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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 | TAQT2428768 |
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 | 2024-12-24 至 2024-12-30 |
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 | 其他|其他 | ||
战略性新兴产业分类 | 其他 | ||
权属人所属地域 | 山东省济南市长清区 | ||
十强产业领域 | 其他 | ||
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:CBCT图像重建方法、系统、存储介质及设备 专利申请日:2021年12月06日 授权公告日:2024年12月03日 介绍:本发明涉及CBCT图像重建方法、系统、存储 介质和设备,包括以下步骤:获取不同角度的CBCT图像投影数据;利用投影数据形成的矩阵、CBCT图像中对应体素坐标的X射线衰减系数,和调节一阶与高阶全变分模型之间作用比例的联合因子构建CBCT图像重建模型;将已构建的CBCT图像重建模型转化为无约束方程,输出重建后的 图像。通过重新建立数学模型,将传统一阶与高阶全变分相结合,在增强重建图像轮廓边缘信息的同时,弱化了阶梯效应,从而达到提高CBCT图像重建精度的目的。 专利2名称:一种集成MRI超分辨率与合成任务的系统及方法 专利申请日:2024-03-25 授权公告日:2024-06-14 介绍:本发明涉及医学图像处理技术领域,提供了一种集成MRI超分辨率与合成任务的系统及方法,所述系统通过图像预处理模块,对高分辨率MRI图像进行预处理,得到低分辨率MRI图像;再通过MRI超分辨率与合成模型训练模块,基于所述低分辨率MRI图像训练多任务自感知Transformer网络,得到MRI超分辨率与合成模型;最后利用图像生成模块,将实际低分辨率MRI图像输入至所述MRI超分辨率与合成模型生成超分辨率MRI图像和合成MRI图像。本发明通过设计自感知Transformer,结合通道注意力的全局信息提取能力和多头自注意力的远距离建模能力,能够充分挖掘多任务间的潜在表示;通过设计自适应高频增强重建模块,有效增强解码器的重建与合成能力,能够为精准医疗提供更准确的病理信息。 | ||||||||||||||||||||||
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 | CBCT图像重建方法、系统、存储介质及设备 | 2021114805612 | 发明 | 2021-12-06 | 2024-12-03 |
2 | 一种集成MRI超分辨率与合成任务的系统及方法 | 202410338243.X | 发明 | 2024-03-25 | 2024-06-14 |
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:CBCT图像重建方法、系统、存储介质及设备 专利申请日:2021年12月06日 授权公告日:2024年12月03日 介绍:本发明涉及CBCT图像重建方法、系统、存储 介质和设备,包括以下步骤:获取不同角度的CBCT图像投影数据;利用投影数据形成的矩阵、CBCT图像中对应体素坐标的X射线衰减系数,和调节一阶与高阶全变分模型之间作用比例的联合因子构建CBCT图像重建模型;将已构建的CBCT图像重建模型转化为无约束方程,输出重建后的 图像。通过重新建立数学模型,将传统一阶与高阶全变分相结合,在增强重建图像轮廓边缘信息的同时,弱化了阶梯效应,从而达到提高CBCT图像重建精度的目的。 专利2名称:一种集成MRI超分辨率与合成任务的系统及方法 专利申请日:2024-03-25 授权公告日:2024-06-14 介绍:本发明涉及医学图像处理技术领域,提供了一种集成MRI超分辨率与合成任务的系统及方法,所述系统通过图像预处理模块,对高分辨率MRI图像进行预处理,得到低分辨率MRI图像;再通过MRI超分辨率与合成模型训练模块,基于所述低分辨率MRI图像训练多任务自感知Transformer网络,得到MRI超分辨率与合成模型;最后利用图像生成模块,将实际低分辨率MRI图像输入至所述MRI超分辨率与合成模型生成超分辨率MRI图像和合成MRI图像。本发明通过设计自感知Transformer,结合通道注意力的全局信息提取能力和多头自注意力的远距离建模能力,能够充分挖掘多任务间的潜在表示;通过设计自适应高频增强重建模块,有效增强解码器的重建与合成能力,能够为精准医疗提供更准确的病理信息。 |
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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。 |