李娜，女，武汉大学工学博士，讲师，硕士生导师，智能科学与技术系。

主要研究方向：

深度学习、计算机视觉、图像处理等。

教学情况：

主讲《深度学习》、《Java程序设计语言》、《智能科学前沿》和《汇编语言》等课程。多次指导学生参与“中国高校智能机器人创意大赛”、“睿抗机器人开发者大赛”、“泰迪杯全国数据挖掘挑战赛”等大赛，获得国家级一、二等奖项多项。

科研情况：

主持湖北省自然科学基金项目1项、教育部产学合作协同育人项目1项、中央高校自然科学基金项目2项、参与国家自然科学基金、省级项目多项。发表学术论文20余篇。

代表性科研项目和论文：

（1）国家重点研发计划“重大自然灾害监测预警与防范”重点专项项目下设一级子项目，不可移动文物防盗、防破坏安全风险评估方法研究，KZY20003，2020/11-2023/11, 246万元，结题，参与。

（2）国家863计划项目，2015AA015401，面向基础教育的海量知识库建设与构建关键技术及系统，2015/01-2017/12，30万元，结题，核心成员。

（3）湖北省自然科学基金面上项目，2016CKC775，基于数据场的脑核磁共振图像分割研究，2017/09-2020/12，已结题，主持。

（4）中央高校自然科学基金项目，CZZ25005，基于跨视图长程依赖与多模态特征融合的乳腺肿瘤检测，在研，参与。

（5）Li Na,Ren Kai; Classification Model of Diabetic Retinopathy Based on a Lightweight Feature-enhanced Residual Swin Transformer,2025(已录用),JIPS.

（6）Li Na,Ren Kai; Double attention U-Net for brain tumor MR image segmentation,International Journal of Intelligent Computing and Cybernetics, 2021,14(3):467-479.

（7）Li Na,Yang Zheng; Brain Tumor Segmentation from Multimodal MRI Data based on GLCM and SVM Classifier,International Journal of Cognitive Informatics and Natural Intelligence,2021.06,15(4):180-192.

（8）Li Na,Xiong Zhiyong,Deng tianqi,Ren Kai; Automated Brain Tumor Segmentation from Multimodal MRI Data based on Tamura Texture Feature and an Ensemble SVM Classifier,International Journal of Intelligent Computing and Cybernetics,2019,12(4):466-480.

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