学习与工作经历：

1995-2000 山东医科大学临床医学学士

2000-2005 山东大学心脏病学博士

2008-2009 美国俄亥俄州立大学博士后

2005.07-2010.12 山东大学齐鲁医院心内科主治医师

2010.12-2018.09 山东大学齐鲁医院心内科副主任医师

2010.12-2018.09 山东大学副教授、硕士生导师

2018.09至今，山东大学齐鲁医院心内科主任医师

2021.07至今，山东大学教授，博士生导师

2015.03-2017.02，中科院深圳先进技术研究院，医工所劳特伯生物医学成像中心，客座研究员客座研究员

研究方向：

心血管新型成像技术，生物材料，人工智能和冠状动脉功能学评估

学术/社会兼职：

国家自然科学基金评审专家，教育部学位论文及科技进步奖评审专家，国家药监局医疗器械技术审评专家，中华医学会《中国临床案例成果数据库》学术委员会委员，中国医药教育协会超声医学学会常委兼任青年专委会主任委员，中国超声医学工程学会超声心动图分会常委，中国超声心动图学会理事，中华医学会超声分会浅表器官与血管学组委员，中国医疗保健国际交流促进会超声医学分会委员，海峡两岸医药卫生交流协会超声医学分会青年学组委员，山东省医学会超声医学分会学术发展学组副组长，山东中西医结合学会围手术期专业委员会常委，山东省研究型医院协会高血压分会常委。国家应用数学中心创新医疗技术转化所主任， 济南市“心血管智能超声研发”科研工作室带头人，担任Wolters Kluwer临床顾问，Journal of Geriatric Cardiology青年编委。

获奖荣誉：

泰山产业领军人才、中华医学科技奖医学科学技术奖二等奖、山东省科技进步奖一等奖、第11届世界超声医学联合会奖、第20届美国超声心动图学会年会特征性研究奖、山东省高层次人才创业大赛优胜奖，中华医学会超声学院优秀讲师、济南市优秀科技工作者称号

本科生课程：

研究生课程：

临床心脏病学

1. 2023YFC2506502，多血管床超声新技术实现泛血管动脉粥样硬化早期诊断，国家重点研发计划项目“泛血管动脉粥样硬化的无创评估、危险分层与精准治疗策略研究及推广”课题二，经费：200万元，2023.11-2026.10，项目负责人

2. 基20220218（JCYJ20220818103407015），冠心病临床诊断人工智能算法研究，深圳市科创委基础研究（重点项目），经费：150万元，2023.02.17-2026.02.28，项目负责人

3. 202228104，心血管智能超声研发工作室，济南市“新高校20条”科研带头人工作室项目，经费：30万元，2023.01-2025.12，项目负责人

4. 2020YFC2008100，老年瓣膜性心脏病标准评估体系及优化治疗路径研究，国家重点研发计划，2020.12-2023.11，核心骨干

5. 2020SDUCRCB005，基于可解释超声组学与数据挖掘融合技术的慢性冠状动脉综合征干预策略与风险预测模型研究，山东大学临床研究项目（交叉项目），经费：80万元，2020.09-2023.08，项目负责人

6. 基2020N076，适形可穿戴式智能心血管超声终端关键技术研究，深圳市科创委基础研究重点项目，经费：250万元，2020.11.05-2023.11.04，共同负责人

7. 82030051，冠状动脉微血管疾病大动脉模型中关键分子的心肌血流超声显像新技术研究，国家自然科学基金重点项目，经费：297万元，2021.01-2025.12，课题骨干

8. 82071939，基于治疗-监测一体化的声-光双模态上转换仿生纳米粒子实现斑块内弱紫外辐照稳定动脉粥样硬化斑块的研究，国家自然科学基金面上项目，经费：55万元，2021.01- 2024.12，项目负责人

