李颜娥

一、基本信息

学科/专业：计算机科学与技术/智能科学与技术

职称：副教授

职务：教师

导师类别：硕导

邮箱：YaneLi@zafu.edu.cn

招生专业：电子信息；农业工程与信息技术

二、学习工作经历

2019.10-今浙江农林大学数学与计算机科学学院教师

三、研究领域

1.人工智能与深度学习、机器视觉与模式识别、数据挖掘等。

2.生物信息学与医学影像学

3.智慧农林业

四、科研课题（限10项）

(1)浙江省自然科学基金委,浙江省自然科学基金委-公益基金项目, LQ21H180001,基于多模态影像信息的个体化乳腺癌筛查方法研究, 2021-01至2023-12, 10万元,在研,主持

(2)企事业单位,企事业单位委托科技项目, H20210510,可穿戴体征监测设备及疾病预警的AI算法模型开发, 2021-06至2022-12,32万元,在研,主持

(3)企事业单位,企事业单位委托科技项目, H20210511,数字村落三维可视化平台开发,2021-03至2022-12,20万元,在研,主持

(4)浙江农林大学,学校科研发展基金, 2019RF065,基于影像信息的近期乳腺癌风险预测研究, 2019-12至2022-12, 10万元,在研,主持

（5）中国医学科学院阜外医院，企事业单位委托科技项目，主动脉瓣修复术前评价新策略研究，2022.10-2023.10,25万元，在研，主持

(6)浙江省科技厅,浙江省重点研发计划项目子课题, 2022C02044,特色经济植物品质感知与调控装备研发, 2022-01至2024-12, 53万元,在研,参与

（7）浙江省农业农村厅，省部级重点项目，2022SNJF036，基于人工智能的茶树病虫识别、监测与预警系统开发与应用，2022-01至2024-12, 50万元,在研,参与

（8）企事业单位,企事业单位委托科技项目, H20220236，浦江数字乡村产业生产管理项目，2022-04至2023-10, 50万元,在研,参与

（9）企事业单位,企事业单位委托科技项目, H20210290-1，浦江县乡村振兴产业发展示范建设方案深化服务项目，2021-05至2024-05, 195万元,在研,参与

（10）企事业单位,企事业单位委托科技项目, H20220220，临安区数字农业人工智能数据处理及模型研发，2021-05至2024-10, 86.5万元,在研,参与

五、代表性论文和著作（限10项）

[1] Li Yane; Jianxin Ye; Dayu Xu; Guomo Zhou; Hailin Feng*;Prediction of sap flow with historical environmental factors based on deep learning technology[J]. Computers and Electronics in Agriculture. 2022.(IF=6.757/一区TOP）

[2]Li Yane; Wei Yuan; Ming Fan; Bin Zheng*; Lihua Li*; Prediction of Short-Term Breast Cancer Risk with Fusion of CC- and MLO-Based Risk Models in Four-View Mammograms, Journal of Digital Imaging. 2022.（IF=4.903/二区）

[3]Li Yane; Fan M; Cheng H; Zhang P; Zheng B;Li L; Assessment of global and local region-based bilateral mammographic feature asymmetry to predict short-term breast cancer risk, Physics in Medicine & Biology, 2018, 63(2):025004.（IF=4.174/二区TOP）

[4]Li Yane;Fan M;Liu S;Zheng B*;Li L*;Prediction of Short-term Breast Cancer Risk based on Convolutional Neural Network in Mammography, Journal of Medical Imaging and Health Informatics, 2019, 9:1663-1672.

[5]Wang Jin; Li Yane; Feng Hailin*; Ren Lijin; Du Xiaochen; Wu jiain; Common pests image recognition based on deep convolutional neural network,Computers and Electronics in Agriculture, 2020,179:105834. (IF=6.757/一区TOP）

[6]Jinyu Chu; Li Yane; Hailin Feng*; Xiang Weng, Yaoping Ruan; Research on Multi-Scale Pest Detection and Identification Method in Granary Based on Improved YOLOv5, Agriculture-Basel, 2023,13,364. (IF=3.408/三区）

[7] Li Yane; Fan M; Li L; Zheng B; Prediction of near-term breast cancer risk using local region-based bilateral asymmetry features in mammography, Medical Imaging 2017.

[8]李颜娥;张朋;范明; Zheng Bin;厉力华*;基于乳腺钼靶侧斜位图像的近期乳腺癌风险预测研究,中国生物医学工程学报, 2018, 37(2):169-180.

[9]李颜娥;韩斌*;厉力华*;祝磊;基于基因团搜索的卵巢癌化疗反应敏感基因网络构建,生物物理学报, 2013, 29(9):681-694.

[10]Li Yane; Zhang J; Han B; Li L; Identifying Ovarian Cancer Chemotherapy Response Relevant Gene Cliques, IEEE International Conferece on Bioinformatics and Biomedicine 2011 (BIBM 2011), Atlanta, USA, 2011.