山东师范大学基于卷积神经网络的CBCT图像伪影矫正系统及方法专利权转让
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项目名称 | 山东师范大学基于卷积神经网络的CBCT图像伪影矫正系统及方法专利权转让 | 项目编号 | TAQT2451522 |
转让底价 | 1.2 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 | 2024-04-16 至 2024-04-22 |
一、项目介绍
技术项目信息登记表(供给方)
技术项目名称 | 山东师范大学基于卷积神经网络的CBCT图像伪影矫正系统及方法专利权转让 | ||
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 | 1.2 万元 | ||
合作方式 | 成果转让 |
项目简介 | 专利名称:基于卷积神经网络的 CBCT 图像伪影矫正系统及方法 专利申请日:2023.12.15 授权公告日:2024.02.26 介绍: 本发明涉及医学图像处理技术领域,提供了基于卷积神经网络的CBCT图像伪影矫正系统及方法,所述系统包括图像预处理单元、模型训练单元和图像矫正单元。通过在模型训练单元中引入不同扩张率的残差模块,实现了更广泛和深层的特征提取,捕捉图像的局部细节和全局边缘信息;在浅层和深层特征提取之间,采用了带有通道和空间注意力机制的残差模块进行跳跃连接,提高了对输入图像中关键特征的感知和利用,同时减小了浅层和深层特征之间的语义差异。本发明通过准确提取多层次特征和扩大感受野,有效纠正了CBCT图像中的伪影,提高了图像质量。 3、截至挂牌日,已取得授权。 | ||||||||||
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 | 基于卷积神经网络的 CBCT 图像伪影矫正系统及方法 | 202311724431.8 | 发明 | 2023-12-15 | 2024-02-26 |
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 | 专利名称:基于卷积神经网络的 CBCT 图像伪影矫正系统及方法 专利申请日:2023.12.15 授权公告日:2024.02.26 介绍: 本发明涉及医学图像处理技术领域,提供了基于卷积神经网络的CBCT图像伪影矫正系统及方法,所述系统包括图像预处理单元、模型训练单元和图像矫正单元。通过在模型训练单元中引入不同扩张率的残差模块,实现了更广泛和深层的特征提取,捕捉图像的局部细节和全局边缘信息;在浅层和深层特征提取之间,采用了带有通道和空间注意力机制的残差模块进行跳跃连接,提高了对输入图像中关键特征的感知和利用,同时减小了浅层和深层特征之间的语义差异。本发明通过准确提取多层次特征和扩大感受野,有效纠正了CBCT图像中的伪影,提高了图像质量。 3、截至挂牌日,已取得授权。 |
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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。)协议成交不收费交易费用,若产生竞价,收取竞价佣金。 |