2016年毕业于天津大学电气与自动化工程学院，获得工学博士学位，挪威科技大学博士后。2016年至今任天津理工大学计算机科学与工程学院讲师/硕导，计算机科学与技术（中加）系主任。主要从事计算机视觉/医学信号处理领域的研究工作。作为项目负责人主持国家自然科学基金、欧洲信息与数学联盟（ERCIM）项目、横向课题等，作为项目骨干人员参与国家基金重点项目、国家级和省部级自然科学基金、横向课题多项。入选2018年天津市“131”创新型人才培养工程，天津市高校“青年后备人才支持计划”人选，入选ERCIM“Alain Bensoussan" 学者。在SCI及EI收录的国际高水平学术期刊发表论文30余篇，发明专利9项，软件著作权10余项。
主持的项目：
1. 国家自然科学基金青年项目，"注意力驱动的多通道胸水肿瘤细胞团块识别"，2018-2020，主持；
2. 欧洲信息学与数学研究联盟项目，"基于机器学习及大数据分析的癌症早诊系统"，2019-2020，主持；
3. 横向项目，“神经退行性疾病早期智能预警高级机器学习技术与示范应用”，2020-2021，主持；
4. 横向项目，“深度学习计算框架及应用示范”，2017-2018，主持；
5. 国家自然科学基金-重点国际(地区)合作研究项目，“任务驱动的主动视觉感知及用于海洋环境监视与救援”，2021-2025，参与；
6. 广东省重点研发计划，“畜禽目标养殖巡检机器人研发与示范应用”，2019-2021，参与；
7. 天津市人工智能重大专项，“多粒度视觉监控数据智能解析方法研究”，2018-2021，参与；
8. 国家级重点基础研究项目课题，“内嵌视觉知识的智能机器系统”，2021-2024，参与；
9. 国家自然科学基金青年项目，“非圆对称多通道微结构光纤中轨道角动量模式耦合调控机理及应用研究”，2018-2020，参与；
10. 天津市自然科学基金青年项目，“基于动态调焦原理的精密三维点云获取方法研究”，2018-2021，参与；
11. 天津市教委科研计划项目 （自然科学），“多通道流式分子智能芯片及其癌症早期检测技术研究”，2018-2021，参与。
发表的论文：
[1] Xu Cheng, Fan Shi*, Xiufeng Liu, Meng Zhao, Shengyong Chen*, A Novel Deep Class-Imbalanced Semisupervised Model for Wind Turbine Blade Icing Detection, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (2021)
[2] Xu Cheng, Fan Shi*, Meng Zhao#, Guoyuan Li, Houxiang Zhang, S.Y. Chen*, Temporal Attention Convolutional Neural Network for Estimation of Icing Probability on Wind Turbine Blades, IEEE Transactions on Industrial Electronics (2021)
[3] Chen Jia, Fan Shi*, Meng Zhao, Yao Zhang, Xu Cheng, Mianzhao Wang, Shengyong Chen*, Semantic Segmentation with Light Field Imaging and Convolutional Neural Networks, , IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement (2021)
[4] Can Wang, Fan Shi*, Meng Zhao*, Ji Ao, Chen Jia, and Shengyong Chen, Convolutional Neural Network-Based Terahertz Spectral Classification of Liquid Contraband for Security Inspection , IEEE Sensors Journal, Vol. 21, NO. 17, 18955-18962 (2021)
[5] Yufeng Zhao, Meng Zhao*, Fan Shi*, Chen Jia, Shengyong Chen, Light Field Imaging for Distinguishing Fake Pedestrians using Convolutional Neural Networks, International Journal of Advanced Robotic Systems, Vol. 18, 1（2021）
[6] Shuxing Lv, Yuying Chu, Pan Zhang, Siek Ma, Meng Zhao*,et al. Improved efficiency of urine cell image segmentation using droplet microfluidics technology. Cytometry Part A. Vol. 99, No. 7,722-31（2021）
[7] Sike Ma, Meng Zhao*, Hao Wang, Fan Shi, Xuguo Sun, Shengyong Chen, Hong-Ning Dai. Fused 3-Stage Image Segmentation for Pleural Effusion Cell Clusters. In2020 25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR) ,pp.1934-1941(2021)
