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申请/专利权人：江苏迈特菲光电技术有限公司

申请日：2024-12-25

公开（公告）日：2025-01-28

公开（公告）号：CN119377609A

专利技术分类：.分析[2023.01]

专利摘要：本申请公开了一种基于贝叶斯网络的医疗OLED屏幕烧屏风险预测和防护系统及方法，旨在提高OLED屏幕在医疗环境中的烧屏风险预测精度和可靠性。通过数据采集模块收集OLED屏幕的使用数据、环境参数和显示内容特征，构建贝叶斯网络模型进行烧屏风险评估。参数学习模块结合变分推断与马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法更新模型参数，预测模块则基于观测数据计算烧屏风险概率。防护策略执行模块据此实施动态防护措施，包括像素补偿、图像变换等。该方法能够针对特定的医疗场景进行实时预测，并优化防护方案，有效减少烧屏风险，同时保障图像质量。

专利权项：1.一种基于贝叶斯网络的医疗OLED屏幕烧屏风险预测和防护系统，应用于医疗显示设备，其特征在于，包括：数据采集模块，用于收集OLED屏幕的预设使用数据、环境参数和显示内容特征，包括以下采集参数：显示内容类型参数，用于表示屏幕显示的内容种类，包括静态图像、动态视频；像素使用强度参数，用于识别出超过预设使用率的像素区域；累计使用时间参数，用于记录OLED屏幕的累计使用时长；环境温度参数，用于表示所述医疗显示设备设备所处的环境温度；亮度设置参数，用于表示当前屏幕亮度水平；贝叶斯网络模型模块，用于构建和维护OLED屏幕烧屏风险预测模型，包括以下节点：观测变量节点，用于将所述采集参数作为模型输入以预测烧屏风险；隐变量节点，用于判断OLED屏幕内部的老化状况和材料特性，所述隐变量节点包括像素老化程度、材料稳定性、材料抗烧屏能力；输出节点，用于输出烧屏风险概率，所述烧屏风险概率通过联合分布计算所述观测变量节点和隐变量节点得出；参数学习模块，用于根据历史数据及实时更新数据更新贝叶斯网络模型的参数，并调整模型中各个节点的条件概率分布；风险预测模块，用于根据所述观测变量节点和所述隐变量节点对应的数据计算并输出当前状态下的烧屏风险；防护策略执行模块，用于根据所述风险预测模块的输出结果实施预设防护措施，所述动态防护措施包括以下至少一项：调整亮度、改变显示内容、触发屏幕保护机制。

百度查询： 江苏迈特菲光电技术有限公司 基于贝叶斯网络的医疗OLED屏幕烧屏风险预测和防护系统及方法