李颜娥

一、基本信息

学科/专业：计算机科学与技术/智能科学技术与应用

职称：副教授

职务：

导师类别：硕导

邮箱：yaneli@zafu.edu.cn

招生专业：（必填）:电子信息、计算机科学与技术、农业工程与信息技术

二、学习工作经历

三、研究领域：主要从事人工智能与深度学习、机器视觉与模式识别、时间序列分析等理论技术及其在疾病的精准诊疗、智慧农林业方面的应用。

五、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, 基于多模态影像信息的乳腺癌精准诊疗方法研究, 2026-01至2027-12, 10万元,在研,主持

(2)国家自然科学基金委员会, 面上项目, 32471860, 面向古树名木保护的应力波传播建模与介质特征反演刻画, 2025-01-01 至 2028-12-31, 50万元, 在研, 参与

（3）国家林业局, 中央财政林业科技推广示范项目, 〔2025〕TS03, 树木/木材无损检测关键技术示范与推广, 2025-01 至 2027-01, 100万元, 在研, 参与

(4) 浙江农林大学, 人才启动项目, 2021FR045, 林木健康无损检测关键技术研究, 2021-05 至 2024-12,5万元, 结题, 参与

（5）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, 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,结题,主持

(6)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

（7）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

(8)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,结题,参与

（9）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,结题,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,结题,参与

六、代表性论文和著作（限10项）

[1] Li Yane, Yuhang Jiang, Lijun Guo, Weibo Wang, Weng Xiang*, Hailin Feng*, CE-CNN-FA-BiGRU: A novel deep learning framework for sap flow prediction across trees at different ages and species with historical environmental factors [J], Ecological Informatics，2026. https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2026.103715（SCI, IF=7.3，中科院一区）

[2] Li Yane, Qinuo Zhang, Yingao Liu, Yuanzhe Li, Ming Fan, CTransFuse: A Hybrid Transformer-CNN Framework for Precise Meniscus Segmentation and Lesion Identification[J]. lEEE Journal of Biomedical and Health Informatics，2026,DOI: 10.1109/JBHI.2026.3696307（SCI, IF=6.7,中科院一区）

[3] Zhijie He, Xiang Weng, Kai Fang, Li Yane*, Yaoping Ruan, Hailin Feng*, BRSMamba: Boundary-Aware Mamba for Forest and Shrub Segmentation From Diverse Satellite Imagery[J], IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2026, 19, pp: 4607-4628.DOI: 10.1109/JSTARS.2025.3650425 (SCI, IF=5.3，通信，中科院二区)

[4] Li Yane, Ying’ao Liu, Ying Wang, Xingyi Li, Xuqin Luo, Enhancing small-object detection in vineyards: a YOLOv8-based approach for grape maturity classification[J], Scientia Agricola，2026，v.83,e20250016.DOI：https://doi.org/10.1590/1678-992X-2025-0016（SCI，中科院三区）

[5] Li Yane, Wang Chengfeng Gu, Haibo et al. MPIDNN-GPPI: multi-protein language model with an improved deep neural network for generalized protein‒protein interaction prediction. BMC Genomics 26, 1059 (2025). https://doi.org/10.1186/s12864-025-12228-y（SCI,中科院二区）

[6] Li Yane, Zhichao Chen, Hongxia Qi, Ming Fan and Lihua Li. Shuffle window transformer DeepLabV3+:a lightweight convolutional neural network and transformer based hybrid semantic segmentation network[J]. Mach. Learn.: Sci. Technol. 6 (2025) 025039. DOI：https://doi.org/10.1088/2632-2153/add853 (SCI, IF=4.6,中科院二区).

[7] Li Yane, Yunhao Hu, Weibo Wang, Hailin Feng, Patch-TS: A Fast and Accurate PatchMixer-Based Model for Medium- and Long-Term Sap Flow Prediction with Environmental Factors,Forests,2025（SCI，中科院三区）

[8] Li Yane; Chen, T.; Xia, F.; Feng, H.; Ruan, Y.; Weng, X.; Weng, X. TTPRNet: A Real-Time and Precise Tea Tree Pest Recognition Model in Complex Tea Garden Environments. Agriculture 2024, 14, 1710. (SCI, 中科院二区)

[9] 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.DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2022.107400( SCI，IF=8.3/中科院一区TOP) 

[10] 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[J], Journal of Digital Imaging. 2022. DOI: 10.1007/s10278-019-00266-4 (SCI，IF=4.9，中科院二区)

七、获奖情况

[1]李颜娥(4/6); 发明创业奖创新奖, 中国发明, 发明, 省部二等奖, 2025(科研奖励)

[2]李颜娥(5/10); 梁希林业科学技术奖科技进步奖, 国家林业和草原局、中国林学会, 科技进步, 省部二等奖, 2024(科研奖励)