山东师范大学所持2项专利权转让
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项目名称 | 山东师范大学所持2项专利权转让 | 项目编号 | TAHA2532232 |
转让底价 | 1.6 万元 | 转让方 | 山东师范大学 |
保证金 | 0万元 | 保证金支付方式 | 银行转账 |
挂牌时间 | 2025-01-16 至 2025-01-22 |
一、项目介绍
技术项目信息登记表(供给方)
技术项目名称 | 山东师范大学所持2项专利权转让 | ||
行业分类 | 高端装备与先进制造|其他 | ||
战略性新兴产业分类 | 高端装备制造产业|智能制造装备产业|智能装备关键基础零部件 | ||
权属人所属地域 | 山东省济南市长清区 | ||
十强产业领域 | 高端装备 | ||
项目权属(个人或单位名称) | 山东师范大学 | ||
专利情况 | 有 | ||
转让底价 | 1.6 万元 | ||
合作方式 | 成果转让 |
项目简介 | 1.转让标的整体受让,不可拆分。 2.专利1名称:基于梯度全变分正则化的锥形束断层扫描重建方法及系统 专利申请日:2021年12月09日 授权公告日:2024年12月13日 专利权期限:20年 介绍:本发明公开了基于梯度全变分正则化的锥形束断层扫描重建方法及系统,获取初始投影数据;构建图像重建模型,对图像重建模型进行预处理,得到目标函数;根据初始投影数据,对目标函数进行初始化操作,对目标函数进行求解,得到重建图像.本发明既能抑制CBCT图像重建噪声,又能保留图像边缘轮廓信息,提高重建精度。 专利2名称:基于混合注意力监督U型网络MRI图像分割系统及方法 专利申请日:2024-08-06 授权公告日:2024-11-29 专利权期限:20年 介绍:本发明属于医学图像处理技术领域,提供了基于混合注意力监督U型网络的MRI图像分割系统及方法,所述系统包括:图像预处理模块、多模态MRI图像分割模型训练模块和图像生成模块;图像预处理模块对四种模态的MRI图像进行预处理,对预处理后的MRI图像在通道方向堆叠得到多模态MRI图像;多模态MRI图像分割模型训练模块基于多模态MRI图像训练混合注意力监督U型网络,得到多模态MRI图像分割模型;图像生成模块将实际的多模态MRI图像输入至MRI图像分割模型中生成分割掩码。本发明充分挖掘多模态MRI图像之间的潜在表示,显著提高了多模态MRI肿瘤分割的质量,进一步简化了临床诊断的过程并提高了医生诊断疾病的能力。 3.截至挂牌日,已取得发明专利证书。 | ||||||||||||||||||||||
市场前景分析 | |||||||||||||||||||||||
与同类成果相比优势分析 | |||||||||||||||||||||||
专利明细 | |||||||||||||||||||||||
序号 | 名称 | 申请号 | 类别 | 申请日 | 授权日 |
1 | 基于梯度全变分正则化的锥形束断层扫描重建方法及系统 | 202111501633.7 | 发明 | 2021-12-09 | 2024-12-13 |
2 | 基于混合注意力监督U型网络MRI图像分割系统及方法 | ZL202411067389.1 | 发明 | 2024-08-06 | 2024-11-29 |
专利是否合并转让 | 是 |
获得资助情况(国家计划课题等) | -- | ||
项目开发阶段 | -- | ||
样品情况 | 无 | 样品类型 | -- |
信息有效期 | -- 至 -- |
三、披露信息
价款支付方式 | 银行转账 | ||
受让方资格条件 | 1、意向受让方须为依法设立的企业法人、其他经济组织或具有完全民事行为能力的自然人。 2、意向受让方须具有良好财务状况、支付能力。 3、本项目不接受联合体受让。 |
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重大事项及其他披露内容 | 1.转让标的整体受让,不可拆分。 2.专利1名称:基于梯度全变分正则化的锥形束断层扫描重建方法及系统 专利申请日:2021年12月09日 授权公告日:2024年12月13日 专利权期限:20年 介绍:本发明公开了基于梯度全变分正则化的锥形束断层扫描重建方法及系统,获取初始投影数据;构建图像重建模型,对图像重建模型进行预处理,得到目标函数;根据初始投影数据,对目标函数进行初始化操作,对目标函数进行求解,得到重建图像.本发明既能抑制CBCT图像重建噪声,又能保留图像边缘轮廓信息,提高重建精度。 专利2名称:基于混合注意力监督U型网络MRI图像分割系统及方法 专利申请日:2024-08-06 授权公告日:2024-11-29 专利权期限:20年 介绍:本发明属于医学图像处理技术领域,提供了基于混合注意力监督U型网络的MRI图像分割系统及方法,所述系统包括:图像预处理模块、多模态MRI图像分割模型训练模块和图像生成模块;图像预处理模块对四种模态的MRI图像进行预处理,对预处理后的MRI图像在通道方向堆叠得到多模态MRI图像;多模态MRI图像分割模型训练模块基于多模态MRI图像训练混合注意力监督U型网络,得到多模态MRI图像分割模型;图像生成模块将实际的多模态MRI图像输入至MRI图像分割模型中生成分割掩码。本发明充分挖掘多模态MRI图像之间的潜在表示,显著提高了多模态MRI肿瘤分割的质量,进一步简化了临床诊断的过程并提高了医生诊断疾病的能力。 3.截至挂牌日,已取得发明专利证书。 |
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与转让相关的其他条件 | 意向受让方须承诺,在递交受让申请并交纳交易保证金后,即表明理解并接受本次资产转让的所有内容及程序,完全了解与认可转让标的状况以及存在的瑕疵等一切内容,并自行承担受让转让标的所带来的一切风险和后果;成为最终受让方后不得以不了解转让标的为由退还转让标的,否则将视为违约;非因转让方原因所引发的风险因素,由受让方自行承担。 意向受让方须承诺,在收到《挂牌结果通知单》之日起5个工作日内与转让方签署《技术转让合同书》,并于签订《技术转让合同书》之日起5个工作日内支付应付交易价款至转让方指定账户(交易价款无息结算),交易费用支付至中心指定账户(如本项目公告对以上办理时间有不同约定的,从其约定)。协议成交不收取交易费用,若产生竞价,收取竞价佣金。 |