张建国Google Scholar ResearcherID

教授 计算机科学与工程系
张建国，南方科技大学计算机科学与工程系教授。张建国1996年于山东工业大学（现山东大学）获得学士学位，1999年于山东工业大学（现山东大学）获得硕士学位，2002年于中科院北京自动化所模式识别国家重点实验室获得博士学位。2002年至2003年在新加坡南洋理工大学任博士后研究员，2003年至2005年在法国国家信息与自动化研究院（INRIA）任博士后研究员，2005年至2007年在英国伦敦大学玛利亚女王学院计算机系任博士后研究员，2007年至2010年在英国贝尔法斯特女王大学计算机系担任讲师，2010年至2015年在英国邓迪大学科学与工程学院计算机系任高级讲师，2015年至2019年在英国邓迪大学科学与工程学院计算机系担任Reader和计算机系国际合作主任，2019年至今在南方科技大学计算机科学与工程系任教授。他的主要研究方向为计算机视觉、医学图像及信息处理、机器学习、人工智能等。
个人简介办公室：南方科技大学工学院南楼313室
研究方向：计算机视觉、医学图像及信息处理、机器学习、人工智能等
教育背景：◆ 1999-2002中科院北京自动化所模式识别国家重点实验室，博士
◆ 1996-1999山东工业大学（现山东大学），硕士
◆ 1992-1996山东工业大学（现山东大学），学士
工作经历：◆ 2019 –至今南方科技大学计算机系教授
◆ 2015-2019 英国邓迪大学科学与工程学院计算机系Reader，计算机系国际合作主任
◆ 2010-2015 英国邓迪大学科学与工程学院计算机系高级讲师
◆ 2007-2010 英国贝尔法斯特女王大学计算机系讲师
◆ 2005-2007 英国伦敦大学玛利亚女王学院计算机系，博士后研究员
◆ 2003-2005 法国国家信息与自动化研究院（INRIA），博士后研究员
◆ 2002-2003 新加坡南洋理工大学，博士后研究员
荣誉与奖项：◆ 2010 IEEE高级会员
◆ 2017年，在加拿大魁北克举办的国际基于核磁共振的脑部白质高亮区域分割竞赛中 (MICCAI 2017- Brain WMH Segmentation Challenge) 获冠军
◆ 2016年和UCL一起获Olea Medical- Olea Innovators contest prize
◆ 2015 年, 在德国慕尼黑，由 MICCAI15 举办的内窥镜视觉竞赛中的两个项目上取得第一名的成绩（Endoscopic Vision Challenge on sub challenges of Polyp Localization and Early Barret’s Cancer detection）, MICCAI15, Munich
◆ 2014 年在瑞典斯坦哥尔摩举办的国际医学图像识别竞赛（“Performance Evaluation of Indirect Immunofluorescence Image Analysis Systems”–ICPR 2014）中取得优异成绩，所有项目（cell and specimen classification）上均获第一
◆ 2014 年英国国际医学图像理解和分析大会的最佳癌症类论文奖
◆ 2014 年哈佛大学举办的脑部癌症病理图片分割竞赛中取得优异成绩。（Brain Tumour Digital Pathology Challenge –MICCAI2014- 医学图像处理顶级会议），算法性能第二
◆ 2008 年国际机器视觉和图像处理大会的最佳论文奖。（International Machine Vision and Image Processing Conference 2008）
◆ 在 2006 年由欧洲 PASCAL 主办的国际视觉目标物体的分类竞赛（PASCAL Visual Object Classification Challenge）中所有 10 个项目上取得优异成绩,在多个项目上第一
◆ 在 2005 年在第一届国际视觉目标物体分类竞赛（PASCAL Visual Object Classification Challenge）中所有 8 个项目上取得优异成绩，在多个项目上第一
◆ 2002 年获中科院院长奖学金优秀奖

个人简介

研究领域计算机视觉、医学图像及信息处理、机器学习、人工智能

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教学研究方法（研究生一年级）
Deep Learning（本科生）
Artificial Intelligence B（本科生）

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学术成果 查看更多1. Hugo J. Kuijf, & Jianguo Zhang, et al, Standardized Assessment of Automatic Segmentation of White Matter Hyperintensities: Results of the WMH Segmentation Challenge, IEEE Transactions on Medical Imaging, 2019.( Summary of the Contest, and Winning method for the International challenge on brain White Matter Hyperintensities (WMH) segmentation, MICCAI 2017. See our NeuroImage paper for the details of the method)
2. Hu JF, Zheng WS, Ma LY, Wang G, Lai JH, and Zhang J, Early Action Prediction by Soft Regression, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 2019 .
3. Hongwei Li, Gongfa Jiang, Ruixuan Wang, Jianguo Zhang, Zhaolei Wang, Wei-Shi Zheng, BjoernMenze, Fully Convolutional Network Ensembles for White Matter Hyperintensities Segmentation in MR Images, NeuroImage, 2018 (Winning method for the International challenge on brain White Matter Hyperintensities (WMH) segmentation, MICCAI-2017).
4. S. Bano, T. Suveges, J Zhang, S McKenna (2018), Multimodal, Egocentric Analysis of Focused Interactions, IEEE Access, 2018.
5. Sotirios Bisdas, Haocheng Shen, Steffi Thust, VasileiosKatsaros, George Stranjalis, Christos Boskos, Sebastian Brandner, and Jianguo Zhang, (2018) Texture analysis- and support vector machine-assisted diffusional kurtosis imaging may allow in vivo gliomas grading and IDH-mutation status prediction: a preliminary study, Scientific Report, Nature (Winning Methods for the Olea Innovators Contest prize for technology transfer).
6. Yan Li, Junge Zhang, Jianguo Zhang, Kaiqi Huang, Mixed Supervised Object Detection with Robust Objectness Transfer, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 2018.
7. Daniel R Morales, Rob Flynn, Jianguo Zhang, Emmanuel Trucco, Jennifer K Quint, Kris Zutis (2018) External validation of ADO, DOSE, COTE and CODEX at predicting death in primary care patients with COPD using standard and machine learning approaches, Respiratory Medicine, Vol. 138, pp.150-155.
8. Siyamalan Manivannan, Wenqi Li, Jianguo Zhang, Emanuele Trucco, Stephen McKenna (2017), Structure Prediction for Gland Segmentation with Hand-Crafted and Deep Convolutional Features, IEEE Trans. on Medical Imaging, 2017, DOI: 10.1109/TMI.2017.**.
9. Shaofan Lai, Weishi Zheng, Jiangfang Hu, Jianguo Zhang, Global-Local Temporal Saliency Action Prediction, IEEE Transactions on Image Processing, 2017.
10. J. Hu, W. Zheng, J. Lai, J Zhang, Jointly Learning Heterogeneous Features for RGB-D Activity Recognition, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), Vol.39 (11), 2017, pp.2186-2200.



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