职称：副教授/硕士生导师

个人简介：

主要研究领域：机器学习、医学图像处理、计算机辅助诊断、多模态影像组学

招生专业：信息与通信工程（学硕）、软件工程（专硕）、新一代电子信息技术（专硕）

本硕博就读于西安电子科技大学，2017年遴选为硕士生导师，2019年晋升为副教授，2020年入选yl23411永利集团官网青年学术英才。近年来致力于机器学习、医学图像处理、计算机辅助诊断、多模态影像组学的研究工作，主持国家自然科学基金青年基金、中国博士后科学基金面上项目、陕西省国际合作项目、陕西省自然科学基础研究计划、陕西省教育厅青年创新团队基金等多个项目，在国际知名学术期刊或会议上发表论文篇46篇，其中第一/通信作者SCI论文16篇。研究成果获陕西高等学校科学技术奖一等奖1项(第六)，授权国家发明专利10余项，同时担任IEEE Transactions on Medical Imaging在内的多个期刊和会议审稿人。

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联系方式：fjzhao@nwu.edu.cn

科研成果：

部分期刊论文：

[1] Automatic deep learning method for detection and classification of breast lesions in dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging, Quantitative Imaging in Medicine and Surgery, Online, 2023. (通信作者)

[2] MRI-Based Radiomics Nomogram for Preoperative Differentiation between Ocular Adnexal Lymphoma and Idiopathic Orbital Inflammation, Journal of Magnetic Resonance Imaging, Online, 2022. (通信作者)

[3] Diagnosis of endometrium hyperplasia and screening of endometrial intraepithelial neoplasia in histopathological images using a global-to-local multi-scale convolutional neural network, Computer Methods and Programs in Biomedicine, 221: 106906, 2022. (第一作者)

[4] A deep learning model combining multimodal radiomics, clinical and imaging features for differentiating ocular adnexal lymphoma from idiopathic orbital inflammation, European Radiology, 32, 6922-6932, 2022. (通信作者)

[5] Vessel Segmentation from Volumetric Images: A Multi-scale Double-pathway Network with Class-balanced Loss at the Voxel Level, Medical Physics, 48 (7): 3804-3814, 2021. (通信作者)

[6] Bag-of-features-based radiomics for differentiation of ocular adnexal lymphoma and idiopathic orbital inflammation from contrast-enhanced MRI, European Radiology, 31: 24–33, 2021. (通信作者)

[7] Machine learning for diagnosis of coronary artery disease in computed tomography angiography: A survey, Artificial Intelligence in Medical Imaging, 1(1): 31-39, 2020. (第一作者)

[8] 基于半监督多尺度特征分解网络的图像冠状动脉分割, yl23411永利集团官网学报（自然科学版）, 50(4): 560-570, 2020. (第一作者)

[9]Accurate Segmentation of Heart Volume in CTA with Landmark-based Registration and Fully Convolutional Network, IEEE Access, 7: 57881-57893, 2019. (第一作者)

[10] An automatic multi-class coronary atherosclerosis plaque detection and classification framework, Medical & Biological Engineering & Computing, 57(1): 245-257, 2019. (第一作者)

[11] Segmentation of blood vessels using rule-based and machine learning based methods: a review, Multimedia Systems, 25(2): 109-118, 2019. (第一作者)

[12] Semi-supervised Cerebrovascular Segmentation by Hierarchical Convolutional Neural Network, IEEE Access, 6: 67841-67852, 2018. (第一作者)

[13] Efficient Kidney Segmentation in Micro-CT Based on Multi-atlas Registration and Random Forests, IEEE Access, 6: 43712-43723, 2018. (第一作者)

[14] A monocentric centerline extraction method for ring-like blood vessels, Medical & Biological Engineering & Computing, 56(4), 695–707, 2018. (第一作者)

[15] 主动形状模型分割方法对光学重建影响评估.光学学报, 2018, 38(02):0211001. (通信作者).

[16] Quantitative analysis of vascular parameters for micro-CT imaging of vascular networks with multi-resolution, Medical & Biological Engineering & Computing, 54(2): 511-524, 2016. (第一作者)

[17] Automatic segmentation method for bone and blood vessel in murine hindlimb, Medical Physics, 42(7): 4043-4054, 2015. (第一作者)

[18] In vivo quantitative evaluation of vascular parameters for angiogenesis based on sparse principal component analysis and aggregated boosted trees, Physics in Medicine and Biology, 59(24): 7777-7791, 2014. (第一作者)

[19] Solving inverse problems for optical scanning holography using an adaptively iterative shrinkage-thresholding algorithm. Optics Express, 20(6):5942-5954, 2012. (第一作者)

部分授权发明专利：

[1] 一种结合多种网络的半监督冠状动脉分割系统及分割方法，中国发明专利，专利号：ZL202010160281.2

[2] 结合卷积神经网络与循环神经网络的血管中心线追踪方法，中国发明专利，专利号：ZL201911108172.X

[3] 动态增强磁共振成像处理方法、系统、存储介质、终端，中国发明专利，专利号：ZL202010160282.7

[4] 一种冠脉斑块数据检测方法、系统、存储介质、终端，中国发明专利，专利号：ZL202010160279.5

[5] 基于关键点检测和深度学习的软组织器官图像分割方法，中国发明专利，专利号：ZL201810772895.9

[6] 一种基于高维空间变换的数据扩增方法、机器识别系统，中国发明专利，ZL201710899032.3

[7] 基于中心线提取的血管图像分割方法、核磁共振成像系统，中国发明专利，专利号：ZL201710775038.X

[8] 一种荧光分子断层成像目标可行域选取方法，中国发明专利，专利号：ZL201711078146.8。

[9] 基于统计形状模型的医学图像Graph Cut分割方法，中国发明专利，专利号：ZL201610838092.。

[10] 一种基于统计形变模型的医学图像分割方法，中国发明专利，专利号：ZL201610020569.3

主持科研项目

[1] 国家自然科学基金青年项目，基于CT血管造影成像的冠脉斑块识别及狭窄功能评估方法研究，项目号：61601363

[2] 陕西省国际科技合作计划项目（一般项目），基于多策略深度学习的小样本冠脉斑块高风险影像学特征AI辅助诊断研究，项目号：2021KW-55

[3] 中国博士后科学基金面上项目，小样本冠脉斑块检测及其易损性评估方法研究，项目号：2019M653717

[4] 陕西省自然科学基础研究计划，，基于深度卷积网络的冠脉斑块自动识别与分类方法研究，项目号：2017JQ6017

[5] 陕西省教育厅青年创新团队科研计划项目，融合多模态影像组学及临床特征的眼眶淋巴增生病鉴别诊断方法研究，项目号：22JP087

[6] 陕西省教育厅专项科研计划项目（自然科学专项），基于深度学习的冠脉粥样硬化斑块自动检测方法研究，项目号：18JK0778

教学情况

本科生教学：《信号与系统》、《高频电路》、《离散数学》

研究生：共同承担《数字视频图像处理》、《数值分析》、《多模图像分析》

其他信息

中国计算机学会CCF会员，中国生物医学工程学会会员，陕西省计算机学会-生物医学智能专委会委员

担任IEEE Transactions on Medical Imaging、IEEE Signal Processing Letters, Journal of Magnetic Resonance Imaging、Medical Physics以及MICCAI Workshop on Machine Learning in Medical Imaging (MLMI)等期刊或会议审稿人。

更多科研信息详见：https://www.researchgate.net/profile/Fengjun-Zhao