张吉，男，医学博士研究生，副研究员/副主任法医师，博士毕业于华中科技大学，西安交通大学师资博士后，从事生物光谱学、医学影像学、计算机工程、人工智能及数字仿真等技术在法医病理学死因、法医人类学中的应用研究。主持国家自然科学基金（青年、面上项目）、科技部“十四五”国家重点研发计划、上海市自然科学基金、博士后基金等项目/课题共9项，以第一作者或通讯作者发表科研论文30余篇，SCI论文25篇，授权知识产权专利10余项，软件著作权3项，以主要完成人颁布行业内首个与人工智能相关的行业标准1项。
主要研究方向：
从事法医病理学、法医人类学教学培训、科学研究及司法鉴定工作，主要研究方向：（1）代谢性疾病、心脏性疾病等死亡原因数字智能化鉴识；（2）基于计算病理学技术的溺死及溺水地点推断研究；（3）人体活体及遗骸生物轮廓及颅面复原研究。
主要承担的科研项目：
(1) 国家自然科学基金（面上项目）, 82371902，计算病理学技术在法医学自动化硅藻检验及溺水地点推断中的应用研究，2024-01至2027-01，主持；
(2) 国家自然科学基金（重点项目），82430060，急性心肌缺血死亡鉴识证据获取的新技术研究（子课题），2025-01至2029-12，主持；
(3) “十四五”国家重点研发计划, 2024YFC3306703-3, 人类陈旧骨骼遗骸生物轮廓数智化鉴定关键技术研究（子课题），2025-05至2028-04, 主持；
(4) 上海市自然科学基金（面上项目），23ZR1464400，数字化病理学技术结合深度学习算法在法医学溺死硅藻检验中的应用研究，2023-01至2026-03，主持；
(5) 国家自然科学基金（青年基金项目）, 81801873, FTIR光谱及BP人工神经网络技术在弥漫性轴索损伤法医学诊断中的应用研究, 2019-01-01至2021-12-31, 20万元, 主持；
(6) “十四五”国家重点研发计划, 2022YFC3302002-1, 非正常死亡的死因智能化精准鉴识技术研究（子课题）, 2020-10至2025-09, 主持；
(7) 中国博士后科学基金（面上项目）, 2016M592801, FTIR生物光谱技术在大鼠弥漫性轴索损伤中的应用研究, 2016-05至2018-05, 主持。
代表性论文：
[1] Y Cao#, Y Ma#, Duarte Nuno Vieira, Yucheng Guo, Yahui Wang, Kaifei Deng, Yijiu Chen, Jianhua Zhang, Zhiqiang Qin, Feng Chen*, Ping Huang*, Ji Zhang*. A potential method for sex estimation of human skeletons using deep learning and three-dimensional surface scanning. Int J Legal Med. 2021;135(6):2409-2421.
[2]Zhang J, Zhou Y, Vieira DN, et al. An efficient method for building a database of diatom populations for drowning site inference using a deep learning algorithm. Int J Legal Med. 2021;135(3):817-827.
[3]Tian T#, Zhang J#, Xiong L, et al. Evaluating Subtle Pathological Changes in Early Myocardial Ischemia Using Spectral Histopathology. Anal Chem. 2022;94(49):17112-17120.
[4]Li D#, Zhang J#, Guo W, et al. A diagnostic strategy for pulmonary fat embolism based on routine H&E staining using computational pathology. Int J Legal Med. 2024;138(3):849-858. doi:10.1007/s00414-023-03136-5
[5]Jian Xiong, Yonggang Ma, Yongjie Cao, Xiaotong Yang, Jiwei Ma, Ji Zhang*, Changwu Wan*, Ping Huang*. Age estimation by modified Suchey-Brooks method using three-dimensional reconstructed CT images of Chinese Han population. Leg Med (Tokyo). 2023;65:102304.
[6]Zhang J, Vieira DN, Cheng Q, et al. DiatomNet v1.0: A novel approach for automatic diatom testing for drowning diagnosis in forensically biomedical application. Comput Methods Programs Biomed. 2023;232:107434. doi:10.1016/j.cmpb.2023.107434
[7]Ma A, Chen M, Yu Q, Chen L*, Huang P*, Zhang J*. A simple optical microscopy-based diatom classification approach for forensic drowning site inference: a pilot study. Int J Legal Med. 2025;139(5):2207-2218. doi:10.1007/s00414-025-03520-3
[8]Yongjie Cao#, Yonggang Ma#, Suhua Zhang, Chengtao Li, Feng Chen*, Ji Zhang*, Ping Huang*. Automatic adult age estimation using bone mineral density of proximal femur via deep learning. Forensic Sci Int. 2025;372:112511.
[9]Cao Y#, Zhang J#, Ma Y, et al. The impact of multi-modality fusion and deep learning on adult age estimation based on bone mineral density. Int J Legal Med. 2025;139(4):1721-1733. doi:10.1007/s00414-025-03432-2
[10]Zhihe Lyu#, Mingzhen Yang#, Yongjie Cao, Yihua Zhao, Zhihan Zuo, Huaihan Zhang, Weiwei Zhu, Yuchun Fang*, Ping Huang*, Ji Zhang*. Weighted estimation of multiple regions in CT-derived images of the pubic symphysis for age estimation using a deep learning framework with R-Mixup augmentation. Sci Rep (2026).
[11]Xiong L#, Zhang J#, Li D, et al. FTIR microspectroscopy of renal tubules for the identification of diabetic ketoacidosis death[J]. Microchemical Journal, 2023, 189: 108532.
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