1. Sun LK, Kong J, Yang X, Wang J,Zhang P^#. Target versus sub-target dose of renin–angiotensin system inhibitors on survival in elderly patients with heart failure with reduced ejection fraction: a systematic review and meta-analysis. Journal of Geriatric Cardiology. 2023 ; 20(6) : 469-478. DOI: 10.26599/1671-5411.2023.06.004

2. Pan JC, Lyv LJ, Liu QD, Yang W, Li XH, Han YM, Sun JY, Dong M,Zhang PF, Zhang M. Association between resting myocardial work indices and stress myocardial perfusion in patients with angina and non-obstructive coronary artery disease. Quantitative Imaging in Medicine and Surgery. 2023 ; 13(7) : 4563-4577.

3. Li J*, Wu D*, Lv L, Dong M, Han Y, Zhang M, Savage RH, Zhang H, Bai J, Cao K, Yin Y, Song Q, Zhang Y, Li Y^#,Zhang P^#, Schoepf UJ. One-stop patient-specific myocardial blood flow quantification technique based on allometric scaling law. Journal of Biomechanics. 2023,151: 111513. DOI :10.1016/j.jbiomech.2023.111513

4. Zhang W, Cao Y, Hu X, Mi J,Zhang P, Mukhopadhyay SC, Li Y, Liu Z. IAT: A Full-Scale IVUS Analysis Toolbox Based on Deep Learning Algorithms for Clinical Diagnosis. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2023, 72 :2505315. DOI :10.1109/TIM.2023.3240219

5. An M*, Li J*, Xu X, Schoepf UJ, Savage RH, Cao K, Song Q, Wang Z, Liu Z, Li Y^#,Zhang P^#. A deep learning-based fully automatic and clinical-ready framework for regional myocardial segmentation and myocardial ischemia evaluation. Medical & Biological Engineering & Computing. 2023, accepted. DOI : 10.1007/s11517-023-02798-y

6. Li X,Zhang P, Li M, Zhang M. Myocardial work: the analytical methodology and clinical utilities. Hellenic Journal of Cardiology. 2022, DOI : 10.1016/j.hjc.2022.07.007.

7. Li B,Zhang P, Cao Y, Sun L, Feng J, Zhang Y, Yang Q, Li Y^#, Zhi Liu^#. AIVUS: Guidewire artifacts inpainting for intravascular ultrasound imaging with united spatiotemporal aggregation learning. IEEE Transactions on Computational Imaging. 2022, 8: 679-692. DOI : 10.1109/TCI.2022.3194722

8. Zhang R, Cao Y, Li Y^#, Liu Z^#, Wang J, He J, Zhang C, Sui X,Zhang P^#, Cui L, Li S^#. MVFStain:Multiple virtual functional stain histopathology images generation based on specific domain mapping. Medical Image Analysis. 2022, 80: 102520. DOI : 10.1016/j.media.2022.102520

9. Liu F*, Mao Y*, Yan J, Sun Y, Xie Z, Li F, Yan F^#, Zhang H^#,Zhang P^#. Bionic microbubble neutrophil composite for inflammation-responsive atherosclerotic vulnerable plaque pluripotent intervention. Research. 2022, 2022 :9830627. DOI : 10.34133/2022/9830627

10. Cui X*,Zhang P*, Li Y^#, Liu Z^#, Xiao X, Zhang Y, Sun L, Cui L^#, Yang G, Li S. MCAL : an anatomical knowledge learning model for myocardial segmentation in 2D echocardiography. IEEE Transactions on Ultrasonics Ferroelectrics and Frequency Control. 2022, 69(4) : 1277-1287. DOI：10.1109/TUFFC.2022.3151647

11. Lyu L, Pan J, Li D, Li X, Yang W, Dong M, Guo C, Lin P, Han Y, Liang Y, Sun J, Yu D,Zhang P^#, Zhang M^#. Knowledge of hyperemic myocardial blood flow in healthy subjects helps identify myocardial ischemia in patients with coronary artery disease. Frontiers in Cardiovascular Medicine. 2022, 9 : 817911. DOI: 10.3389/fcvm.2022.817911

