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个人经历 personal experience 工作经历 教育经历 西北工业大学 计算机学院 教授、博导纽约州立石溪分校 (Stony Brook University, New York)  博士后 (Postdoctoral Fellowship)  指导老师：Prof. Jerome Liang 美国佐治亚大学（The University of Georgia）研究助理 指导老师：Prof. Tianming Liu 佐治亚大学 ( The University of Georgia) 指导老师： Prof. Tianming Liu博士 Computer Science西北工业大学 指导老师：郭雷教授硕士 模式识别与智能控制西北工业大学学士 自动控制

教育教学

教育教学 Education and teaching 招生信息 实验室面向海内外诚聘高水平人才(准聘教授、副教授)、青年学者（博士后、访问学者、访问博士），此招聘长期有效。（感兴趣者请发简历至 shu.zhang@nwpu.edu.cn 谢谢！）i) 实验室招收博士（1人/每年）、硕士研究生（4人/每年），招生方向为：人工智能与医学图像处理（脑影像分析）、脑启发的人工智能研究、脑控、脑机接口的研究。 ii) 实验室招收以下研究方向的博士后各1-2 人：主要研究方向有：1. 脑图像领域的基础研究，包括深度理解大脑运行机制，脑功能结构之间的关联，大脑反馈信号的分析与识别，大脑疾病的预测、诊断以及治疗方案；2. 脑启发的人工智能研究，包括设计符合大脑工作原理的深度学习算法，信号、图像分析与处理、复杂网络理论及其应用、从而逐步实现强人工智能的研究；3.脑控、脑机接口的研究，包括基于脑启发算法对大脑信号（如：EEG信号）的分析，实现大脑对无人机等机器人的精准控制。iii) 实验室招收研究生助管2人：负责脑科学与类脑计算交叉研究中心/实验室的科研/日常工作

荣誉获奖

荣誉获奖 Awards Information 获国家级青年人才项目支持担任脑科学与类脑计算交叉研究中心 主任一职入选西北工业大学2019年度“翱翔海外学者引进计划”美国佐治亚大学计算机系最佳博士毕业论文奖

科学研究

科学研究 Scientific Research 长期从事人工智能与医学图像处理相关研究，主要研究方向有：1. 脑图像领域的基础研究，包括深度理解大脑运行机制，脑功能结构之间的关联，大脑反馈信号的分析与识别，大脑疾病的预测、诊断以及治疗方案；2. 脑启发的人工智能研究，包括设计符合大脑工作原理的深度学习算法，信号、图像分析与处理、复杂网络理论及其应用、从而逐步实现强人工智能的研究；3.脑控、脑机接口的研究，包括基于脑启发算法对大脑信号（如：EEG信号）的分析，实现大脑对无人机等机器人的精准控制。

