欢迎访问!中国科学技术大学附属第一医院西区 安徽省肿瘤医院
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科室介绍

基本概况:

安徽省肿瘤医院、中国科学技术大学附属第一医院西区医学影像科成立于2011年底,距今已十周年。我院医学影像科是一个集X线、CT、MRI、DSA为一体的现代化综合性影像科,2019年被评为安徽省临床医学重点专科。现有医技护专业技术人员33人,其中主任医师、教授、硕士生导师2人,江淮名医1人,副主任医师、副教授6人,主治医师10人,讲师4人;拥有医学博士2人、在读博士2人、医学硕士14人、在读硕士6人。科室配备了包括GE Discovery 750 HD宝石CT、东软NeuViz 128 CT、16CTGE Signa HDxt 3.0 T MRI、联影UMR560高端1.5 T MRI、GE Inova 4100型数字化大平板DSA机、GE Discovery 650型直接数字化X线摄影(双板DR)、800 mA高频数字胃肠机、具有能谱增强功能的GE Senography 2000 DS型乳腺全数字化X光机、数字化移动CR及富士移动DR等一批高端影像学设备,以及影像存档和传输系统(PACS)、信息化系统(HIS)管理平台、现代化的影像读片室和高清远程会诊系统,全面实现了设备现代化、影像数字化、流程智能化和管理信息化。

我院医学影像科是安徽省首个获得国家批准的具有药物临床试验资质的医学影像(诊断)专业,是安徽省卫健委批准的安徽省医学影像会诊云平台的肿瘤影像会诊中心,也是国家工信部与卫生健康委授权的国产高端影像设备的临床应用示范基地。自2014年以来一直承担国家卫健委肺癌低剂量CT筛查项目、乳腺癌数字化X线筛查项目和中美合作肺癌早期筛查项目。2017年获批国家卫健委疑难病症诊治能力提升工程项目,影像科获得中央财政的资助。2018年与总院影像科一起成为中科大附一院(安徽省立医院)登峰计划项目的高地学科。2018年获得了国家重大公共卫生服务城市癌症早诊早治项目临床筛查优秀奖2019年医学影像科被评为安徽省临床重点专科;2021年学科带头人董江宁教授被评为第四届“江淮名医”。

诊疗范围:

我院影像科秉承 “以患者为中心、关注病人感受”的理念,以“领先的影像学技术、精准的影像学诊断”为手段,努力为广大省内外患者提供精准的影像学诊治服务。全面开展各类健康体检、肿瘤筛查与早期检出、全身各种疾病的影像学诊断与鉴别诊断、肿瘤的影像学分期、疗前预估、疗效评价和预后判断,以及协助开展肿瘤的介入治疗及CT引导下穿刺等诊疗项目。

专业特色:

全面开展全身各类肿瘤及非肿瘤疾病的影像学精细检查及精准诊断工作。重点开展了能谱CT多参数成像、乳腺全数字化能谱增强技术、3.0 T MRI分子及功能成像在肿瘤的早期检出、诊断、鉴别、分期、分级、疗效评估和预后预测等工作,已形成了腹部肿瘤影像学、乳腺影像学、骨肌影像学、胸部影像学、泌尿生殖肿瘤影像学、头颈神经影像学等6个影像学亚专科,以临床精准影像诊断为特长,兼具肿瘤筛查、早期检出、影像学分期、疗效评估和预后评价等专科特色技术。

学术建树:

一、近十年来,主持安徽省重点研发课题、国家工信与卫健委课题、安徽省自然科学基金等科研课题共9项。

(1) 《3.0T MRI结合全数字化X线早期诊断临床触诊阴性乳腺癌的应用研究》的课题为2013-2014年度安徽省科技攻关项目卫生年度重点科研项目,项目编号1301043024,主持人:董江宁;

(2) 《东软NeuViz 128CT与Discovery CT 750HD在肿瘤影像学中的应用对比研究》为2016-2018年度国家卫计委和国家工信部科研项目,项目编号2016MHD11002002103,主持人:董江宁;

(3) 《3.0T磁共振体素内不相干运动扩散加权成像与动态对比增强成像在宫颈癌组织学类型、病理分级、FIGO分期准确性与放化疗后早期疗效评估中应用研究》,该课题为安徽省2018-2020年重点研究与开发计划项目,项目编号1804h08020294,主持人:董江宁;

