团队主页：https://deep-imaging-group.github.io/
谷歌学术：https://scholar.google.com/citations?user=kCtQkrkAAAAJ
电子邮箱：yzhang@scu.edu.cn
个人情况：
张意，教授，博士生导师，四川大学网络空间安全学院党总支副书记兼副院长。先后于四川大学计算机学院获得工学学士（2005）、理学硕士（2008）及工学博士（2012）学位。2014年2月至2015年3月于美国伦斯勒理工学院生物医学工程系做博士后工作。中国体视学会智能成像分会常务委员、中国生物医学工程学会医学图像信息与控制分会及中国图象图形学学会医学影像专业委员会委员、四川省高等院校计算机基础教育研究会副理事长。
科研情况：
主要研究方向包括人工智能安全与可信学习、生物特征识别与隐私安全、多模态与大模型安全、AI for Healthcare等，目前已在NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ECCV、IJCV、IEEE TIFS、IEEE TMI、IEEE TMM、MedIA等权威学术期刊及CCF-A类会议发表论文160余篇，ESI高被引论文7篇。谷歌引用逾14000余次，连续5年入选爱思唯尔高被引学者。担任IEEE TMI、TRPMS、MICCAI等权威期刊或会议的编委或区域主席。长期担任Nature Machine Intelligence、Nature Reviews Electrical Engineering、IEEE TMI、IEEE TIP、IEEE TBME、IEEE TMM、CVPR、ICCV、NeurIPS、ICML等国际权威学术期刊或会议审稿人。与浙江明峰公司、国电南瑞公司等多家企业开展技术合作和应用落地。获教育部自然科学二等奖、吴文俊人工智能科技进步二等奖、中国图像图形学会自然科学二等奖、四川省教学成果一等奖等。
学生培养：
课题组注重学生的竞赛与学术的培养。指导的本科生在“互联网+”等重要赛事中获国家级奖励，硕博生也取得了诸多荣誉，如国家奖学金、省部级重点实验室转化基金、四川省苗子工程基金等。鼓励学生们积极参与国际学术交流，并在国际顶尖期刊与会议（如CVPR、IJCV、TIFS、TMI等）上发表科研成果。课题组与多个国际知名高校（如南洋理工大学、新加坡国立大学、香港中文大学、韩国延世大学等）保持紧密合作。学生毕业后在腾讯、华为、字节跳动、百度、阿里巴巴、四川省计算机研究院等知名企业及科研机构就业。
课题组文化：在我们的课题组里，大家相互支持、共同成长。我们崇尚自由与创新，鼓励每一位成员提出独立的想法，并勇于实践与挑战。我们相信，良好的心态和进取的精神是取得成功的关键。我们希望构建多元快乐的科研氛围，并与同学们一起学习进步。
欢迎感兴趣的本科生、研究生、博士生联系，常年招聘博士后！！
近年主持科研项目情况
1. CT成像大模型理论研究，四川省自然科学基金面上项目
2. 视觉大模型压缩部署技术研究，国电南瑞
3. 基于隐私保护的无监督CT成像关键技术研究，国家自然科学基金面上项目
4. 基于弱监督学习的医学成像方法研究，四川省杰出科技青年人才项目
近年代表性论文（下划线表示学生，完整清单请在谷歌学术主页进行查看）：
1. Jiabei Zhang#, Ziyuan Yang#, Andrew Beng Jin Teoh, and Yi Zhang*. Asymmetric invertible threat: learning reversible privacy defense for face recognition. Proceedings of the Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2026. (CCF-A)
2. Fengzhi Xu#, Ziyuan Yang#, Zexin Lu, Yingyu Chen, Fenglei Fan, Hongming Shan, and Yi Zhang*. One CT unified model training framework to rule all scanning protocols. Proceedings of the ACM International Conference on Multimedia (ACM MM), 2026. (CCF-A)
3. Yingyu Chen, Yongqiang Huang, Yang Qin, Ziyuan Yang, Lang Yuan, Maosong Ran, and Yi Zhang*. FACT: Fuzzy alignment with comorbidity topology for reliable multi-label medical image diagnosis. Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 306, 2026. (CCF-A)
4. Yongqiang Huang, Yingyu Chen, Tao Wang, Zexin Lu, Zerui Shao, Beibei Li, and Yi Zhang*. Beyond class boundaries: federated visual primitive sharing with text-guided adaptation. Proceedings of the ACM Web Conference 2026 (WWW), pp. 5275-5285, 2026. (CCF-A)
5. Zhuxin Lei, Ziyuan Yang*, and Yi Zhang*. Zero-sacrifice persistent-robustness adversarial defense for pre-trained encoders. 2026 International Conference on Learning Representations (ICLR), pp. 1-13, 2026. (CCF-A)
6. Ziyuan Yang, Yingyu Chen, Chengrui Gao, Andrew Beng Jin Teoh*, Bob Zhang, and Yi Zhang*. FedPalm: A general federated learning framework for closed- and open-set palmprint verification. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, pp. 3093-3107, vol. 21, 2026. (CCF-A)
7. Ziyuan Yang, Yingyu Chen, Zhiwen Wang, Hongming Shan, Yang Chen, and Yi Zhang*. Patient-level anatomy meets scanning-level physics: personalized federated low-dose CT denoising empowered by large language model. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 5154-5163, 2025. (CCF-A)
8. Yongqiang Huang, Zerui Shao, Ziyuan Yang, Zexin Lu, and Yi Zhang*. FedRIR: Rethinking information representation in federated learning. Proceedings of the ACM Web Conference 2025 (WWW), pp. 807-815, 2025. (CCF-A)
9. Ziyuan Yang, Ming Kang, Andrew Beng Jin Teoh, Chengrui Gao, Wen Chen*, Bob Zhang, and Yi Zhang*. A dual-level cancelable framework for palmprint verification and hack-proof data storage. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, pp. 8587-8599, vol. 19, 2024. (CCF-A)
10. Ziyuan Yang, Andrew Beng Jin Teoh, Bob Zhang, Lu Leng, and Yi Zhang*. Physics-driven spectrum-consistent federated learning for palmprint verification. International Journal of Computer Vision, pp. 4253-4268, vol. 132, no. 12, 2024. (CCF-A)
