姓名：郑逢勃

性别：男

职称：副教授

研究领域：

人工智能，计算机视觉，图像处理技术（图像去模糊、图像分类、目标检测）及其在专业领域中的应用；自然语言处理，文本挖掘；生物医学本体/知识图谱的构建、质量保证及其应用

联系方式：邮箱fzh229@tjnu.edu.cn

个人简介：

郑逢勃，博士，天津师范大学副教授。博士毕业于美国肯塔基大学计算机科学专业，曾于美国得克萨斯大学休斯顿健康科学中心任任科学程序员。主要从事医学信息学、计算机视觉、文本挖掘等人工智能相关领域研究。参与过多项NSF和NIH科研项目的研究与开发。在Journal of the American Medical Informatics Association (JAMIA)，IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM) 等国际期刊和国际会议上发表论文20余篇，其中一篇SCI期刊论文被国际医学信息学会在2021年医学信息学年鉴中评选为2020年度知识表示与知识管理方向的最佳期刊论文；一篇会议论文被美国医学信息学会评选为其2021年年会杰出论文。

教学科研成果与获奖情况：

论文摘选：

[1]Fengbo Zheng, Jay Shi, Yuntao Yang, W. Jim Zheng, and Licong Cui. "A transformation-based method for auditing the IS-A hierarchy of biomedical terminologies in the Unified Medical Language System." Journal of the American Medical Informatics Association 27, no. 10 (2020): 1568-1575.

[2]Fengbo Zheng, Rashmie Abeysinghe, and Licong Cui. "Identification of missing concepts in biomedical terminologies using sequence-based formal concept analysis." BMC Medical Informatics and Decision Making 21 (2021): 1-14.

[3]Fengbo Zheng, Rashmie Abeysinghe, Nicholas Sioutos, Lori Whiteman, Lyubov Remennik, and Licong Cui. "Detecting missing IS-A relations in the NCI Thesaurus using an enhanced hybrid approach." BMC Medical Informatics and Decision Making 20 (2020): 1-11.

[4]Rashmie Abeysinghe, Fengbo Zheng, Jay Shi, Samden D. Lhatoo, and Licong Cui. "Leveraging logical definitions and lexical features to detect missing IS-A relations in biomedical terminologies." Journal of Biomedical Semantics 15, no. 1 (2024): 6.

[5]Rashmie Abeysinghe, Fengbo Zheng, Elmer V. Bernstam, Jay Shi, Olivier Bodenreider, and Licong Cui. "A deep learning approach to identify missing is-a relations in SNOMED CT." Journal of the American Medical Informatics Association 30, no. 3 (2023): 475-484.

教学成果及获奖：

《新工科时代人工智能赋能的研究生课程思政教育探索与实践》，天津师范大学2022年教学成果奖（研究生）一等奖

2021年第七届中国国际互联网加大学生创新创业大赛主赛道国际项目国奖金奖

2022年第八届中国国际互联网加大学生创新创业大赛主赛道国际项目国奖银奖

中国国际大学生创新大赛（2023）主赛道国奖铜奖

中国国际大学生创新大赛（2024）主赛道国际项目国奖银奖1项、铜奖1项

教授课程：

本科生课程：数据库原理、数据可视化、数据分析基础

研究生课程：数据科学与工程