研究生院

张贵英
更新时间:2024-11-03

张贵英教授

  办公室:A2-617

职称:教授                              专业技术职务:正高     

导师资格:学术型硕导/专业型硕导

已培养硕士生人数:7                        

招生专业:生物医学工程专业       电子邮件:guiyingzhang@gzhmu.edu.cn

单位:广州医科大学生物医学工程学院     

      

研究方向

1.机器学习,深度学习,计算机视觉

2.医学图像自动分割、识别和分析


教学奖励

时间

奖项(括号内填获奖内容名称,颁奖部门)

排名

2024.01

广州市教学成果 (以医疗器械研发为导向、三层次三融合的新工科卓越人才培养模式探索与实践,广州市教育局)

4


指导学生荣获创新创业奖项

时间

奖项

学生

学生排名

2023.09

互联网+广东省铜奖

龚浩天(2021级研究生)

3

2023.09

互联网+广东省铜奖

李聪(2021级研究生)

4






学术任职兼职

任职机构

具体任职

年限

1.广东省生物医学工程学会智能医学影像分会

常委

2020.11-2025.10

2.广东省图象图形学会

理事

2022.10至今

3.广东省医学会肿瘤影像与大数据分会

委员

2021.12至今

4.中国图学学会医学图像与设备专业委员会委员

委员

2022.10至今


主持市级及以上科研/教学项目

2020-09-30 至2024-10-01

广东省基础与应用基金-联合基金          10万元          在研

基于样本多样性的乳腺癌病理图像智能分类算法研究(2020A1515110501)

2024-01-01至

2025-12-30

广东省教育厅研究生教育创新计划项目      10万元         在研

临床与工程融合发展创新研究生学术论坛(2023XSLT_041

2022-01-01至

2024-12-30

清远市人民医院医学科研基金            10万元         在研

广医基础医学院-附六院学科共建科研项目

2020-07-01至

2022-06-30

广东省医学科学技术研究基金项目        0.5             结题

糖尿病视网膜病变眼底图像样本增大算法研究A2020296




主讲课程

时间

课程名称

学时

201909至今

深度学习

30

201909-202112

机器学习与模式识别

54

201903至今

计算机课程(Python程序设计与数据分析等)

72


 近五年代表性科研/教学论文

1.Ding Y, Liao Y, He J, Ma J, Wei X, Liu X, Zhang G* and Wang J* ,Enhancing genomic mutation data storage optimization based on the compression of asymmetry of sparsity. Frontiers in Genetics, 2023, 14: 1213907. (SCI收录).


2.Zhang G#, Xu W#, Gong H,Sun L,Li C,Chen H,Xiang D*. Multi‐feature fusion‐based strabismus detection for children. IET Image Processing, 2023, 17(5): 1590-1602. (SCI收录).

3.Cui Y#, Zhang G#, Liu Z, Xiong Z, and Hu J*, A deep learning algorithm for one-step contour aware nuclei segmentation of histopathology images. Medical & biological engineering & computing, 2019,57(9), 2027-2043. (SCI收录).

4.Zhang G, Zou W, Zhang X, Zhao Y*, Singular value decomposition based virtual representation for face recognition. Multimedia Tools and Applications, 2018, 77(6): 7171-7186. (SCI收录)

5.Zhang G, Zou W, Zhang X, Hu X, Zhao Y*, Singular value decomposition based sample diversity and adaptive weighted fusion for face recognition. Digital Signal Processing, 2017, 62, 150-156. (SCI收录)

6.Zhang G, Hu J, Xiang H, Zhao Y*, Multiple Representation Based Sample Diversity for Face Recognition, Optik-International Journal for Light and Electron Optics, 2017,138:529-534. (SCI收录)




 
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