学术成果

学术成果 Academic Achievements 团队主页：https://nwpu-bbic.gitee.io目前已在人工智能与脑影像分析高水平期刊和会议上发表了90余篇文章，主要发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning System（SCI一区期刊，人工智能领域顶级期刊，IF: 14.255）；Medical Image Analysis（SCI一区期刊，医学图像处理领域顶级期刊，IF: 13.828）；IEEE Transactions on Biomedical Engineering（SCI二区期刊，医学工程领域高水平期刊，IF: 4.756）；Computerized Medical Imaging and Graphics（SCI二区期刊，医学工程领域高水平期刊，IF: 7.422），以共同第一作者在Cerebral Cortex（SCI一区期刊，神经科学领域顶级期刊，IF: 4.861）；Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention（MICCAI，医学图像处理方向顶级会议）；IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI, 脑影像处理方向顶级会议)。目前已在脑控研究领域申请发明专利多项，例如：一种基于多频段融合与时空Transformer的脑电信号分析方法（202211433136.2）和基于多段信号随机重组与交互式双向RNN的EEG信号分类方法（202211508440.9）。主持课题（部分）：功能结构一致性约束下的个体脑网络构建及连通特性研究， 主持，2024-2027，国家级大脑功能与结构共生一致性框架及其层次动态特性研究， 主持，2021-2023，国家级XXX传输新方法，主持，2021.10-2023.10，国家级XXX扰动数值计算与仿真建模研究， 主持，2019.12-2022.12，国家级脑电图人工智能辅助癫痫诊断系统，主持，2023.1-2023.6 横向课题面向碳达峰碳中和重大战略的通用人工智能人才培养体系建设研究，主持，2023.1-2024.12，校级基础研究与创新发展，主持，2019-2021，校级高水平师资引进项目，主持，2020-2022，校级课程信息：近三年主讲本科生专业选修课《脑与认知科学》，并先后参与讲授本科生专业课《模式识别与机器学习》、《数据科学的数学方法》、本科生计算机类新生研讨课《智能时代的计算机科学》、全英文精品课程《人工智能及其应用前沿——Frontiers of AI and its Applications》和主讲研究生课程《脑科学与人工智能前沿》。近五年论文代表作（Selected）：Shu Zhang, Huan Liu, Heng Huang, Yu ZhSao, Xi Jiang, Lei Guo, Xiaoping Hu, Mar Sanchez, Tianming Liu. Deep Learning Models Unveiled Functional Difference between Cortical Gyri and Sulci. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2019, 66(5):1297-1308.Shu Zhang, Qinglin Dong, Wei Zhang, Heng Huang, Dajiang Zhu, Tianming Liu. Discovering Hierarchical Common Brain Networks via Multimodal Deep Belief Network. Medical Image Analysis, 2019, 54: 238-252.Shu Zhang, Xi Jiang, Wei Zhang, Tuo Zhang, Hanbo Chen, Yu Zhao, Jinglei Lv, Lei Guo, Brittany R Howell, Mar M. Sanchez, Xiaoping Hu, Tianming Liu. Joint Representation of Connectome-scale Structural and Functional Profiles for Identification of Consistent Cortical Landmarks in Macaque Brain. Brain Imaging and Behavior, 2019, 13:1427–1443.Huan Liu#, Shu Zhang#, Xi Jiang, Tuo Zhang, Heng Huang, Fangfei Ge, Lin Zhao, Xiao Li, Xintao Hu, Junwei Han, Lei Guo, Tianming Liu*. The Cerebral Cortex is Bisectionally Segregated into Two Fundamentally Different Functional Units of Gyri and Sulci. Cerebral Cortex, 2019, 29(10):4238-4252.*Co-first authors, (并列第一作者).Shu Zhang, Yu Zhao, Xi Jiang, Dinggang Shen, Tianming Liu. Joint representation of consistent structural and functional profiles for identification of common cortical landmarks. Brain Imaging and Behavior. 2018 Jun 1;12(3):728-42.Shu Zhang, Xiang Li, Jinglei Lv, Xi Jiang, Lei Guo, Tianming Liu. Characterizing and differentiating task-based and resting state fMRI signals via two-stage sparse representations. Brain Imaging and Behavior. 2016, 10(1): 21-32.Shu Zhang, Fangfang Han, Zhengrong Liang, et al., An investigation of CNN models for differentiating malignant from lesions using small pathologically proven datasets. Comput Med Imaging Graph, 2019.Shu Zhang, Tianming Liu, Dajiang Zhu, Exploring Fiber Skeletons via Joint Representation of Functional Networks and Structural Connectivity. Accepted, International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI). 2018 Sep 16 (pp. 357-366).Shu Zhang, Tuo Zhang, Xiao Li, Lei Guo, Tianming Liu, Joint Representation of Cortical Folding, Structural Connectivity and Functional Networks, IEEE 15th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI). 2018 Apr 4 (pp. 1-5).Shu Zhang, Xi Jiang, Tianming Liu. Joint Representation of Connectome-scale Structural and Functional Profiles for Identification of Consistent Cortical landmarks in Human Brains. International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI). 2017 Sep 10 (pp. 398-406).Shu Zhang, Xiang Li, Lei Guo, Tianming Liu. Exploring human brain activation via nested sparse coding and functional operators. IEEE 14th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI). 2017 Apr 18 (pp. 947-951).

综合介绍

学术文献 Academic Literature