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山东大学所持6项发明专利转让
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项目名称 山东大学所持6项发明专利转让 项目编号 TABM2336384
转让底价 300 万元 转让方 山东大学
保证金 0万元 保证金支付方式 银行转账
挂牌时间 2023-01-12 至 2023-01-30

一、项目介绍

技术项目信息登记表(供给方)

技术项目名称 山东大学所持6项发明专利转让
行业分类 生物与新医药技术|医疗器械
战略性新兴产业分类 生物产业|生物医药产业|生物医药服务
权属人所属地域 山东省济南市市辖区
十强产业领域 医养健康
项目权属(个人或单位名称) 山东大学
专利情况
转让底价 300 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、本标的包含6项专利,各专利介绍如下: 一种基于图像引导的血气采集装置及方法: 专利申请日:2015.03.26 授权公告日:2018.03.27 专利权期限:20 年 介绍:包括腕部固定支架,腕部固定支架的正上方固定有图像采集模块,腕部固定支架的正下方固定有红外光源模块,图像采集模块将采集的图像传送至图像处理模块,图像处理模块将处理的结果通过显示模块进行显示。 一种基于多模态信息的颈动脉超声报告生成系统: 专利申请日:2021.10.13 授权公告日:2022.09.13 专利期限:20年 介绍:包括:超声设备,用于采集待测颈动脉多模态信息;处理器,连接所述超声设备,处理器包括:斑块类别识别模块,用于将多模态信息输入斑块类别识别模型,得到待测颈动脉的斑块类别;图像分割模块,用于根据斑块类别,将超声图像输入不同分割模型,得到分割图像集;异常检测模块,用于基于分割图像集,计算图像参数集,并将图像参数集输入颈动脉异常检测模型,得到颈动脉是否异常结果;颈动脉超声报告生成模块,用于基于图像参数集、斑块类别、血流频谱形态、血流动力学参数以及颈动脉是否异常结果,生成颈动脉超声报告。 基于图网络的大脑皮层表面全自动分割方法及系统: 专利申请日:2022.07.27 授权公告日:2022.11.18 专利期限:20年 介绍:包括:将大脑磁共振图像配准至标准模板空间;基于深度神经网络对配准后大脑磁共振图像进行大脑皮层表面重建;计算重建后大脑皮层顶点间的邻接矩阵;获取各个大脑皮层表面网格顶点对应的区分性特征作为该点对应的特征向量,获得大脑皮层表面分割结果;将大脑皮层表面分割结果从标准模板空间映射回原始坐标空间。本发明对重建后的大脑皮层表面进行图结构建模,基于图网络学习全局拓扑结构特征,实现大脑皮层表面的准确分割。 一种基于自监督学习的低剂量CT图像去噪方法及系统: 专利申请日:2020.04.01 授权公告日:2022.06.10 专利期限:20年 介绍:采用与CT图像大小相同的预设掩模对归一化处理后的CT图像进行部分像素的替换;将通过预设掩模替换后的CT图像输入到训练好的去噪神经网络模型中,得到对应去噪后的图像;本公开在网络模型训练去噪网络过程中,无需要成对的LDCT图像和高剂量CT图像,通过未被替代的像素推断已被替代像素的高剂量CT像素值,可以大大减少数据采集的成本,在没有高剂量CT图像的情况下完成LDCT图像的去噪任务。 基于超像素和异常检测的彩色血细胞图像白细胞分割方法: 专利申请日:2015.04.08 授权公告日:2016.04.13 专利期限:20年 介绍:本发明公开了基于超像素和异常检测的彩色血细胞图像白细胞分割方法,步骤如下:首先,将原始彩色血细胞RGB图像的CMYK和HSI彩色空间与图像空域信息相结合,构建7维特征向量,并利用SLIC超像素分割算法预分割图像,得到超像素分割图像;其次,采用异常目标探测方法进行细胞核区域探测,得到每个像素点异常能量值图像,进行区域滤波和阈值分割后得到预分割细胞核区域图像;最后,将预分割细胞核区域图像与超像素分割图像的对应的超像素区域合并,针对白细胞HSI空间的H分量,选取细胞核周围的像素点作为种子点进行区域生长,并与预分割的超像素图像结合,分割出白细胞。本发明分割算法简单且分割速度较快,分割时采用局部空间信息,分割更加准确。 一种提高多个心脏视图左心室分割精确度的系统及装置: 专利申请日:2020.06.16 授权公告日:2022.09.13 专利期限:20年 介绍:本发明提供了一种基于深度学习的提高多个心脏视图左心室分割精确度的系统及装置,包括:数据采集模块,被配置为:采集若干个不同视图的超声心动图的图片数据,形成原始图像数据集;采集待处理的超声心动图为待分割数据;预处理模块,被配置为:对原始图像数据集进行预处理形成实验数据集;训练模块,被配置为:构建深度神经网络训练模型,将实验数据集输入到训练模型中进行训练,当训练模型中的损失函数值不再降低时,训练模型停止训练并保存模型参数;数据处理模块,被配置为:将待处理的超声心动图输入到保存模型参数的训练模块,得到心脏内外膜分割结果;提高了对于不同心室图像处理的训练精度,进而提高心脏视图分割精确度。 3、截至挂牌日,专利已取得专利证书。 4、其他重要事项详见评估报告。
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 一种基于自监督学习的低剂量CT图像去噪方法及系统 202010250345.8 发明 2020-04-01 2022-06-10
2 基于图网络的大脑皮层表面全自动分割方法及系统 202210888076.7 发明 2022-07-27 2022-11-18
3 一种基于图像引导的血气采集装置及方法 201510135777.3 发明 2015-03-26 2018-03-27
4 基于超像素和异常检测的彩色血细胞图像白细胞分割方法 201510162768.3 发明 2015-04-08 2016-04-13
5 一种提高多个心脏视图左心室分割精确度的系统及装置 202010547296.4 发明 2020-06-16 2022-09-13
6 一种基于多模态信息的颈动脉超声报告生成系统 202111192140.X 发明 2021-10-13 2022-09-13
专利是否合并转让
获得资助情况(国家计划课题等) --
项目开发阶段 --
样品情况 样品类型 --
信息有效期 -- 至 --

