図１５において、図面に向かって左上、左下、右上、及び右下の各々の位置を示す。

また、別の態様として、照合画像（図１５Ａ）及び登録画像（図１５Ｂ）に係る特徴領域における部分画像の類似度と、照合画像（図１５Ａ）及び登録画像に類似する薬剤の画像（図１５Ｃ）に係る特徴領域における部分画像の類似度とを算出し、その類似度を基に判定部１８が照合画像に関しての判定を行ってもよい。すなわち、照合画像（図１５Ａ）と登録画像（図１５Ｂ）、及び照合画像（図１５Ａ）と登録画像に類似する薬剤の画像（図１５Ｃ）のそれぞれの特徴領域における部分画像間の類似度を算出し、照合画像に示される薬剤は、その類似度が高い方の画像（登録画像又は登録画像に類似する薬剤の画像）に示される薬剤と同じ種類であるとすることもできる。これにより、照合画像に示される薬剤と登録画像に示される薬剤との照合だけでなく、照合画像に示される薬剤と登録画像に示される薬剤と類似する薬剤との照合も行うことがで、効率的な照合を行うことができる。

図１６は、第２実施形態の薬剤照合装置１０の動作フロー図である。なお、図１６に示す動作フロー図では、登録画像と照合画像とが全体的に類似する場合の薬剤照合装置１０の動作フローを第２実施形態として説明する。

先ず登録画像取得部１２は登録画像が取得し（ステップＳ３０）、照合画像取得部１４は照合画像を取得する（ステップＳ３２）。その後、部分画像抽出部６２は登録画像及び照合画像の特徴領域における部分画像を抽出する（ステップＳ３４）。そして、部分画像抽出部６２は抽出された部分画像間の類似度を算出する（ステップＳ３６）。

その後、判定部１８は、類似度算出部１６により算出された類似度が閾値より大きいか否かを判定し（ステップＳ３８）、類似度が閾値より大きい場合（ステップＳ３８のＹｅｓの場合）には照合画像と登録画像に示される薬剤は同じ種類であると判定し（ステップＳ４０）、類似度が閾値以下の場合（ステップＳ３８のＮｏの場合）には照合画像と登録画像に示される薬剤は異なる種類の薬剤であると判定する（ステップＳ４２）。

類似度が閾値より小さい場合（ステップＳ３８のＮｏの場合）には、撮影条件を変えて照合対象の薬剤を撮影した照合画像により類似度を求めてもよい（図１２のステップＳ２４及びＳ２６を参照）。

以上説明したように、上述の第２実施形態は、特徴領域に応じた部分画像を抽出し、その部分画像どうしの類似度により、登録画像に示されている薬剤と照合画像に示されている薬剤との照合を行う。これにより、第２実施形態は、より効率的に登録画像と照合画像との照合を行うことができる。

＜第３実施形態＞
本実施形態は、上述した第１実施形態又は第２実施形態で説明した照合を行う前に、照合画像と登録画像の画像全体における類似度の判定を行い、類似度が閾値より大きい場合に第１実施形態又は第２実施形態で説明を行った照合が行われる。これにより、部分画像による類似度の判定を、明らかに異なる登録画像と照合画像には行わないため、より効率的に照合を行うことができる。

図１７は、前処理判定部により登録画像と照合画像が全体的に類似しているとされた場合に、第１実施形態で説明を行った処理が行われる場合を示す動作フロー図である。

先ず、登録画像取得部１２は登録画像を取得し（ステップＳ５０）、照合画像取得部１４は照合画像を取得する（ステップＳ５２）。その後、前処理判定部は、類似度の算出が行えるように、登録画像および照合画像に対して薬剤の領域検出やグレースケールか等の前処理を行う。その後、前処理判定部は、登録画像と照合画像との画像全体における類似度を算出する（ステップＳ５４）。この際、登録画像又は照合画像のどちらか一方を一定の角度だけ回転させながら類似度を算出し、最も類似度が高い値を類似度とする。また、以後の処理において類似度を求める際には、ステップＳ５４で既に画像どうしの方向が確定しているために、改めて一定の角度だけ回転させることは必要なくなる。その後、前処理判定部は、類似度が閾値より大きいか否かを判定する（ステップＳ５６）。

そして、類似度が閾値以下である場合（ステップＳ５６のＮｏの場合）には、前処理判定部は、登録画像と照合画像は異なる薬剤であると判定する（ステップＳ５８）。一方、類似度が閾値より大きい場合（ステップＳ５６のＹｅｓの場合）には、第１実施形態で説明を行った処理が行われる（図１２を参照）。

