项目简介
通过对脑信号处理，实现脑疾病检测诊断。脑信号类型包括：脑磁共振图像、语音等。脑疾病类型包括：阿尔茨海默病、帕金森病、心理疾病，等。
 
研究成果
1）目前获得如下科研项目支持。
[1]    中央高校基本科研业务费“前沿交叉”专项项目，PD语音渐变式双深度迁移识别监测方法研究，25万，2019.1-2020.12，在研，主持
[2]    重庆市基础研究与前沿探索专项项目（cstc2018jcyjAX0779）：面向帕金森病诊断的经验引导式语音特征集成优选与深度迁移学习方法研究，2018-2021，10万，在研，主持
[3]    模式识别国家重点实验室2018年开放课题（201800011）：面向帕金森病分类的语音数据深度迁移学习机制研究与评估，2018.1-2019.12，4万，在研，主持
[4]    2018年度重庆市社会科学规划项目（编号：“2018YBYY133” ）：基于人工智能技术的语言障碍人群语言能力评估研究 （主研）
[5]    重庆市教委项目（KJ1603805）：基于深度语音特征学习的帕金森疾病诊断系统研究（3万，主研）（2016.7-2018.7），在研，主研
[6]    企业项目（1042012920170743 ）：基于语音的心理健康检测及预警系统 （30万，主研）（2017.10-2018.4），在研，主研
[7]    西南医院科技创新计划-联合孵化项目（SWH2016LHYS-11）：基于语音大数据分析的帕金森病早期发生发展过程研究与标记物提取（30万，联合负责人）（2016.3-2018.3），结题，主研
[8]    重庆市博士后科研项目特别资助：阿尔茨海默病Aβ蛋白沉积的脑磁共振影像特征表达及其应用研究（200,000RMB，负责人）（2013－2015）
[9]    重庆大学中央高校重点基金（学校科技创新专项(自科类)）（106112015CDJZR155507）：基于Aß蛋白沉积影像的阿尔茨海默病早期诊断（300,000RMB，负责人）（2015－2016）
[10] 中国博士后科学基金(2013M532153)：阿尔兹海默病Aß蛋白沉积的磁共振检测（50,000RMB，负责人）（2013－2015）
[11] 重庆大学中央高校基金(106112013CDJZR160008)：阿尔茨海默病Aβ蛋白沉积的脑磁共振影像特征表达（100,000RMB，负责人）（2014.1－2015.12）
[12] 重庆市自然科学基金（The natural science foundation of Chongqing City）（CSTC,2012jjA0612）：基于脑磁共振图像中解剖结构的不对称性特征的老年痴呆症早期诊断（50,000RMB，负责人）（2012－2014）
[13] 教育部留学回国人员基金：基于解剖结构的脑磁共振图像自动弹性联合配准方法研究（34,000RMB，负责人）（2012－2014）
[14] 重庆市国际引智计划：基于脑磁共振图像的老年痴呆症早期诊断（合作方：王品博士）（2011-2012）
[15] 中央高校科研基金（CDJZR10 16 00 03）：立体脑磁共振图像匹配中动态优化问题研究（
50,000RMB，负责人）（2010－2012）
 
