副研究员

职 称：副研究员（教授）

研究方向：图像处理，机器学习

办公电话：

办公地点：综合教学楼309室

电子邮件：liyang1979@nenu.edu.cn, liyangyaya1979@sina.com

个人简历

【教育经历】

1999.09—2003.07吉林大学电子信息工程专业，本科，工学学士

2003.09—2006.06吉林大学信号与信息处理专业，工学硕士

2009.09—2014.06吉林大学通信与信息系统专业，工学博士

【工作履历】

2006.06—2023.01长春工业大学，计算机科学与工程学院，电子信息工程系，历任助教、讲师、副教授、四级教授

2014.10—2018.12 东北师范大学统计学流动站博士后

2014.07—至今硕士生指导教师

2019.06—至今博士生指导教师

2014.09—2019.05长春工业大学，电子信息工程系，副主任

2019.05—2022.10长春工业大学，电子信息工程系，党支部支部书记

2018.12—2023.01长春工业大学，人工智能研究院，副院长,教授，博导

2023.01—至今 东北师范大学，前沿交叉研究院，副研究员

【代表性成果】

1.科研论文

[1]Li Yang, Zheng Hewei, Huang Xiaoyu,et al. Research on lung nodule recognition algorithm based on deep feature fusion and MKL-SVM-IPSO. Scientific Reports, 2022, 12(1):174031

[2]李阳,高轼奇.基于数据增强及注意力机制的肺结节检测系统[J].北京邮电大学学报, 2022, 45(04): 25-30

[3]Li Yang., Chang, J. &Tian, Y. Improved cost-sensitive multikernel learning support vector machine algorithm based on particle swarm optimization in pulmonary nodule recognition.Soft Computing .2022.01.18, 26(7): 3369-3383.

[4]Chang J（学生一作）,Li Yang*, Zheng H . Research on Key Algorithms of the Lung CAD System Based on Cascade Feature and Hybrid Swarm Intelligence Optimization for MKL-SVM[J]. Computational Intelligence and Neuroscience, 2021.09, 2021(4):1-16

[5]李阳,常佳乐,王宇阳.基于群体智能优化的MKL-SVM算法及肺结节识别[J].工程科学学报,2021,43(09):1157-1165

[6]Yang Li,Zhichuan Zhu, AlinHou, Qingdong Zhao, Liwei Liu, Lijuan Zhang. Pulmonary Nodule Recognition Based on Multiple KernelLearning Support Vector Machine-PSO. Computational and Mathematical Methods in Medicine, 2018.04.30

[7]李阳,赵庆东,田颖.改进的支持向量机算法在肺结节识别中的应用,光学精密工程, 2017, 25(10s): 216-221

[8]李阳,文敦伟,王珂,刘乐.多核学习矩阵化最小二乘支持向量机算法及肺结节识别,吉林大学学报(工学版), 2014, 44 (2): 508～515

[9]Yang Li, Dunwei Wen, Ke Wang, A’linHou. Mixed Kernel Function SVM for Pulmonary Nodule Recognition, 17th International Conference on Image Analysis and Processing , ICIAP 2013,Naples, P.R. Italy, 2013.09.09-09.13（Lecture Notes in Computer Science（LNCS）期刊收录，学术报告，Naples, P.R. Italy

[10]李阳,史东承,王珂等.基于图像模式的肺结节识别,吉林大学学报(工学版), 2013, 43(S1):463～467

[12]Wang X. , Zhang Yuxuan,Li Yang. Research on laparoscopic surgical instrument detection technology based on multi-attention enhanced feature pyramid network[J], Signal, Image and Video Processing, 2022.12.21

[13]张丽娟，殷婷婷，李阳*.融合双树复小波和改进形态学的视网膜图像增强，光学精密工程, 2017, 25(10s): 235~243

[14]程照雪,李阳*,周妍,鲁慧民.增强边缘特征的肺结节分割模型[J].计算机工程与应用, 2022.12

2.科研项目

[1]基于数据增强及注意力机制目标检测算法的肺CAD研究，吉林省教育厅重点项目，5万元，JJKH20220685KJ，2022.1.1-2023.12.31，主持

[2]基于深度学习的脑卒中影像分析系统的关键技术研发，吉林省科技厅重点研发项目，45万元，20210201081GX，2021.07-2024.06，主持

[3]基于生成对抗网络的数据增强算法及深度特征融合算法的肺CAD系统研究，国家自然基金委青年基金，61806024，2019.01-2021.12，24万元，主持

[4]肺结节精准检测与多目标优化识别CAD系统的构建及关键算法研究，吉林省教育厅科研究项目，JJKH20181041KJ，2018.01-2020.12，主持

[5]“互联网+”时代吉林省地方工科院校学科交叉型创新人才培养模式探究，20160418080FG，吉林省科技厅软科学项目，2016.01-2019.05 ,主持

[6]基于潜支持向量机及多核学习的肺结节检测与识别，吉林省博士后基金，2016.4 -2018.12，111900358，4万元，主持

[7]核方法在肺部结节检测中的研究及应用，吉林省教育厅科学技术研究项目，2014142，2014.01-2015.12，1万元，主持

[8]多核支持向量机在肺部结节检测中的研究及应用，吉林省科技厅青年科研基金，201201129，2012.01-2014.12，3万元，主持

[9]数控机床与工业机器人多轴系统集成同步控制技术研究，20170204067GX，吉林省科技厅高新项目，2017.06-2019.12, 50万元,第一参加人

[10]基于计算机视觉的视网膜图像处理关键技术研究，吉林省教育厅科学技术研究项目，JJKH20170575KJ，2017.01-2018.12，第一参加人

[11]恶劣天气下降质视频图像清晰度恢复技术研究，吉林省教育厅科学技术研究项目，2014136，2014.01-2016.12，第二参加人

[12]吉林省医疗保险单病种付费标准算法建模研究，吉林省科技厅青年科研基金项目，20130522166JH，2013.01-2017.12，第一参加人

3. 发明专利授权

[1]用对抗性学习和判别性学习来迁移生成式对抗网络的方法，202110534134.1发明专利授权，2022.11.15，1/3

[2]基于MKL-SVM-PSO算法的肺结节图像处理方法，201710412919.5，发明专利授权，2020.12.29，1/8

[3]一种用于图像场景识别的特征提取方法，201410603389.9，发明专利授权，2017.06.16，4/5

[4]湍流图像去噪方法，发明专利授权，2017103703869，2021.05.11，4/5

4.软件著作权

[1]基于七阶不变矩的肺结节识别系统, 2016SR382375，2016.12.20，1/ 5

[2]基于图像输入模式的肺结节分割与识别系统，2015SR285872, 2015.12.28，1/5

[3]肺结节分割与混合核SVM识别专家诊断系统，2015SR285776，2015.12.28, 1/5

[4]一种快速的肺结节识别系统，2015SR286043，2015.12.28，1/5

[5]基于群体智能优化MKL-SVM的肺结节识别系统，2022SR0326316，2022.03.09，1/2

5.学术专著

[1]李阳著.“互联网+”及人工智能时代的地方人才战略：创新创业人才培养模式探索.东北师范大学出版社. 978-7-5681-6460-3，2019.12

[2]专著部分被吉林省科技厅《吉林省创新发展战略研究》采纳收录, 2021.10,吉林科学技术出版社。