个人简历：
张增博士现任生物医学工程学院常任轨助理教授（Tenure-track Assistant Professor）、研究员、博士生导师，独立课题组组长，血流动力学实验室（Translational Hemodynamics Lab，THe Lab）负责人。张增博士本科毕业于北京航空航天大学，随后赴美国约翰霍普金斯大学攻读博士学位，师从美国国家工程院院士Joseph Katz教授，毕业后留校从事博士后研究。攻读博士期间，先后在约翰霍普金斯医院（2018年）和费城儿童医院（2019—2023年）联合培养，从事生物医学工程、医学影像与临床血流动力学交叉研究。
张增博士入选上海市海外高层次人才计划青年项目，主持国家自然科学基金青年项目、上海市探索者计划项目，参与国家自然科学基金重点项目。张增博士的主要研究方向为血流动力学，致力于发展具有自主知识产权的血流动力学成像、计算与分析技术，重点围绕两条相互融合的研究主线展开：一是研究超分辨率超声成像算法与微血流动力学，发展面向临床场景的超声定位显微成像，实现对组织微循环及脑功能状态的高分辨率、无创观测与定量表征；二是研究神经算子计算方法与宏观血流动力学，将流体力学控制方程、血管网络拓扑与临床影像数据融入人工智能模型，构建快速、准确并具有物理一致性与可解释性的患者特异性血流动力学计算框架。至今已在国际权威期刊发表高水平研究论文十余篇，代表性成果发表于Nature Communications、Nature Biomedical Engineering等，并在MICCAI、IEEE IUS、WCCM等国际重要学术会议上发表；相关研究受到上观新闻、中国新闻网等主流媒体关注与报道。
THe Lab长期欢迎具有流体力学、计算机科学与技术、数学与应用数学、机械工程及生物医学工程等专业背景的同学加入课题组开展科研与学习！
研究领域：
血流测量技术：超声定位显微成像(ULM)、超声粒子图像测速(Echo-PIV)、功能超声成像（fUS）。
血流计算技术：神经算子、可微计算。
临床转化研究：神经重症、脑血管病、颅内动脉瘤的无创定量评估与风险分层。
教学与课程：
算法与数据结构（Python）
医学图像处理与分析
数值计算方法
学术任职：
会员资格：
美国物理学会（APS）会员
美国声学学会（ASA）会员
代表性论文：
Zhang, Zeng, Misun Hwang, Todd J. Kilbaugh, Anush Sridharan, and Joseph Katz. Cerebral microcirculation mapped by echo particle tracking velocimetry quantifies the intracranial pressure and detects ischemia. Nature communications 13, no. 1 (2022): 666.
Li, Maoyao, Wenxuan Wang, Ziyang Su, Jingjing Wu, Yang Yang, Longchen Wang, Yi Wang, Mickaël Tanter#, Zeng Zhang#, Fang Yuan#, and Yun Zheng#. Clinically translatable ultrasound localization microscopy reveals cerebrovascular remodelling and prognosis in patients with traumatic brain injury. Nature Biomedical Engineering (2026): 1–17.
实验室介绍：
血流动力学实验室（THe Lab）融合流体力学、医学影像、科学计算与人工智能领域的前沿理论和技术，发展具有自主知识产权的血流动力学成像、计算与分析技术，面向重大心脑血管疾病提供无创、定量、精准的临床诊疗工具。
实验室主要研究方向包括：
超分辨率超声血流成像技术
神经算子与可微分血流计算方法
神经重症与心脑血管病临床转化研究