2）目前获得如下科研论文与知识产权。
[1]   Pin Wang, Lirui Wang, Yongming Li, Qi Song, Shanshan Lv, Xianling Hu. Automatic Cell Nuclei Segmentation and Classification of Cervical Pap Smear Images. Biomedical signal processing & control, 48 (2019) 93–103   (SCI/EI) 
[2]   Haitang Qiu, Xinke Li; Qinghua Luo; Yongming Li; Xichuan Zhou; Hailin Cao; Yuanhong Zhong, Mingui Sun. Alterations in patients with major depressive disorder before and after electroconvulsive therapy measured by fractional amplitude of low-frequency fluctuations (fALFF). Journal of affective disorders, 2018, 244: 92-99, DOI:10.1016/j.jad.2018.10.099    (SCI：000449234400016)
[3]   Xiaoheng Tan, Yuchuan Liu, Yongming Li*, Pin Wang, Xiaoping Zeng, Fang Yan, Xinke Li. Localized Instance Fusion of MRI data of Alzheimer’s disease for Classification based on Instance Transfer Ensemble Learning. Biomedical Engineering Online，2018,17:49, 2018,May, 2  (SCI: 000431315900001 /EI: 20181805134175，3区)
[4]   Yongming Li*, Cheng Zhang, Yunjian Jia, Pin Wang, Xiaoheng Zhang, Tingjie Xie. Simultaneous Learning of Speech Feature and Segment for Classification of Parkinson Disease. IEEE Healthcom 2017，12-15 Oct. 2017  (EI：20182505338631，ISTP: 000426458000065)
[5]   Yongming Li,*  Yuchuan Liu,  Pin Wang,  Jie Wang,  Sha Xu,  Mingguo Qiu. Dependency Criterion based Brain Pathological Age Estimation of Alzheimer's Disease Patients with MR Scans. Biomedical Engineering Online， 2017, 16(1):50    2017 Apr 24     (SCI: 000404940600002/EI: 20171703608895，3区)
[6]   Yongming Li*, Liuyang Yang, Pin Wang, Cheng Zhang, Jie Xiao, Yanling Zhang, Mingguo Qiu*. Classification of Parkinson's disease by Decision Tree based Instance Selection and Ensemble Learning algorithms. Journal of Medical Imaging and Health Informatics,，2017，7(2): 444–452  April 2017 (SCI: 000400575200021 /EI 收录，4区)
[7]   张小恒，王力锐，曹垚，王品，张成，李勇明*，张艳玲，承欧梅. 混合语音段特征双边式优选算法用于帕金森病分类研究. 生物医学工程学杂志，2017,34 (6) :942-948   （EI收录）
[8]   颜芳，李勇明*， 朱雪茹，汪洁, 王品, 李帆，邱明国, 覃剑.基于像素特征学习的磁共振图像中β淀粉样蛋白沉积信息检测算法. 生物医学工程学杂志， 2017 ,34(3) :431-438  （EI：20172803938923）
[9]   He-Hua Zhang, Liuyang Yang, Yuchuan Liu, Pin Wang, Jun Yin, Yongming Li*, Mingguo Qiu, Xueru Zhu, Fang Yan. Classification of Parkinson's Disease utilizing Multi-Edit Nearest-Neighbor and Ensemble Learning Algorithms with Speech Samples. Biomedical Engineering Online (SCI/EI)，2016，11.16 16 November 2016     (SCI: 000388338200001 / EI : 20164803072446)
[10] Yongming Li*, Xueru Zhu, Pin Wang, Jie Wang, Shujun Liu, Fan Li，Mingguo Qiu. Detection of Aβ Plaque Deposition in MR Images based on Pixel Feature Selection and Class Information in Image level. Biomedical Engineering Online，2016, 15:108  15 September 2016   (SCI: 000383839500001 /EI: 20163802830017，3区)
[11] Yongming Li*, Fan Li, Pin Wang, Xueru Zhu, Shujun Liu, Mingguo Qiu, Jingna Zhang, Xiaoping Zeng. Estimating the Brain Pathological Age of Alzheimer’s Disease Patients from MR Image Data Based on the Separability Distance Criterion. Physics in Medicine and Biology，2016, 61(19):7162-7186  20 Sep 2016 (SCI:000385396100015 /EI:20164302928532)
[12] 李勇明*，李帆，朱雪茹，王品，刘书君，邱明国. 基于可分性距离判据和脑MR图像的AD症脑部年龄检测. 东南大学学报（自然科学版），2016, 46(6):1137-1142    (EI：20165103134191)
[13] 李勇明*，杨刘洋，刘玉川， 王品，邱明国， 谢文宾， 张小恒.  基于语音样本重复剪辑和随机森林的帕金森病诊断算法研究. 生物医学工程学杂志，2016, 33(6): 1053-1059  （EI：20165303200481）
[14] 李勇明*，吕洋，李帆，王品，邱明国，刘书君，闫谨。基于磁共振影像特征集成融合的AD诊断. 东南大学学报（自然科学版），2016, 46(2):271-276    (EI ：20161702304837)
[15] Yongming Li*, Jin Yan, Pin Wang, Yang Lv，Mingguo Qiu, and Xuan he, Classification of Alzheimer’s Disease Based on Multiple Anatomical Structures’ Asymmetric Magnetic Resonance Imaging Feature Selection. ICONIP 2015, 2015,11    (EI：20160101743910 / ISTP)
[16] 王品，夏宇，李勇明，等. 一种小波混合优化算法用于脑磁共振图像配准. 计算机工程与应用，2012, 48(25): 188-193
[17] 李勇明*，高乙文，卢柳伊，王品, 张转侠, 张久权. 混合角点检测算法用于脑磁共振图像配准. 中国医学影像技术, 2012,28(2):356-360
[18] 李勇明*，周頔, 王洪辉，高乙文 .基于脑磁共振图像配准的动态联合角点检测算法.计算机科学，2012,39(6)：278-282，300
[19] 国家发明专利：王品，夏宇，李勇明，施忠继.老年痴呆症图像早期诊断系统 （排名第3）（申请号201210346787.8 ），已获权
[20] 国家发明专利：李勇明,吕洋,王品,刘玉川,徐莎。基于脑磁共振影像的Aβ蛋白沉积信息检测系统，201510282981.8，  2018-02-02  已授权
[21] 国家发明专利：李勇明,吕洋,王品,刘玉川,徐莎。基于脑磁共振影像中磷酸化tau蛋白含量信息的检测系统，201510280008.2  已授权
[22] 国家发明专利：李勇明，朱雪茹，王品，李帆，曾孝平，基于脑部病理年龄估计的脑疾病检测系统，2015.12，中国，201510969721.8，2018-01-23，  已授权
[23] 国家发明专利：李勇明，谢廷杰，王品，郑源林，张小恒，承欧梅，张艳玲. 基于语音混合信息特征协同优选判别的帕金森症诊断检测装置，中国， 2017  CN201710325414.5  已公开
[24] 国家发明专利：李勇明 ; 谢廷杰 ; 王品 ; 郑源林 ; 张小恒 ; 颜芳 ;基于DBN和RF算法的帕金森病语音数据分类系统. CN201711007973.8, 2017  已公开
 
3）目前实现如下软硬件成果。
目前实现了多种脑信号处理与脑疾病检测诊断算法。