张力，博士，助理教授，特聘副研究员，硕士生导师。深圳市海外高层次人才孔雀计划C类，广东省生物医学工程学会青年学术分会委员，深圳市人工智能学会监事。主要研究方向包括医学人工智能，神经影像分析，脑机智能，数值优化等领域。获得2024年度深圳人工智能卓越服务奖。负责国家自然科学基金国际（地区）合作与交流项目课题，主持国家自然科学基金青年项目，广东省区域联合基金项目等。以第一作者/通讯作者在Medical Image Analysis, Cerebral Cortex， Neurocomputing，IEEE/ACM Trans. on Computational Biology and Bioinformatics等期刊上发表学术论文，担任Psychoradiology青年编委，以及IEEE TNNLS, IEEE TAFFC, Cerebral Cortex等多个期刊审稿人。

1. 医学人工智能

2. 神经影像智能分析

3. 神经与精神疾病

4. 脑机智能与神经工程

5. 脑影像遗传学

1. 国家自然科学基金国际（地区）合作与交流项目，32361143787，面向早期阿尔兹海默病神经可塑性的影像遗传分析算法与评估模型，198万，单位负责人。

2. 国家自然科学基金青年项目，62201356，基因表达指导下的动态脑网络构建及在双相情感障碍中的应用，30万元，主持。

3. 广东省区域联合基金青年项目，2021A1515110694，基于时空正则化与分布式算法的高维动态基因调控网络构建及分析，10万元，主持。

4. 深圳市新引进高精尖缺人才科研启动项目，827-000835，智能影像遗传方法及应用研究，299万，主持。

1. B. He, E. N. Ji, X. F. Zong, Z. Liang, G. Huang, and L. Zhang*, “GraSTI-ACL: Graph spatial-temporal infomax with adversarial contrastive learning for brain disorders diagnosis based on resting-state fMRI,” Medical Image Analysis, vol. 107, no. 103815, 2026.

2. G. L. Li, C. B. Wu, Z. H. Zhou, T. Sun, P. Tan, L. Zhang*, and Z. Liang*, “PL-DCP: A pairwise learning framework with domain and class prototypes for EEG emotion recognition under unseen target conditions,” Neurocomputing, vol. 674, no. 132881, 2026.

3. L. Zhang, Y. W. Pan, G. Huang, Z. Liang, L. L. Li, M. Zhang, and Z. G. Zhang, “A brain-wide genome-wide association study of candidate quantitative trait loci associated with structural and functional phenotypes of pain sensitivity,” Cerebral Cortex, vol. 33, no. 11, pp. 7297-7309, 2023.

4. L. Zhang, G. Huang, Z. Liang, L. L. Li, and Z. G. Zhang, “Estimating scale-free dynamic effective connectivity networks from fMRI using group-wise spatial-temporal regularizations,” no. 485, pp. 22-35, Neurocomputing, 2022.

5. L. Zhang, Z. N. Fu, W. W. Zhang, G. Huang, Z. Liang, L. L. Li, B. B. Biswal, V. D. Calhoun, and Z. G. Zhang, “Accessing dynamic functional connectivity using l0-regularized sparse-smooth inverse covariance estimation from fMRI,” Neurocomputing, no. 443, pp. 147-161, 2021.

6. L. Zhang, H. C. Wu, C. H. Ho, and S. C. Chan, “A multi-Laplacian prior and augmented Lagrangian approach to the exploratory analysis of time-varying gene and transcriptional regulatory networks for gene microarray data,” IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, vol. 16, no. 6, pp. 1816-1829, 2019.