12. Wu C*, Zhang H*, Chen J*, Gao Z^#,Zhang P^#, Muhammad K^#, Del Ser J. Vessel-GAN: Angiographic reconstructions from myocardial CT perfusion with explainable generative adversarial networks. Future Generation Computer Systems. 2022, 130: 128-139.DOI:10.1016/j.future.2021.12.007

13. Li XY*, Qin T*, Zhang PF, Yan WJ, Lei LL, Kuang JY, Li HD, Zhang WC, Lu XT, Sun YY. Weak UVB irradiation promotes macrophage M2 polarization and stabilizes atherosclerosis. Journal of Cardiovascular Translational Research. 2021, 15(4) :855-864. DOI :10.1007/s12265-021-10189-7

14. Li X, Lyu L, Yang W, Pan J, Dong M, Zhang M^#,Zhang P^#. Identification of flow-limiting coronary stenosis with PCS: a new cost-effective index derived from the product of corrected timi frame count and percent diameter stenosis. Frontiers in Cardiovascular Medicine. 2021, 8 :718935. DOI : 10.3389/fcvm.2021.718935

15. Chen J,Zhang P^#, Liu H, Xu L, Zhang H^#. Spatio-temporal multi-task network cascade for accurate assessment of cardiac CT perfusion. Medical Image Analysis. 2021, 74: 102207,DOI :10.1016/j.media.2021.102207

16. Cao Y, Wang Z, Liu Z, Li Y^#, Xiao X, Sun L, Zhang Y, Hou H,Zhang P^#, Yang G. Multiparameter synchronous measurement with IVUS images for intelligently diagnosing coronary cardiac disease. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2021, 70 : 4506510. DOI :10.1109/TIM.2020.3036067.

17. Lei P, Hao J, Wang L, Wen X, Xiong K,Zhang P^#, Zhang L^#, Yang S^#. Reliability assessment on intravascular photoacoustic imaging of lipid: Ex vivo animal and human sample validation. Journal of Biophotonics. 2020, 13(12): e202000162.https://doi.org/10.1002/jbio.202000162. (WOS:000579364400001)

18. Yang M, Xiao X, Liu Z#, Sun L, Guo W, Cui L, Sun D,Zhang P^#, Yang G. Deep Retinanet for dynamic left ventricle detection in multiview echocardiography classification.Scientific Programming. 2020, 7025403, https:// doi.org/10.1155/2020/7025403 (WOS:000561366100006)

19. Wen X, Lei P, Xiong K,Zhang P#, Yang S#. High-robustness intravascular photoacoustic endoscope with a hermetically sealed opto-sono capsule. Optics Express. 2020, 28(13) : 19255-19269 (WOS:000545130800053)

20. Liu Y*, Liang S*, Bu P, Liang E, Yan F, Xing Y,Zhang P#. Radix puerariae rebalances vasomotor factors and improves left ventricular diastolic dysfunction in patients with essential hypertension.Experimental and Therapeutic Medicine. 2020, 20(2): 705-713 (WOS:000562806200003)

21. Cao Y*, Xiao X*, Liu Z^#, Yang M, Sun D, Guo W, Cui L,Zhang P^#. Detecting vulnerable plaque with vulnerability index based on convolutional neural networks. Computerized Medical Imaging and Graphics. 2020, 81: 101711. (WOS:000525861700003)

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23. Lei P, Wen X, Wang L,Zhang P#, Yang S#. Ultrafine intravascular photoacoustic endoscope with a 0.7 mm diameter probe. Optics Letters. 2019; 44(22) : 5406-5409. (Co-corresponding Author) (WOS:000496981500005)

24. Wang L, Lei P, Wen X,Zhang P#, Yang S#. Tapered fiber-based intravascular photoacoustic endoscopy for high-resolution and deep-penetration imaging of lipid-rich plaque. Opitcs Express. 2019; 27(9) : 12832. (Co-corresponding Author) (WOS:000466160900081)