具体的には、類似度算出部１６は部分画像を作成し（ステップＳ６０）、類似度算出部１６はそれぞれの部分画像に関して類似度を算出する（ステップＳ６２）。その後、類似度算出部１６は最終類似度を算出し（ステップＳ６４）、判定部１８は最終類似度が閾値より大きいかを判定する（ステップＳ６６）。判定部１８により最終類似度が閾値より大きいと判定された場合（ステップＳ６６のＹｅｓの場合）には、判定部１８は、照合画像と登録画像が示す薬剤は同じ種類であると判定する（ステップＳ７２）。一方、判定部１８により最終類似度が閾値以下と判定された場合（ステップＳ６６のＮｏの場合）には、判定部１８は、所定の回数撮影条件を変えた照合画像に関して類似度を求めたかを判定する（ステップＳ６８）。判定部１８が所定の回数撮影条件を変えた照合画像に関して類似度を求めてないと判定した場合（ステップＳ６８のＮｏの場合）には、照合画像取得部１４は異なる撮影条件で撮影された照合画像を取得する（ステップＳ７０）。一方、判定部１８が所定の回数撮影条件を変えた照合画像に関して類似度を求めたと判定した場合（ステップＳ６８のＹｅｓの場合）には、判定部１８は、登録画像と照合画像に示された薬剤は異なる種類の薬剤であると判定する（ステップＳ７４）。

図１８は、前処理判定部により登録画像と照合画像が全体的に類似しているとされた場合に、第２実施形態で説明を行った処理が行われる場合を示す動作フロー図である。

先ず、登録画像取得部１２は登録画像を取得し（ステップＳ８０）、照合画像取得部１４は照合画像が取得する（ステップＳ８２）。その後、前処理判定部は、類似度の算出が行えるように、登録画像および照合画像に対して薬剤の領域検出やグレースケールか等の前処理を行う。その後、前処理判定部は、登録画像と照合画像との画像全体における類似度を算出する（ステップＳ８４）。この際、登録画像又は照合画像のどちらか一方を一定の角度だけ回転させながら類似度を算出し、最も類似度が高い値を類似度とする。また、以後の処理において類似度を求める際には、ステップＳ８４で既に画像どうしの方向が確定しているために、改めて一定の角度だけ回転させることは必要なくなる。その後、前処理判定部は、類似度が閾値より大きいか否かを判定する（ステップＳ８６）。

そして、前処理判定部が類似度は閾値以下であると判定した場合（ステップＳ８６のＮｏの場合）には、前処理判定部は、登録画像と照合画像は異なる薬剤であると判定する（ステップＳ８８）。一方、前処理判定部が類似度は閾値より大きいと判定した場合（ステップＳ８６のＹｅｓの場合）には、第２実施形態で説明を行った処理が実行される（図１６を参照）。

具体的には、部分画像抽出部６２は部分画像を抽出し（ステップＳ９０）、類似度算出部１６は部分画像に関しての類似度を算出する（ステップＳ９２）。その後、判定部１８は類似度が閾値より大きいかを判定し（ステップＳ９４）、判定部１８が類似度は閾値より大きいと判断した場合（ステップＳ９４のＹｅｓの場合）には、判定部１８は、登録画像に示された薬剤と照合画像に示された薬剤は同じであると判定する（ステップＳ９６）。一方、判定部１８が類似度は閾値以下であると判定した場合（ステップＳ９８のＮｏの場合）には、判定部１８は、登録画像に示された薬剤と照合画像に示された薬剤は異なると判定する（ステップＳ９８）。

＜他の実施態様＞
以上の説明では主に、薬剤照合装置１０に関して説明を行ってきたが、本発明これに限定されるものではない。例えば、本発明を実現する薬剤照合方法や薬剤照合システム等の実施態様も採用することができる。

本発明は上述した実施形態に限定されず、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。

１０…薬剤照合装置、１２…登録画像取得部、１４…照合画像取得部、１６…類似度算出部、１８…判定部、２２…処方情報、２４…画像記憶部、２６…表示部、３０…処方箋、３２ａ…登録画像、３２ｂ…登録画像、４０…カメラ、４２…照明、４４…照明、６２…部分画像抽出部

Claims (17)

