个人信息(CONTACT INFORMATION)姓名(Name): 张贺晔 （Heye Zhang）
职称(Title): 教授/博导 （Professor）
电子邮箱(Email):
学术主页(Research website): https://heye-sysu.github.io/page/
代码释放(source codes): https://github.com/Heye-SYSU
教育经历(EDUCATION)2003–2007 博士/PhD 香港科技大学(Hong Kong University of Science and Technology)
2001–2003 硕士/MEng 清华大学(Tsinghua University)
1997–2001 本科/BEng 清华大学(Tsinghua University)
工作经历(WORK EXPERIENCE)2018-now中山大学 (Sun Yat-sen University)
2010-2018 中国科学院深圳先进技术研究院 (Shenzhen Institutes of Advanced Technology, CAS)
2007-2010 新西兰奥克兰大学生物医学工程研究院 (University of Auckland, New Zealand)
科研项目(FUNDING PROJECTS)所主持的项目包括国家级优秀青年人才项目，广东省人才项目，广东省科技厅人工智能智能重点专项，国家自然基金联合基金重点项目，广东省科技厅国际合作重点项目和国家自然基金面上项目。
学术服务(PROFESSIONAL SERVICES)China Society of Image and Graphics, Medical Image Chapter, Member and Secretary-General, from 2017 to now
Reviewing Editorial Board, Computerized Medical Imaging and Graphics, from 2018 to now.
Associate Editor, Journal of Medical Imaging and Health Informatics, from 2018 to now
Associate Editor, Journal of Mechanics in Medicine and Biology, from 2019 to now
Associate Editor, Computers in Biology and Medicine, from 2019 to now
Associate Editor, Journal of Applied Clinical Medical Physics, from 2019 to now
Editorial Board Member, Current Medical Imaging, from 2020 to now
Associate Editor, IET Image Processing, from 2020 to now
学术奖励(AWARDS)1. 2013年浙江省科技厅科技进步二等奖(排名第四)/Integration of the system under the guidance of the heart image analysis. Zhejiang Science and Technology Award Second Prize, 2013. Completed by: Huafeng Liu, Hongjie Hu, Zhenghui Hu, Heye Zhang, Hongjian He, and others
2. 2014年深圳孔雀人才C类/Shenzhen Peacock Talent, Category C，2014
3. 2016年深圳孔雀人才B类/Shenzhen Peacock Talent, Category B，2016
4. 2016年吴文俊人工智能学会创新奖三等奖(独立完成人)/Quantitative analysis techniques in health informatics. Wu wenjun Artificial Intelligent Innovation Award Third Prize, Heye Zhang, 2016
5. 2017年中国科学院优秀导师奖(整个中科院信息学方向仅7人)/Outstanding Research Student Supervisor Awards in Chinese Academy of Sciences, 2017
6. “A Meshfree Representation for Cardiac Medical Image Computing(第一作者)”/3rd Place Prize in the IEEE Engineering in Medicine and Biology Prize Paper Award, 2019
研究兴趣(RESEARCH INTERESTS)医学图像智能计算: 研究如何将计算视觉技术、物理模型和人工智能理论应用到医学图像智能处理和分析中，实现动脉粥样硬化，心肌梗死，心律失常和其他心血管疾病准确诊断；
人工智能和大数据: 设计不同的机器学习算法来实现不同的人工智能任务；
介入成像设备: 探索新型成像系统原理，并且实现其软硬件原型系统；
临床转化：建立工程和临床之间的桥梁，把研究原型和算法在临床上做落地应用。
团队及学生招聘(RECRUITMENTS)Forforeignstudents:
Wearelookingforpostdoc,Phd,andmastercandiadates.
Ifyouareinterested inourworks,pleasedropanemailto me withyourfullCV directly.