[8] Meng Zhao*, Hao Wang*, Ying Han, et al. Seens: Nuclei segmentation in pap smear images with selective edge enhancement. Future Generation Computer Systems. Jan 1;114:185-94 (2021)
[9] Mohammed A#, Congcong Wang#, Meng Zhao#, Ullah M*, Naseem R, Hao Wang, Pedersen M, Cheikh FA. Weakly-Supervised network for detection of COVID-19 in chest CT scans. IEEE Access. Vol. 8:155987-6000 (2020)
[10] [9] Yufeng Zhao, Fan Shi*, Meng Zhao*, Wenzhe Zhang, and Shengyong Chen, Detecting Small Scale Pedestrians and Anthropomorphic Negative Samples Based on Light-Field Imaging, IEEE Access, 8, 105082 – 105093 (2020)
[10] Jing Yan, Fan Shi*, Meng Zhao*, Zhe Wang, Yu Yang, ShengYong Chen. Confocal Raman Sensing Based on a Support Vector Machine for Detecting Lung Adenocarcinoma Cells; IEEE Sensors Journal, 19 (21): 9624–9633. (2019)
[11] Zhezhe Zhou, Meng Zhao*, Fan Shi, Shengyong Chen, Hao Luan. Method for estimation of the elevation value of the Chang'e-3; Journal of Xidian University;46(2): 139. (2019) (in Chinese)
[12] Tinglong Tang, Shengyong Chen, Meng Zhao, et al. Very large-scale data classification based on K-means clustering and multi-kernel SVM, Soft Computing. Vol.23, No.11, 3793-3801 (2019)
[13] Shengyong Chen, Yu He, Huili Qiu, Meng Zhao. Spatial localization of EEG electrodes in a TOF+ CCD camera system, Frontiers in neuroinformatics 13, 21(2019)
[14] Y Yang, M Zhao, X Liu, P Ge, F Zheng, T Chen, X Sun. Two-way detection of image features and immunolabeling of lymphoma cells with one-step microarray analysis, Biomicrofluidics 12 (6), 064106 (Editor's Pick) (2018)
[15] M Zhao*, A Wu, J Song, X Sun, N Dong. Automatic screening of cervical cells using block image processing, Biomedical engineering online 15 (1), 1-20 (2016)
获得的奖励：
1. 入选2018年天津市“131”创新型人才
2. 天津市高校“青年后备人才支持计划”人选
3. 欧洲信息与数学联盟（ERCIM）"Alain Bensoussan"学者
专利和软著：
第一发明人：
1. 基于白细胞显微图像的细胞实例分割算法，CN 112784767 A，发明专利，已公开；
2. 基于MRI的阿尔兹海默症病灶区域语义分割算法，CN，发明专利，已公开；
3. 船舶数据敏感性分析的新型算法，CN 109117868 A，发明专利，已公开；
4. 一种基于SVM模型结合图像对肺癌组织的精确定位方法，CN 110208238 A，发明专利，已公开；
5. 一种基于拉曼光谱结合SVM的肺癌细胞与正常细胞的识别方法， CN 110874548 A，发明专利，已公开；
6. 尿沉渣细胞显微图像的液滴成像方法及装置，CN 111242014 A，发明专利，已公开；
7. 一种基于月面CCD影像的金字塔成像匹配算法，CN 110543886 A，发明专利，已公开；
其他发明人：
1. 一种非线性极限学习机算法，CN 107832785 A，发明专利，已公开；
2. 一种基于ELM-Hierarchical Clustering的离群点检测方法，CN 107992878 A，发明专利，已公开；
3. 基于光场相机的行人检测误检提出方法，申请号 : CN201710670032.6，授权号：ZL201710670032.6
办公地点：7-314A,联系方式：zhaomeng12321@163.com；zh_m@tju.edu.cn