25. Xu M, Zhang M, Xu J, Zhu M, Zhang C,Zhang P#, Zhang Y#. The independent and add-on values of radial intima thickness measured by ultrasound biomicroscopy for diagnosis of coronary artery disease.European Heart Journal-Cardiovascular Imaging. 2019 ; 20(8) : 889-896. (Co-corresponding Author) (WOS:000493727800007). DOI : 10.1093/ehjci/jez026

26. Qi S*,Zhang P*, Ma M#, Yao M, Wu J, Makila E, Salenon J, Ruskoaho H, Xu Y, Santos HA#, Zhang H#. Cellular Internalization–Induced Aggregation of Porous Silicon Nanoparticles for Ultrasound Imaging and Protein‐Mediated Protection of Stem Cells. Small. 2019; 15(1) : 1804332 (Co-first Author) (WOS:000454953900015)

27. Cao Y, Liu Z,Zhang P, Zheng Y, Song Y, Cui L. Deep Learning Methods for Cardiovascular Diseases. Journal of Artificial Intelligence and Systems. 2019; 1: 96-109. DOI :10.33969/AIS.2019.11006.

专利

1、张鹏飞，苏海军，冯建钦，丁益寿，张昕昱，基于电磁定位复合导管的血管内虚拟内窥成像系统及其工作方法，发明专利号：ZL201710353472.9，申请日：2017年05月18日，授权日：2020年11月06日

2、张鹏飞，严飞，李飞，毛洋，一种声辐射力强化炎性细胞致动脉粥样硬化仿生微泡复合体富集与靶向系统，发明专利，授权号ZL201710690846.6，申请日：2018年02月07日，授权日：2021年03月19日

3、蔡飞燕*，张鹏飞*，李飞，郑海荣，孟龙，严飞，王辰，体内定点给药装置及工作方法，发明专利，授权号ZL201610281636.7，申请日2016年04月29日，授权日2019年02月22日

4、蔡飞燕*，张鹏飞*，李飞，郑海荣，孟龙，严飞，王辰，体内定点给药装置及工作方法，申请号：PCT/CN2016/103428，申请日2017年02月11日

5、张鹏飞，刘治，曹艳坤、肖晓燕，基于深度学习与迁移学习的IVUS组织标注系统，发明专利授权号：ZL 201810128709.8，申请日2018年02月08日，授权日：2020年01月21日

6、张鹏飞，杨思华，徐铭俊，血管内成像导管连接装置，发明专利，申请号：201810444958.8，申请日：2018年05月10日

7、张鹏飞，王明宇，李飞，刘治，苏敏，基于人工智能芯片的穿戴式生物信息监测设备及方法，发明专利，专利号：ZL201910605155.0，申请日：2019年07月05日，授权日：2021年07月13日

8、张鹏飞，李飞，苏敏，毛洋，一种用于体内微泡操控及成像的装置和方法，发明专利，专利号：ZL2019106619959.9，申请日：2019年07月22日，授权日2020年10月16日

9、张鹏飞，李飞，苏敏，一种用于体内微泡操控及成像的装置和方法，PCT，申请号：PCT/CN2019/123392，申请日：2019年12月05日

10、张鹏飞，苏敏，李飞，基于穿戴式柔性超声换能器的超声波束合成系统及方法，发明专利，专利号：ZL201911282999.2，申请日：2019年12月13日，授权日：2021年07月30日

11、张鹏飞，刘治，崔笑笑，基于深度学习的远程心脏超声三维成像系统及方法，发明专利，专利号：ZL201911283022.2，申请日：2019年12月13日，授权日：2021年04月27日

12、张鹏飞，刘治，基于人工智能芯片的适形穿戴式生物信息监测设备及系统，PCT，PCT/CN2020/077932，申请日：2020年03月05日