副研究员/博士后招聘：
招聘多名血流仿真、心脏电生理、医学图像处理和机械制造方向的博士后和副研究员，特别欢迎数学，计算机，电子、机械制造和力学等专业背景的博士毕业生。我们将提供经费和科研平台支持您的发展，期待您在中山大学做过副研究员/博士后之后，能够在职业发展上更上一层楼。但是我对博士后和副研究员的招聘会较为谨慎，会进行多次的面试，其中包括一对一讨论。
正在招聘心脏电生理、医学图像重建和介入设备设计方向的博士后，请有兴趣的候选人直接发送详细简历到张贺晔老师电子邮箱。
博士生招聘：
博士生是经过四年专业训练培养后具有较强独立工作能力的专业人才。因此我希望招聘到的博士生是能够有足够强的意志力去完成博士学习，最后作出具有创新性和有影响力的工作。一般来说，您最好已经参与过比较前沿的研究工作、对某个研究内容有较深入的理解、具有良好的发表记录、能够较流畅地撰写英文论文、能够较自如地做研究报告，并且对实验室的研究工作有较清楚的认识。
中山大学的工程博士并非培养做工程产品的研究生。因为我的研究工作以临床需求为导向，注重临床转化，所以不论是学术型或是工程型博士研究生，我均采用统一的培养方式。特别欢迎有血流动力学仿真经验的博士报考。
请通过电子邮件联系讨论读博机会，一定要附上您的详细简历和成绩单（本科和硕士）。
硕士生招聘：
招收愿意专注于生物医学工程领域的学生。在学术型或是专业型硕士阶段，我均注重培养研究生解决问题的技术能力，这不是派学生去企业实习或是在实验室做产品，而且是引导学生自己解决实际问题，从而能够深入掌握解决问题的技术能力，最终提高您硕士毕业后（就业或是读博）的竞争力。
在实验室选择未来的硕士生时，优秀的本科成绩（特别是编程类、数学类和力学类课程成绩）会有较好的竞争力。此外，您最好乐观开朗、积极主动，有坚韧不拔的毅力，思维清晰、逻辑性强，具有良好的表达能力。
请通过电子邮件联系我来讨论读硕机会，请附上您的详细简历和成绩单（本科）。
本科生招聘：
我鼓励有志于在未来从事医学智能大方向学术研究的学生（中山大学1-3年级本科生）联系我，我的培养尤其侧重于医学图像理解和机器学习算法设计。要求相关数学和编程课程的GPA较高。该计划只针对学术培养，不针对工程培养。欢迎有志于在中山大学攻读硕士或博士研究生，或有志于在本科/硕士阶段后攻读国外大学博士学位，一般而言，建议在硕士阶段发表优秀论文后再申请国外著名大学；欢迎计划硕士阶段后出国的同学。
如果您有兴趣到我们团队攻读学位，请耐心阅读以下注意事项：
为什么我特别欢迎积极进取的人(highly motivated people)?
(someone) ishighly motivated. A "motivated" person not only works hard, but is also proactive, which means that they look for things that need to be done without being asked.
Whereas manypeoplesuccumb to burnout, procrastination or failure to act,highly motivated peoplecan accomplish more and have fun doing it. Perpetual drive breaks down into habits. Amotivated personhas habits in place that work to keep themmotivated.
研究生毕业要求
我们学院对硕士生和博士生毕业要求有明确规定，请自行查阅学院主页或是咨询学院研究生招生办。学院毕业要求是最低线，我们研究组的研究生只要按照学术指导进行认真工作，毕业成果均远超过学院最低要求，并且有较好的职业发展前景。
培养标准要求
我对学生的培养标准是较为严格，对于入学后只是想混学位的同学，我坚决劝退。研究生培养是国家提供的高水平教育平台，希望每一个来应聘的学生要抱着提高自己能力和锻炼自己毅力的态度来读研。
研究生待遇
本研究组的研究生每月补助由学校部分和研究组补贴两部分组成，我们研究组的补贴完全取决于您的工作成绩，发表高水平论文的研究生将获得较好的研究组支持，其中包括全额参与高水平学术会议，和有竞争力的研究组补贴。
优越的工作环境
实验室提供较好的计算资源，已经拥有RTX Titan/8000/A6000，Titan V/XP, Tesla P100/P40/V100 等各种服务器工作站配显卡共计50余块, 其中包括一台GTX-1服务器（4张V100）。我们的实验室拥有大量各类心血管医学数据，足够研究生进行尽情的探索。
在职研究生招收
目前无计划招收在职研究生。
为什么写作是您的职业发展中至关重要的一环, 点击这里详看（引用自中山大学郑伟诗教授主页）
最近三年的学术论文(PUBLICATIONS IN LAST THREE YEARS)期刊/Journals:
1.Multi-task Learning with Multi-view Weighted Fusion Attention for Artery-specific Calcification Analysis.W.W. Zhang, G. Yang, N. Zhang, L. Xu, X.Q. Wang, Y.P. Zhang, H.Y. Zhang*, J.D. Serg,h, V.H..C. Albuquerquei. Information Fusion 2021.