1. 薬剤表面に識別情報が刻印又は印刷された薬剤の画像を含む複数の種類の薬剤の画像が記憶された画像記憶部から、処方情報に基づいて薬剤の画像を登録画像として取得する登録画像取得部と、
   前記登録画像取得部により取得した登録画像と照合する照合対象の薬剤の画像を照合画像として取得する照合画像取得部と、
   前記登録画像取得部により取得した登録画像と前記照合画像取得部により取得した照合画像との類似度を算出する類似度算出部であって、前記登録画像及び前記照合画像の複数の分割領域の部分画像の類似度を、それぞれ対応する分割領域ごとに算出する類似度算出部と、
   前記類似度算出部により算出された前記分割領域ごとの複数の類似度のうちで最も低い類似度に基づいて、前記登録画像が示す薬剤と前記照合画像が示す薬剤とが同じ種類の薬剤か否かを判定する判定部と、
   を備える薬剤照合装置。
2. 前記登録画像ごとに予め定めた分割領域の情報、又は全ての前記登録画像に使用する分割領域の情報を記憶する分割領域記憶部を備え、
   前記類似度算出部は、前記分割領域記憶部に記憶された分割領域の情報に基づいて、前記複数の分割領域を特定する請求項１に記載の薬剤照合装置。
3. 前記登録画像及び前記照合画像のうちの少なくとも一方の画像から薬剤表面に刻印若しくは印刷された前記識別情報の領域、又は薬剤表面の割線の領域を抽出する画像処理部を備え、
   前記類似度算出部は、前記画像処理部により抽出した前記識別情報の領域又は前記割線の領域に基づいて、前記複数の分割領域を特定する請求項１に記載の薬剤照合装置。
4. 薬剤表面に識別情報が刻印又は印刷された薬剤の画像を含む複数の種類の薬剤の画像が記憶された画像記憶部から、処方情報に基づいて薬剤の画像を登録画像として取得する登録画像取得部と、
   前記登録画像取得部により取得した登録画像と照合する照合対象の薬剤の画像を照合画像として取得する照合画像取得部と、
   前記登録画像取得部により取得した登録画像と前記照合画像取得部により取得した照合画像とからそれぞれ部分画像を抽出する部分画像抽出部であって、前記処方情報に基づく薬剤と、前記処方情報に基づく薬剤に類似する他の薬剤との識別情報間において、差異がある特徴領域に対応する領域の画像をそれぞれ部分画像として抽出する部分画像抽出部と、
   前記部分画像抽出部により抽出された前記登録画像の部分画像と前記照合画像の部分画像との類似度を算出する類似度算出部と、
   前記類似度算出部により算出された類似度に基づいて、前記登録画像が示す薬剤と前記照合画像が示す薬剤とが同じ種類の薬剤か否かを判定する判定部と、
   を備える薬剤照合装置。
5. 前記部分画像抽出部は、前記処方情報に基づく薬剤に類似する他の薬剤を示す画像の部分画像を抽出し、
   前記類似度算出部は、前記照合画像の部分画像と前記他の薬剤を示す画像の部分画像との類似度を算出し、
   前記判定部は、前記他の薬剤と前記照合画像が示す薬剤とが同じ種類の薬剤か否かを判定する請求項４に記載の薬剤照合装置。
6. 前記識別情報が刻印又は印刷された薬剤ごとに予め設定された特徴領域に関する情報を記憶する特徴領域記憶部であって、薬剤ごとに当該薬剤の全体の画像と相互に画像が類似する他の薬剤の画像との画像が異なる領域を特定する前記特徴領域に関する情報を記憶する特徴領域記憶部と、
   前記登録画像取得部により取得した登録画像に対応する、前記特徴領域に関する情報を前記特徴領域記憶部から取得する特徴領域取得部と、を備え、
   前記部分画像抽出部は、前記登録画像取得部により取得した登録画像と前記照合画像取得部により取得した照合画像とから、前記特徴領域取得部により取得した特徴領域の情報に基づいてそれぞれ部分画像を抽出する請求項４又は５に記載の薬剤照合装置。
7. 前記特徴領域記憶部は、前記登録画像の薬剤と全体の画像が類似する他の薬剤が複数存在する場合には、複数の他の薬剤ごとに前記特徴領域に関する情報を記憶し、
   前記特徴領域取得部は、前記登録画像取得部により取得した登録画像の薬剤と画像が類似する他の薬剤が複数存在する場合には、複数の他の薬剤ごとに前記特徴領域に関する情報を前記特徴領域記憶部から取得し、
   前記部分画像抽出部は、前記登録画像取得部により取得した登録画像の薬剤と画像が類似する他の薬剤が複数存在する場合には、前記特徴領域取得部により取得した複数の他の薬剤ごとの特徴領域に関する情報に基づいてそれぞれ対応する部分画像を抽出し、