(4) 《基于IVIM-DWI和DCE-MRI参数值的子宫肌瘤HIFU消融率预测模型的建立与应用》课题为2019-2021年度安徽省自然科学基金青年项目,课题编号:1908085QH364,主持人:韦超;

(5) 《多参数MRI与纹理分析在子宫内膜癌FIGO分期、病理学类型、分级、Ki-67表达和疗效预测中的定量与机制研究》,该课题为2020-2022年度中华国际医学交流基金会资助项目,项目编号:Z-2014-07-2003-11,主持人:董江宁;

(6) 《3.0T 磁共振体素内不相干运动扩散加权成像与动态对比增强成像、影像组学在肌骨肿瘤中的精准诊断、骨肉瘤新辅助化疗疗效评估中的应用研究》,该课题为2018-2020年国家癌症中心攀登基金临床研究课题,项目编号:NCC201812B035,主持人:高飞;

(7) 《定量CT在乳腺癌患者治疗期间骨健康、营养状态的影像学评价以及恶液质预警中的应用研究》,该课题为2021-2023年度安徽省卫健委科研项目,项目编号:AHWJ2021b153,主持人:王传彬;

(8) 《基于IVIM-DWIDCE- MRI在乳腺癌分子亚型鉴别及新辅助化疗早期疗效预测中的价值研究》,该课题为2021-2022年度 中国红十字基金会“2021年医学赋能-领航菁英科研项目专项基金”项目,项目编号:XM_HR_YXFN_2021_05_24,主持人:林婷婷;

(9) 《多参数 MRI 及其纹理分析对子宫内膜癌预后危险因素、免疫组化表达相关性和疗效预测的研究》为2021-2024年度 国家癌症中心攀登基金临床研究课题,项目编号:NCC201912B03,主持人:董江宁。

二、科技进步奖:我院影像科主持的《能谱CT与磁共振分子与功能成像技术在体部肿瘤精准诊断中的应用》项目获得2018年安徽省科技进步奖三等奖。

三、学术著作:主编《生殖系统影像学诊断》与《肝胆胰脾MRI诊断》等影像专著2部,参编《骨肌放射诊断学》国家统编研究生教材1部,其他影像学专著4部。

四、发表论文:10年来发表北大核心期刊与SCI收录论文117篇,其中中华系列期刊论文12、SCI收录论文17篇。获得安徽省自然科学优秀论文4篇,其中一等奖1篇,二等奖1篇,三等奖2篇。

五、国际学术交流:近年来有20人在具有国际影响力的北美放射学年会(RSNA)和国际磁共振大会上发言或壁报、教育展板交流,3人先后赴美国、德国、意大利知名医学中心访学交流。

六、社会团体:董江宁教授分别担任中国抗癌协会肿瘤影像专业委员会全国常委、安徽省临床肿瘤学会影像专业委员会及安徽省抗癌协会肿瘤影像专业委员会主任委员。

教学情况:

我院影像科自2014年起被国家认证为安徽省住院医师规范化培训基地,承担临床各专业和影像专业住院医师的影像诊断和技术操作的规范化培训;同时是中国科学技术大学生命科学与医学部、安徽医科大学、皖南医学院、蚌埠医学院等多所本、专科医学院校的实习基地,也是安徽医科大学、新乡医学院、蚌埠医学院、皖南医学院的影像医学与核医学专业硕士培养点。近年来,带教医学影像学专业实习生、住培生100余名、培养硕士研究生20名。

我院影像科学科影响力辐射省内外,在进修生带教方面具有特色和吸引力,为支持基层医院影像学诊断水平的提升与人才培养做出了积极贡献。自2012年以来,共接受来自滁州市第一人民医院、东南大学附属盐城医院(江苏省盐城市第三人民医院)、黄山市人民医院、安徽医科大学附属巢湖医院、安庆市立医院、池州市人民医院、马鞍山市人民医院、蚌埠市第二人民医院、淮北朝阳医院、淮南新康医院、青阳县人民医院、望江县人民医院、凤阳县人民医院、肥西县人民医院、太和县中医院、解放军海军安庆医院、湖北谷城县二院、江西景德镇乐平大连医院、定远县总医院、和县中医院、天长市人民医院、蒙城县第二人民医院、池州市第二人民医院、霍邱县第二人民医院、利辛县人民医院、颍上县人民医院、淮北市相山首府大影像医疗中心及淮南矿业集团职业病防治院等多家三甲和二甲医院的进修医生,共计100余人。我院影像科积极响应国家新医改政策,选派技术骨干下乡支农,长期定点支援太和县医院(三甲)、颍上县医院、凤阳县人民医院、定远县总医院及和县中医院等二级及三级医院,在以上医院影像科的学科建设、发展和地方影响力方面起到了引导、支持和示范作用。

