論文の概要: Similar Document Template Matching Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12663v1
• Date: Tue, 21 Nov 2023 15:13:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 00:01:22.278067
• Title: Similar Document Template Matching Algorithm
• Title（参考訳）: 類似文書テンプレートマッチングアルゴリズム
• Authors: Harshitha Yenigalla, Bommareddy Revanth Srinivasa Reddy, Batta Venkata Rahul and Nannapuraju Hemanth Raju
• Abstract要約: 本研究は,医療文書の総合的検証手法について概説する。 テンプレート抽出、比較、不正検出に高度な技術が組み込まれている。 この手法は、医用文書検証に対する堅牢なアプローチを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study outlines a comprehensive methodology for verifying medical documents, integrating advanced techniques in template extraction, comparison, and fraud detection. It begins with template extraction using sophisticated region-of-interest (ROI) methods, incorporating contour analysis and edge identification. Pre-processing steps ensure template clarity through morphological operations and adaptive thresholding. The template comparison algorithm utilizes advanced feature matching with key points and descriptors, enhancing robustness through histogram-based analysis for accounting variations. Fraud detection involves the SSIM computation and OCR for textual information extraction. The SSIM quantifies structural similarity, aiding in potential match identification. OCR focuses on critical areas like patient details, provider information, and billing amounts. Extracted information is compared with a reference dataset, and confidence thresholding ensures reliable fraud detection. Adaptive parameters enhance system flexibility for dynamic adjustments to varying document layouts. This methodology provides a robust approach to medical document verification, addressing complexities in template extraction, comparison, fraud detection, and adaptability to diverse document structures.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,医用文書の検証,テンプレート抽出,比較,不正検出に高度な手法を取り入れた総合的な方法論を概説する。 テンプレート抽出は、輪郭解析とエッジ識別を取り入れた、洗練された関心領域(ROI)手法で開始される。 事前処理のステップは、モルフォロジー操作と適応しきい値設定によるテンプレートの明確性を保証する。 テンプレート比較アルゴリズムは、キーポイントとディスクリプタとの高度な特徴マッチングを利用して、会計変動のヒストグラムに基づく分析によりロバスト性を高める。 不正検出には、テキスト情報抽出のためのSSIM計算とOCRが含まれる。 SSIMは構造的類似性を定量化し、潜在的な一致同定を支援する。 OCRは患者の詳細、提供者情報、請求額などの重要な領域に焦点を当てている。 抽出された情報を基準データセットと比較し、信頼しきい値が信頼できる不正検出を保証する。 適応パラメータは、動的調整のためのシステムの柔軟性を高める。 この手法は, 医用文書の検証, テンプレート抽出, 比較, 不正検出, 各種文書構造への適応性などの複雑さに対処する。

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