   前記類似度算出部は、前記登録画像取得部により取得した登録画像の薬剤と画像が類似する他の薬剤が複数存在する場合には、前記部分画像抽出部により抽出された、複数の他の薬剤ごとの前記登録画像の部分画像と前記照合画像の部分画像との類似度をそれぞれ算出し、
   前記判定部は、前記登録画像取得部により取得した登録画像の薬剤と画像が類似する他の薬剤が複数存在する場合には、前記類似度算出部により算出された複数の類似度のうちの最も低い類似度に基づいて、前記登録画像が示す薬剤と前記照合画像が示す薬剤とが同じ種類の薬剤か否かを判定する請求項６に記載の薬剤照合装置。
8. 前記照合画像取得部は、前記照合対象の薬剤を撮影して照合画像を取得する薬剤撮影部と、前記薬剤撮影部による撮影条件を設定する撮影条件設定部とを有し、前記判定部が前記登録画像の示す前記薬剤と前記照合画像の示す前記薬剤とは異なると判定した場合には、前記撮影条件設定部により複数の異なる撮影条件の範囲内で前記撮影条件を変更し、変更した撮影条件で撮影した前記照合画像を取得し、
   前記類似度算出部は、前記撮影条件を変えて撮影された前記照合画像に基づいて、類似度を算出する請求項１から７のいずれか１項に記載の薬剤照合装置。
9. 前記照合画像取得部は、前記照合対象の薬剤を撮影して前記照合画像を取得する薬剤撮影部と、前記薬剤撮影部による撮影条件を設定する撮影条件設定部とを有し、
   前記撮影条件設定部により複数の異なる撮影条件の範囲内で前記撮影条件を順次変更し、変更した撮影条件でそれぞれ撮影した前記照合画像を取得し、
   前記類似度算出部は、前記撮影条件を変えて撮影された前記照合画像に基づいて、類似度を算出し、
   前記判定部は、同一の分割領域において複数の撮影条件ごとに算出された複数の類似度のうちで最も高い類似度である代表類似度を選択し、各分割領域の前記代表類似度のうちで最も低い類似度である最終類似度に基づいて、前記登録画像が示す薬剤と前記照合画像が示す薬剤とが同じ種類の薬剤か否かを判定する請求項１から３のいずれか１項に記載の薬剤照合装置。
10. 前記照合画像取得部は、前記照合対象の薬剤を撮影して前記照合画像を取得する薬剤撮影部と、前記薬剤撮影部による撮影条件を設定する撮影条件設定部とを有し、
    前記撮影条件設定部により複数の異なる撮影条件の範囲内で前記撮影条件を順次変更し、変更した撮影条件でそれぞれ撮影した前記照合画像を取得し、
    前記類似度算出部は、前記撮影条件を変えて撮影された前記照合画像に基づいて、類似度を算出し、
    前記判定部は、前記特徴領域において複数の撮影条件ごとに算出された複数の類似度のうちで最も高い類似度である代表類似度を選択し、前記代表類似度のうちで最も低い類似度である最終類似度に基づいて、前記登録画像が示す薬剤と前記照合画像が示す薬剤とが同じ種類の薬剤か否かを判定する請求項４から７のいずれか１項に記載の薬剤照合装置。
11. 前記登録画像取得部により取得した登録画像と前記照合画像取得部により取得した照合画像とが全体的に類似しているか否かを判定する前処理判定部を有し、
    前記類似度算出部は、前記前処理判定部が前記登録画像と前記照合画像とが類似していると判定した場合に、前記類似度を算出し、
    前記判定部は、前記前処理判定部が前記登録画像と前記照合画像とが類似していると判定した場合に、前記登録画像が示す薬剤と前記照合画像が示す薬剤とが同じ種類であるか否かを判定する請求項１、２、３、及び９のいずれか１項に記載の薬剤照合装置。
12. 前記登録画像取得部により取得した登録画像と前記照合画像取得部により取得した照合画像とが全体的に類似しているか否かを判定する前処理判定部を有し、
    前記部分画像抽出部は、前記前処理判定部が前記登録画像と前記照合画像とが類似していると判定した場合に、前記特徴領域の画像をそれぞれ部分画像として抽出し、
    前記類似度算出部は、前記前処理判定部が前記登録画像と前記照合画像とが類似していると判定した場合に、前記類似度を算出し、
    前記判定部は、前記前処理判定部が前記登録画像と前記照合画像とが類似していると判定した場合に、前記登録画像が示す薬剤と前記照合画像が示す薬剤とが同じ種類であるか否かを判定する請求項４、５、６、７及び１０のいずれか１項に記載の薬剤照合装置。
