根据学校相关规定，现对发明专利“一种功能连接网络的构建方法、系统及电子设备”等专利权转让相关事项公示：

一、成果名称及简介

发明专利一：一种功能连接网络的构建方法、系统及电子设备

发明人：唐奇伶，蔡碧莲，卢玉红，王艳

专利号：ZL202210954075.8

专利权人：中南民族大学

简介：本发明公开了一种功能连接网络的构建方法、系统及电子设备，包括：利用变分自编码网络通过无监督学习的方式对每个大脑感兴趣区域建立多元高斯分布概率模型，利用Jensen-Shannon散度计算任意两个脑区概率分布之间的相似性程度，得到成对脑区的邻接矩阵即为脑功能网络；采用双样本t-检验来选择具有较高区分度的特征集，将选择的特征集输入支持向量机进行分类；将不同维度模型的特征集输入支持向量机分类器，并利用adaboost增强方式对多个分类器进行联合，得到一个更强的分类器。本发明采用生成学习的方式提高了轻度认知障碍诊断中群体数据的统计能力和观测数据可变性的泛化能力，并通过多维度模型的联合增强，进一步提高轻度认知障碍的诊断准确性。

发明专利二：基于迭代校正的组织病理学图像细胞核检测方法及装置

发明人：唐奇伶，蔡玉，刘子仪

专利号：ZL202111418890.4

专利权人：中南民族大学

简介：本发明提供基于迭代校正的组织病理学图像细胞核检测方法及装置。包括：首先生成候选对象及其初步位置；然后细化定位。设计了一种新颖的块学习方法来获得高质量的核候选，其中除了类别外，还在图像块信息中添加了位置表达，实现了细胞核分类和定位的多任务学习过程，同时在任务中引入了深度监督机制，提供了丰富的层次表示。为了提高细胞核定位精度，提出了一种迭代修正策略，使预测逐步逼近真实情况，显著提高了细胞核中心的定位精度，并为非最大抑制步骤中的抑制范围的选择提供了方便。实验结果表明，本发明在H&E染色的组织病理学图像数据集上的核检测性能优于以往的方法，特别是在多杂波的核检测中，可以获得更好的检测效果。

发明专利三：基于多尺度结构相似性和长程依赖性的图像合成法及装置

发明人：唐奇伶，郭金鑫，李帅先，蔡碧莲，卢玉红，张美玲

专利号：ZL202111404670.6

专利权人：中南民族大学

简介：本发明公开了一种基于多尺度结构相似性和长程依赖性的图像合成法及装置，搭建了一个新颖的全卷积网络，并将自注意力机制融合其中，解决了传统卷积网络只能感受到局部信息的饮点，通过加入对抗性学习策略，从而更好地建模从源图像（3TMRI或T1MRI)到目标图像（7TMRI或T2MRI)的非线性映射，通过提出一个新的多尺度结构相似性损失函数来帮助更新网络模型参数及保持图像边缘清晰；通过使用长残差单元和自动上下文模型进一步提高图像全局信息的学习效率。本发明利用建立了一个通用有效的从源图像到目标图像的医学图像跨模态合成模型，增强了图像边缘锐利，提高了合成医学图像的视觉质量，模型具有较好的鲁棒性。

二、拟交易价格/是否有关联关系

协议转让：1万元

是否有关联关系：否

三、价格形成过程

经全体发明人同意，并与成都权翼网络科技有限公司协商，双方同意该成果以1万元转让。

特此公示，公示期15日，自2026年5月12日起至2026年5月26日止。如有异议，请于公示期内以书面形式实名向我处反映。

联系人：邵老师 张老师

联系电话：027-67841106

技术转移中心

2026年5月12日