張光磊
人物簡歷
教育經歷
[1].2010.9 -- 2014.7 清華大學 生物醫學工程 博士研究生畢業 博士
[2].2004.9 -- 2007.4 西北工業大學 生物醫學工程 碩士研究生畢業 碩士
[3].2000.9 -- 2004.7 西北工業大學 生物醫學工程 大學本科畢業 學士
工作經歷
[1].2022.1 -- 至今 北京航空航天大學 生物與醫學工程學院 「醫工百人」特聘副研究員
[2].2018.3 -- 2021.12 北京航空航天大學 醫工交叉創新研究院 「醫工百人」特聘副研究員
[3].2017.3 -- 2018.3 北京交通大學 醫學智能研究所 副所長 副教授
[4].2015.10 -- 2016.10 美國斯坦福大學（Stanford University） 博士後
[5].2014.7 -- 2017.3 北京交通大學 計算機與信息技術學院 博士後
[6].2007.4 -- 2010.8 深圳邁瑞生物醫療電子股份有限公司 資深工程師
社會兼職
[1]. IEEE Member
[2]. 中國生物醫學工程學會會員
[3]. 生物醫學光子學分會會員
[4]. 醫學物理分會青年委員
[5]. 中國圖象圖形學會會員
[6]. 中國光學工程學會高級會員
研究方向
[1] 光學分子影像三維成像方法（熒光分子斷層成像-FMT、X射線激發熒光分子斷層成像-XLCT等）
[2] 醫學影像人工智能分析方法（利用機器學習、深度學習等技術對CT、MRI等醫學影像進行智能分析）
[3] 醫學智能可穿戴式診療設備（可穿戴式心電、血壓、血氧、血糖、呼吸、體溫等人體基本生理參數檢測設備研究）
學術成果
論文
[1] W. Yan, C. Ma, X. Cai, Y. Sun, G. Zhang*, and W. Song*, 「Self-powered and wireless physiological monitoring system with integrated power supply and sensors,」 Nano Energy, 2023, 108, 108203. (SCI, Q1, IF=19.069)
[2] X. Zhao, P. Zhang, F. Song, C. Ma, G. Fan, Y. Sun, Y. Feng, and G. Zhang*, 「Prior attention network for multi-lesion segmentation in medical images,」 IEEE Trans. Med. Imag., 2022, 41(12): 3812–3823. (SCI, IF=11.037)
[3] X. Zhang, X. Cao, P. Zhang, F. Song, J. Zhang, L. Zhang, and G. Zhang*, 「Self-training strategy based on finite element method for adaptive bioluminescence tomography reconstruction,」 IEEE Trans. Med. Imag., 2022, 41(10): 2629–2643. (SCI, IF=11.037)
[4] T. Zhang, Y. Feng, Y. Zhao, G. Fan, A. Yang, S. Lyu, P. Zhang, F. Song, C. Ma, Y. Sun, Y. Feng, and G. Zhang*, 「MSHT: Multi-stage hybrid transformer for the ROSE image analysis of pancreatic cancer,」 IEEE J. Biomed. Health Inform., 2023, in press. (SCI, Q1, IF=7.021)
[5] C. Ma, P. Zhang, F. Song, Y. Sun, G. Fan, T. Zhang, Y. Feng, and G. Zhang*, 「KD-Informer: cuff-less continuous blood pressure waveform estimation approach based on single photoplethysmography,」 IEEE J. Biomed. Health Inform., 2022, in press. (SCI, IF=7.021)
[6] P. Zhang, G. Fan, T. Xing, F. Song, and G. Zhang*, 「UHR-DeepFMT: Ultra-high spatial resolution reconstruction of fluorescence molecular tomography based on 3D fusion dual-sampling deep neural network,」 IEEE Trans. Med. Imag., 2021, 40(11): 3217–3228. (SCI, IF=11.037)
[7] L. Guo, F. Liu, C. Cai, J. Liu, and G. Zhang*, 「3D deep encoder-decoder network for fluorescence molecular tomography,」 Opt. Lett., 2019, 44(8): 1892–1895. (SCI, IF=3.560)
[8] G. Zhang*, S. Tzoumas, K. Cheng, F. Liu, J. Liu, J. Luo, J. Bai, and L. Xing, 「Generalized adaptive Gaussian Markov random field for X-ray luminescence computed tomography,」 IEEE Trans. Biomed. Eng., 2018, 65(9): 2130–2133. (SCI, IF=4.756)
[9] G. Zhang*, F. Liu, J. Liu, J. Luo, Y. Xie, J. Bai, and L. Xing, 「Cone beam X-ray luminescence computed tomography based on Bayesian method,」 IEEE Trans. Med. Imag., 2017, 36(1): 225–235. (SCI, IF=11.037)
[10] G. Zhang, H. Pu, W. He, F. Liu, J. Luo, and J. Bai, 「Bayesian framework based direct reconstruction of fluorescence parametric images,」 IEEE Trans. Med. Imag., 2015, 34(6): 1378–1391. (SCI, IF=11.037)[1]