13. 前記類似度算出部は、前記登録画像取得部により取得した登録画像の前記部分画像と前記照合画像取得部により取得した照合画像の前記部分画像との相関演算により、前記類似度を算出する請求項１から１２のいずれか１項に記載の薬剤照合装置。
14. 薬剤表面に識別情報が刻印又は印刷された薬剤の画像を含む複数の種類の薬剤の画像が記憶された画像記憶部と、
    前記画像記憶部から、処方情報に基づいて薬剤の画像を登録画像として取得する登録画像取得部と、
    照合対象の薬剤の画像を照合画像として取得する照合画像取得部と、
    前記登録画像取得部により取得した前記登録画像と前記照合画像取得部により取得した前記照合画像との類似度を算出する類似度算出部であって、前記登録画像及び前記照合画像の複数の分割領域の部分画像の類似度を、それぞれ対応する分割領域ごとに算出する類似度算出部と、
    前記類似度算出部により算出された複数の類似度のうちで最も低い類似度に基づいて、前記登録画像が示す薬剤と前記照合画像が示す薬剤とが同じ種類の薬剤か否かを判定する判定部と、
    を備える薬剤照合システム。
15. 薬剤表面に識別情報が刻印又は印刷された薬剤の画像を含む複数の種類の薬剤の画像が記憶された画像記憶部と、
    前記画像記憶部から、処方情報に基づいて薬剤の画像を登録画像として取得する登録画像取得部と、
    照合対象の薬剤の画像を照合画像として取得する照合画像取得部と、
    前記登録画像取得部により取得した登録画像と前記照合画像取得部により取得した照合画像とからそれぞれの部分画像を抽出する部分画像抽出部であって、前記処方情報に基づく薬剤と、前記処方情報に基づく薬剤に類似する他の薬剤との識別情報間において、差異がある特徴領域に対応する領域の画像をそれぞれ部分画像として抽出する部分画像抽出部と、
    前記部分画像抽出部により抽出された前記登録画像の部分画像と前記照合画像の部分画像との類似度を算出する類似度算出部と、
    前記類似度算出部により算出された類似度に基づいて、前記登録画像が示す薬剤と前記照合画像が示す薬剤とが同じ種類の薬剤か否かを判定する判定部と、
    を備える薬剤照合システム。
16. 薬剤表面に識別情報が刻印又は印刷された薬剤の画像を含む複数の種類の薬剤の画像が記憶された画像記憶部から、処方情報に基づいて薬剤の画像を登録画像として取得する登録画像取得ステップと、
    照合対象の薬剤の画像を照合画像として取得する照合画像取得ステップと、
    前記登録画像取得ステップにより取得した登録画像と前記照合画像取得ステップにより取得した照合画像との類似度を算出する類似度算出ステップであって、前記登録画像及び前記照合画像の複数の分割領域の部分画像の類似度を、それぞれ対応する分割領域ごとに算出する類似度算出ステップと、
    前記類似度算出ステップにより算出された複数の類似度のうちで最も低い類似度に基づいて、前記登録画像が示す薬剤と前記照合画像が示す薬剤とが同じ種類の薬剤か否かを判定する判定ステップと、
    を含む薬剤照合方法。
17. 薬剤表面に識別情報が刻印又は印刷された薬剤の画像を含む複数の種類の薬剤の画像が記憶された画像記憶部から、処方情報に基づいて薬剤の画像を登録画像として取得する登録画像取得ステップと、
    照合対象の薬剤の画像を照合画像として取得する照合画像取得ステップと、
    前記登録画像取得ステップにより取得した登録画像と前記照合画像取得ステップにより取得した照合画像とからそれぞれ部分画像を抽出する部分画像抽出ステップであって、前記処方情報に基づく薬剤と、前記処方情報に基づく薬剤に類似する他の薬剤との識別情報間において、差異がある特徴領域に対応する領域の画像をそれぞれ部分画像として抽出する部分画像抽出ステップと、
    前記部分画像抽出ステップにより抽出された前記登録画像の部分画像と前記照合画像の部分画像との類似度を算出する類似度算出ステップと、
    前記類似度算出ステップにより算出された類似度に基づいて、前記登録画像が示す薬剤と前記照合画像が示す薬剤とが同じ種類の薬剤か否かを判定する判定ステップと、
    を含む薬剤照合方法。

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