研究方向

计算机视觉、图像描述、医学报告自动生成、医学图像处理、自然语言处理。

个人简介

张晓丹，副教授，硕士生导师。2018年6月获中国科学院大学和香港城市大学双博士学位，于2018年7月加入北京工业大学信息学部与北京人工智能研究院，主要进行包括计算机视觉与自然语言处理在内的人工智能领域关键技术理论和应用研究，目前在IEEE TIP、Pattern Recognition、ACM MM、COLING等国际知名期刊和会议上发表论文多篇。主持并参与多项国家自然科学基金项目，2022年获得北京市高层次留学人才回国资助。

教育简历

2015/09-2018/06，香港城市大学，计算机应用技术专业，博士

2014/09-2018/06，中国科学院大学，计算机应用技术专业，博士

2010/09-2014/06，中国科学院大学，计算机应用技术专业，硕士

2006/09-2010/06，郑州大学，生物医学工程专业，学士

工作履历

2018.06-至今, 北京工业大学, 信息学部计算机学院

科研项目

[1] 国家自然科学基金青年项目:基于脑血管疾病颅脑影像的医学报告自动生成及病灶定位研究，主持，2020.01-2022.12

[2] 国家自然科学基金联合基金项目重点支持项目:面向社会媒体信息的视觉协同计算与聚焦推理，参与，2022.01-2025.12

[3] 国家自然科学基金面上项目:融合多源信息的半监督深度哈希学习脑网络分类方法, 参与，2023.01-2026.12

[4] 基于注意力模型的CT影像自动识别研究，北京市人力资源和社会保障局，主持，2019.06-2020.08

[5] 基于弱监督目标学习的图像描述方法研究，朝阳区人力资源和社会保障局，主持，2019.10-2020.08

荣誉和获奖

[1] 2018年获博士后国际交流计划引进项目资助，全国博士后管委会办公室，省部级

[2] 2022年获北京市高层次留学人才回国资助，北京市人才工作局，省部级

主要论文论著（一作及通讯论文）

[1] Xiao Song, Xiaodan Zhang*, Junzhong Ji, Ying Liu*, Multi-scale Superpixel Based Hierarchical Attention Model for Brain CT Classification, Journal of Visual Communication and Image Representation, 2023(91): 103773.

[2] Xiao Song, Xiaodan Zhang, Junzhong Ji, Ying Liu, Pengxu Wei. Cross-modal Contrastive Attention Model for Medical Report Generation. In Proceedings of the 29th International Conference on Computational Linguistics (COLING), 2022: 2388-2397. (Oral, CCF-B)

[3] Junzhong Ji, Mingzhan Wang, Xiaodan Zhang*, Minglong Lei, Liangqiong Qu, Relation constraint self-attention for image captioning, Neurocomputing, 2022 (501): 778-789. 

[4] Junzhong Ji, Zhuoran Du, Xiaodan Zhang*. Divergent-convergent Attention for Image Captioning. Pattern Recognition, 2021 (115): 107928. (中科院SCI一区)

[5] Sisi Yang, Junzhong Ji, Xiaodan Zhang*, Ying Liu, Zheng Wang, Weakly Guided Hierarchical Encoder-Decoder Network for Brain CT Report Generation. IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (IEEE BIBM), 2021: 568-573. (Oral, CCF-B)

[6] Junzhong Ji, Cheng Xu, Xiaodan Zhang*, Boyue Wang, Xinhang Song. Spatio-temporal Memory Attention for Image Captioning. IEEE Transactions on Image Processing (TIP), 2020 (29): 7615-7628. (CCF-A, 中科院SCI一区)

[7] Xiaodan Zhang, Shengfeng He, Xinhang Song, Rynson W. H. Lau, Jianbin Jiao, Qixiang Ye, Image Captioning via Semantic Element Embedding. Neurocomputing, 2020 (395): 212-221.

[8] Xiaodan Zhang, Shengfeng He, Xinhang Song, Pengxu Wei, Shuqiang Jiang, Qixiang Ye, Jianbin Jiao, Rynson W.H. Lau, Keyword-driven Image Captioning via Context-dependent Bilateral LSTM, Proceedings of IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME), 2017: 781-786. (CCF-B)

[9] Xiaodan Zhang, Xinhang Song, Shuqiang Jiang, Qixiang Ye, Jianbin Jiao, Rich image description based on regions, Proceedings of the 23rd ACM International Conference on Multimedia (ACM MM), 2015: 1315-1318. (CCF-A)