二、挂牌信息

挂牌公告期 10 个工作日 报价方式 网络竞价
保证金 0万元 保证金交纳截止时间 挂牌截止日17:00前(以银行到账时间为准)

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。
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、本标的包含6项专利,各专利介绍如下:
一种基于图像引导的血气采集装置及方法:
专利申请日:2015.03.26
授权公告日:2018.03.27
专利权期限:20 年
介绍:包括腕部固定支架,腕部固定支架的正上方固定有图像采集模块,腕部固定支架的正下方固定有红外光源模块,图像采集模块将采集的图像传送至图像处理模块,图像处理模块将处理的结果通过显示模块进行显示。
一种基于多模态信息的颈动脉超声报告生成系统:
专利申请日:2021.10.13
授权公告日:2022.09.13
专利期限:20年
介绍:包括:超声设备,用于采集待测颈动脉多模态信息;处理器,连接所述超声设备,处理器包括:斑块类别识别模块,用于将多模态信息输入斑块类别识别模型,得到待测颈动脉的斑块类别;图像分割模块,用于根据斑块类别,将超声图像输入不同分割模型,得到分割图像集;异常检测模块,用于基于分割图像集,计算图像参数集,并将图像参数集输入颈动脉异常检测模型,得到颈动脉是否异常结果;颈动脉超声报告生成模块,用于基于图像参数集、斑块类别、血流频谱形态、血流动力学参数以及颈动脉是否异常结果,生成颈动脉超声报告。
基于图网络的大脑皮层表面全自动分割方法及系统:
专利申请日:2022.07.27
授权公告日:2022.11.18
专利期限:20年
介绍:包括:将大脑磁共振图像配准至标准模板空间;基于深度神经网络对配准后大脑磁共振图像进行大脑皮层表面重建;计算重建后大脑皮层顶点间的邻接矩阵;获取各个大脑皮层表面网格顶点对应的区分性特征作为该点对应的特征向量,获得大脑皮层表面分割结果;将大脑皮层表面分割结果从标准模板空间映射回原始坐标空间。本发明对重建后的大脑皮层表面进行图结构建模,基于图网络学习全局拓扑结构特征,实现大脑皮层表面的准确分割。 
一种基于自监督学习的低剂量CT图像去噪方法及系统:
专利申请日:2020.04.01
授权公告日:2022.06.10
专利期限:20年
介绍:采用与CT图像大小相同的预设掩模对归一化处理后的CT图像进行部分像素的替换;将通过预设掩模替换后的CT图像输入到训练好的去噪神经网络模型中,得到对应去噪后的图像;本公开在网络模型训练去噪网络过程中,无需要成对的LDCT图像和高剂量CT图像,通过未被替代的像素推断已被替代像素的高剂量CT像素值,可以大大减少数据采集的成本,在没有高剂量CT图像的情况下完成LDCT图像的去噪任务。
基于超像素和异常检测的彩色血细胞图像白细胞分割方法:
专利申请日:2015.04.08
授权公告日:2016.04.13
专利期限:20年
介绍:本发明公开了基于超像素和异常检测的彩色血细胞图像白细胞分割方法,步骤如下:首先,将原始彩色血细胞RGB图像的CMYK和HSI彩色空间与图像空域信息相结合,构建7维特征向量,并利用SLIC超像素分割算法预分割图像,得到超像素分割图像;其次,采用异常目标探测方法进行细胞核区域探测,得到每个像素点异常能量值图像,进行区域滤波和阈值分割后得到预分割细胞核区域图像;最后,将预分割细胞核区域图像与超像素分割图像的对应的超像素区域合并,针对白细胞HSI空间的H分量,选取细胞核周围的像素点作为种子点进行区域生长,并与预分割的超像素图像结合,分割出白细胞。本发明分割算法简单且分割速度较快,分割时采用局部空间信息,分割更加准确。
一种提高多个心脏视图左心室分割精确度的系统及装置:
专利申请日:2020.06.16
授权公告日:2022.09.13
专利期限:20年
介绍:本发明提供了一种基于深度学习的提高多个心脏视图左心室分割精确度的系统及装置,包括:数据采集模块,被配置为:采集若干个不同视图的超声心动图的图片数据,形成原始图像数据集;采集待处理的超声心动图为待分割数据;预处理模块,被配置为:对原始图像数据集进行预处理形成实验数据集;训练模块,被配置为:构建深度神经网络训练模型,将实验数据集输入到训练模型中进行训练,当训练模型中的损失函数值不再降低时,训练模型停止训练并保存模型参数;数据处理模块,被配置为:将待处理的超声心动图输入到保存模型参数的训练模块,得到心脏内外膜分割结果;提高了对于不同心室图像处理的训练精度,进而提高心脏视图分割精确度。
3、截至挂牌日,专利已取得专利证书。
4、其他重要事项详见评估报告。
与转让相关的其他条件
1、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。
2、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》,并于签订《技术转让合同》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。

四、联系方式

联系人 房经理 联系电话
手机号 17865120788 邮箱

五、附件资料