职称：副教授/硕士生导师

研究方向：

专注于机器学习，深度学习，计算机视觉和人工智能驱动的科学研究，尤其是人工智能在文物数字化保护，医学影像分析、药物设计等的应用。涉足具体问题包括：文物壁画和文物瓦当（边缘检测、目标检测、图像修复、小样本生成）、医学图像分割（大脑和眼科）、医学病症诊断（视网膜中央阻塞、艾尔兹海默症）、药物设计（药物小分子的发现、从头设计，靶点和药物的结合和亲和度预测）。

联系方式：E-mail: lizhan@nwu.edu.cn

Address: 信息科学与技术学院613实验室

代表性成果：

1. STNet: Structure and texture-guided network for image inpainting[J]. Pattern Recognition, 2024. (中科院SCI 1区)

2. CAN: Context-assisted full Attention Network for brain tissue segmentation[J]. Medical Image Analysis, 2023. (中科院SCI 1区)

3. C3N: content-constrained convolutional network for mural image completion[J]. Neural Computing & Applications, 2023. (中科院SCI 3区)

4. Multiple instance learning based on positive instance selection and bag structure construction[J]. Pattern Recognition Letters, 2014. (中科院SCI 3区)

5. A novel SVD and LS-SVM combination algorithm for blind watermarking[J]. Neurocomputing, 2014. (中科院SCI 2区)

6. Robust Ellipse Fitting Based on Sparse Combination of Data Points[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2013. (中科院SCI 1区)

7. LSA based multi-instance learning algorithm for image retrieval[J]. Signal Processing, 2011. (中科院SCI 2区)

8. 基于谱聚类多示例学习的对象图像检索方法[J].华南理工大学学报, 2011. (EI)

9. 集成模糊LSA 与MIL的图像分类算法[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2010. (EI)

10. 基于半监督多示例学习的对象图像检索[J].控制与决策, 2010. (EI)

科研项目：

1. 媒体大数据结构化描述方法研究，国家863，参与。

2. 国家重点研发计划：多形态公共文化服务设施和集成化智能装备研制，参与。

3. 兵马俑面貌相似度计算与形态差异分析方法研究，国家自然科学基金，参与。

4. 基于大规模弱标注图像的分类器学习新方法研究，国家自然科学基金，参与。

5. 野生动物监测无线传感器网络中多目标被动式定位关键技术研究，国家自然科学基金，参与。

6. 快速高分辨率磁共振成像中噪声抑制问题研究，国家自然科学基金，参与。

7. 基于工业CT的文物图像重建与三维建模方法研究，国家自然科学基金，参与。

8. 面向秦汉瓦当语义标注的SIFT核函数和MIL算法研究，博士后基金，主持。

9. SIFT核函数与弱监督学习结合的秦汉瓦当自动标注研究，陕西省教育厅，主持。

10. 基于计算机辅助诊断构建孤立性肺结节定量诊断模型，陕西省科技攻关，主持。

11. 705研究所质量管理系统，主要完成人。

12. 631研究所计量管理系统，主要完成人。

教学课程：

先后为本科生和研究生讲授《程序设计基础》、《数据结构》、《面向对象》、《矩阵论》等课程。

同时承担本科生毕业设计、本科生班主任、研究生指导工作等。