團隊主頁：https://deep-imaging-group.github.io/
谷歌學(xué)術(shù)：https://scholar.google.com/citations?user=kCtQkrkAAAAJ
個人情況：
張意，教授，博士生導(dǎo)師，永利yl23411官網(wǎng)黨總支副書記兼副院長。先后于永利yl23411官網(wǎng)計算機學(xué)院獲得工學(xué)學(xué)士（2005）、理學(xué)碩士（2008）及工學(xué)博士（2012）學(xué)位。2014年2月至2015年3月于美國倫斯勒理工學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程系做博士后工作。中國體視學(xué)會智能成像分會常務(wù)委員、中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)會醫(yī)學(xué)圖像信息與控制分會及中國圖象圖形學(xué)學(xué)會醫(yī)學(xué)影像專業(yè)委員會委員、四川省高等院校計算機基礎(chǔ)教育研究會副理事長。
科研情況：
主要研究方向醫(yī)學(xué)成像、隱私保護、生物特征識別、AI安全、可解釋性人工智能等，目前已在CVPR、IJCV、IEEE TIFS、IEEE TMI、IEEE TCI、IEEE TNNLS、IEEE TMM、IEEE TCSVT、IEEE TRPMS、MedIA等權(quán)威學(xué)術(shù)期刊及CCF-A類會議發(fā)表論文160余篇，ESI高被引論文7篇。谷歌引用逾11000余次，連續(xù)4年入選愛思唯爾高被引學(xué)者。擔(dān)任IEEE TMI、TRPMS、MICCAI等權(quán)威期刊或會議的編委或區(qū)域主席。多次受邀擔(dān)任Nature Machine Intelligence、Nature Reviews Electrical Engineering、IEEE TMI、IEEE TNS、IEEE TIP、IEEE TRPMS、IEEE TBME、IEEE TMM、CVPR、ICCV、NeurIPS、ICML等國際權(quán)威學(xué)術(shù)期刊或會議審稿人。與浙江明峰公司、國電南瑞公司等多家企業(yè)開展技術(shù)合作和應(yīng)用落地。
學(xué)生培養(yǎng)：
課題組注重學(xué)生的競賽與學(xué)術(shù)的培養(yǎng)。指導(dǎo)的本科生在“互聯(lián)網(wǎng)+”等重要賽事中獲國家級獎勵，碩博生也取得了諸多榮譽，如國家獎學(xué)金（11次）、省部級重點實驗室轉(zhuǎn)化基金、四川省苗子工程基金等。鼓勵學(xué)生們積極參與國際學(xué)術(shù)交流，并在國際頂尖期刊與會議（如CVPR、IJCV、TIFS、TMI等）上發(fā)表科研成果。課題組與多個國際知名高校（如南洋理工大學(xué)、新加坡國立大學(xué)、香港中文大學(xué)、韓國延世大學(xué)等）保持緊密合作。學(xué)生畢業(yè)后在騰訊、華為、字節(jié)跳動、百度、阿里巴巴、四川省計算機研究院等知名企業(yè)及科研機構(gòu)就業(yè)。
課題組文化：在我們的課題組里，大家相互支持、共同成長。我們崇尚自由與創(chuàng)新，鼓勵每一位成員提出獨立的想法，并勇于實踐與挑戰(zhàn)。我們相信，良好的心態(tài)和進取的精神是取得成功的關(guān)鍵。我們希望構(gòu)建多元快樂的科研氛圍，并與同學(xué)們一起學(xué)習(xí)進步。
歡迎感興趣的本科生、研究生、博士生聯(lián)系，常年招聘博士后??！
近年主持科研項目：
1.CT成像大模型理論研究，四川省自然科學(xué)基金面上項目
2.視覺大模型壓縮部署技術(shù)研究，國電南瑞
3.基于隱私保護的無監(jiān)督CT成像關(guān)鍵技術(shù)研究，國家自然科學(xué)基金面上項目
4.基于弱監(jiān)督學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)成像方法研究，四川省杰出科技青年人才項目
近年代表性論文（下劃線表示學(xué)生，完整清單請在谷歌學(xué)術(shù)主頁進行查看）：
1. Ziyuan Yang, Yingyu Chen, Zhiwen Wang, Hongming Shan, Yang Chen, and Yi Zhang*. Patient-level anatomy meets scanning-level physics: personalized federated low-dose CT denoising empowered by large language model. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 5154-5163, 2025. (CCF-A)
2. Yongqiang Huang, Zerui Shao, Ziyuan Yang, Zexin Lu, and Yi Zhang*. FedRIR: Rethinking information representation in federated learning. Proceedings of the ACM Web Conference 2025 (WWW), pp. 807-815, 2025. (CCF-A)
3. Ziyuan Yang, Ming Kang, Andrew Beng Jin Teoh, Chengrui Gao, Wen Chen*, Bob Zhang, and Yi Zhang*. A dual-level cancelable framework for palmprint verification and hack-proof data storage. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, pp. 8587-8599, vol. 19, 2024. (CCF-A)
4. Ziyuan Yang, Andrew Beng Jin Teoh, Bob Zhang, Lu Leng, and Yi Zhang*. Physics-driven spectrum-consistent federated learning for palmprint verification. International Journal of Computer Vision, pp. 4253-4268, vol. 132, no. 12, 2024. (CCF-A)
5. Ziyuan Yang, Huijie Huangfu, Lu Leng, Bob Zhang, Andrew Beng Jin Teoh, and Yi Zhang*. Comprehensive competition mechanism in palmprint recognition. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, pp. 5160-5170, vol. 18, 2023. (CCF-A)
6. Zhongzhou Zhang, Yingyu Chen, Hui Yu, Zhiwen Wang, Shanshan Wang, Fenglei Fan, Hongming Shan, and Yi Zhang*. UniAda: Domain unifying and adapting network for generalizable medical image segmentation. IEEE Transactions on Medical Imaging, pp. 1988-2001, vol. 44, no. 5, 2025. (中科院一區(qū))
7. Ziyuan Yang, Wenjun Xia, Zexin Lu, Yingyu Chen, Xiaoxiao Li, and Yi Zhang*. Hypernetwork-based physics-driven personalized federated learning for CT Imaging. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, pp. 3136-3150, vol. 36, no. 2, 2025. (中科院一區(qū))
8. Wenjun Xia, Hongming Shan, Ge Wang, and Yi Zhang*. Physics-/model-based and data-driven methods for low-dose computed tomography: a survey. IEEE Signal Processing Magazine, pp. 89-100 vol. 40, no. 2, 2023. (JCR-Q1，信號處理頂刊)
9. Xiang Chen, Wenjun Xia, Ziyuan Yang, Hu Chen, Yan Liu, Jiliu Zhou, Zhe Wang, Yang Chen, Bihan Wen, and Yi Zhang*. SOUL-Net: A sparse and low-rank unrolling network for spectral CT image reconstruction. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, pp. 18620-18634, vol. 35, no. 12, 2024. (中科院一區(qū))
10. Zexin Lu, Wenjun Xia, Yongqiang Huang, Mingzheng Hou, Hu Chen, Jiliu Zhou, Hongming Shan*, and Yi Zhang*. M3NAS: Multi-scale and multi-level memory-efficient neural architecture search for low-dose CT denoising. IEEE Transactions on Medical Imaging, pp. 850-863, vol. 42, no. 3, 2023. (中科院一區(qū))
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