2.Smart Health of Ultrasound Telemedicine Based on Deeply-Represented Semantic segmentation. Y. Shen, H.Y. Zhang, Y.T. Fan, Alex PW Lee, L. Xu. IEEE Internet of Things Journal 2020.
3.Direct Quanti?cation of Coronary Artery Stenosis through Hierarchical Attentive Multi-view Learning. D. Zhang, Y. Guang, S. Zhao, Y.P. Zhang, H.Y. Zhang*, S Li. IEEE Transactions on Medical Imaging 2020
4.Multi-Task Learning for Estimating Multi-Type Cardiac Indices in MRI and CT Based on Adversarial Reverse Mapping. C.J. Yu, Z.F. Gao, W.W. Zhang, G. Yang, S. Zhao, H.Y. Zhang*, Y.P. Zhang*, S. Li. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 2020
5.Industrial Cyber-Physical Systems-based Cloud IoT Edge for Federated Heterogeneous Distillation. C.J. Wang, G. Yang, G. Papanastasiou, H.Y. Zhang*, J. Rodrigues, V. H.C.de Albuquerque. IEEE Transactions on Industrial Informatics 2020
6.Simultaneous Left Atrium Anatomy and Scar Segmentations via Deep Learning in Multiview Information with Attention. G. Yang, J. Chen, Z.F. Gao, S. Li, H. Ni, E. Angelini, T. Wong, R. Mohiaddin, E. Nyktari, R. Wage, L. Xu, Y.P. Zhang, X.Q. Du, H.Y. Zhang*, D. Firmin, J. Keegan. Future Generation Computer Systems 2020
7.Learning physical properties in complex visual scenes: an intelligent machine for perceiving blood flow dynamics from static CT angiography imaging. Z.F. Gao, X. Wang, S.H. Sun, D. Wu, J.J. Bai, Y.B. Yin*, X. Liu, H.Y. Zhang*, V.H. C. de Albuquerquee. Neural Networks 2020
8.Segmentation and quantification of infarction without contrast agents via spatiotemporal generative adversarial learning. Chenchu Xu, Joanne Howey, Pavlo Ohorodnyk, Mike Roth, H.Y. Zhang*, Shuo Li*. Medical Image Analysis 2020
9.Unified model for interpreting multi-view echocardiographic sequences without temporal information.M. Li, S.Z. Dong, Z.F.Gao, C. Feng, H.H. Xiong, W. Zheng, D. Ghista, H.Y. Zhang*, V.H.C. de Albuquerque. Applied Soft Computing. 2020
10.Privileged Modality Distillation for Vessel Border Detection in Intracoronary Imaging. Z.F. Gao, J. Chung, M. Abdelrazek, S. Leung, W.K.Hau, Z.C. Xian, H.Y. Zhang*, Shuo Li*. IEEE Transactions on Medical Imaging 2019
11.PV-LVNet: Direct left ventricle multitype indices estimation from 2D echocardiograms of paired apical views with deep neural networks. R.J. Ge, G.Y. Yang, Y. Chen, L.M. Luo, C. Feng, H.Y. Zhang, S. Li. Medical Image Analysis 2020
12.Learning the Implicit Strain Reconstruction in Ultrasound Elastography Using Privileged Information. Z.F. Gao, S.T. Wu, Z. Liu, J.W. Luo, H.Y. Zhang*, M.M. Gong, S. Li*. Medical Image Analysis 2019
会议/Conferences:
1.Annealing Genetic GAN for Minority Oversampling. J.Y. Hao, C.J. Wang, H.Y. Zhang, G. Yang. The British Machine Vision Conference (BMVC), 2020.
2.Deep Attentive Wasserstein Generative Adversarial Networks for MRI Reconstruction with Recurrent Context-Awareness. Y.F. Guo, C.J. Wang, H.Y. Zhang, G. Yang. International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 2020.
3.Discriminative Consistent Domain Generation for Semi-supervised Learning. J. Chen, H.Y. Zhang, Y.P. Zhang, S. Zhao, R. Mohiaddin, T. Wong, D. Firmin, G. Yang, J. Keegan International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 2019.
4.Direct Quantification for Coronary Artery Stenosis Using Multiview Learning. D. Zhang, G. Yang, S. Zhao, Y.P. Zhang, H.Y. Zhang, S. Li. International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 2019.
5.Recurrent Aggregation Learning for Multi-view Echocardiographic Sequences Segmentation. M. Li, W.W. Zhang, G. Yang, C.J. Wang, H.Y. Zhang, H.F. Liu, W. Zheng, S. Li. International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 2019.[71]