我院影像科每年定期举办腹部和乳腺肿瘤影像学进展国家级继教班和乳腺数字化X线摄影技术等安徽省适宜技术项目暨安徽省级继教班,已成为品牌继续医学教育项目;同时多次举办安徽省县级医院高端磁共振影像技术和诊断医师培训班、肿瘤精准影像诊断与放射治疗MDT中华放射学会REACH、Unimage乳腺影像巡讲、影像大师汇等学术会议,每次会议参会300-500人次,在省内外具有较高的学术影响力。

附:安徽省适宜技术推广项目暨安徽省继续医学教育项目《全数字化乳腺 X线摄影规范化检查与诊断技术》项目编号:SYJS202016,项目负责人:董江宁

特色技术:

一、双能量CT及后64排CT新技术项目:

1. 最佳单能量技术优化肿瘤供血动脉CTA图像质量;

2. 最佳单能量成像提高肿瘤微小病灶的检出率,优化肿瘤影像学特征的显示;

3. 能谱CT多参数成像技术在良、恶性肿瘤鉴别诊断中的应用;

4. 能谱CT多参数成像技术判定肿瘤成分和组织来源,以及同源性关系;

5. 能谱CT多参数成像技术评估肿瘤的术前分期、分级及疗效评估;

6. 低剂量CT肺结节筛查和早期肺癌诊断技术;

7. 低浓度对比剂、低射线剂量成像(“双低”技术)在CTA的应用;

8. 双能量CT甲状腺良恶性肿瘤鉴别诊断与中央区淋巴结转移的早期检出和诊断;

二、3.0T MRI新技术项目:

1. 磁敏感加权成像(SWI);

2. 扩散加权成像(DWI);

3. 扩散张量成像(DTI);

4. 体素内不相干运动的扩散加权成像(IVIM-DWI);

5. 动态对比增强MRI(DCE-MRI);

6. 扩散峰度成像(DKI);

7. 3D-ASL MRI 灌注成像及PWI;

8. 磁共振波谱成像(MRS);

9. 磁共振IDEAL-IQ定量诊断脂肪肝和肝血色病;

10. 肝细胞特异性对比剂诊断早期肝癌;

11. 多参数MRI及双能量CT肾、胰腺、脾肿瘤亚型与良恶性鉴别

12. 多参数MRI及双能量CT腹腔、腹膜后间叶起源肿瘤的鉴别诊断

13. 磁共振子宫及输卵管成像评估不孕症;

14. 多参数磁共振区分原发灶与肺不张、纵隔肿瘤鉴别诊断

15. 多参数MRI与双能量CT食管癌的TNM分期

16. 多参数MRI对宫颈癌、子宫内膜癌FIGO分期、组织学类型、分化程度与侵袭性评价,疗效预测及预后评估

17. 多参数MRI与定量CT卵巢癌分期、减瘤术后疗效评估和预后评价

18. 多参数MRI直肠癌DISTANCE分期、正常大小的转移淋巴结检出与诊断

19. 多参数MRI肝脏病变LI-RADS分类与早期肝癌的检出与诊断;肝细胞癌术后及TACE治疗后的疗效评估

20. 双参数MRI联合DCE-MRI、MRS诊断前列腺良恶性病变和鉴别中央腺体良恶性结节

21. 多参数MRI鼻咽癌精准TNM分期与疗效评估

22. 3D-ASL与动态对比增强DSC的灌注成像技术评估脑胶质瘤术后复发与疗效评估

23. 多参数MRI、双能量CT联合影像组学技术鉴别骨与软组织良恶性肿瘤

三、乳腺全数字化X线新技术项目:

1. 乳腺疾病全数字化X线诊断;

2. 全数字化X线引导下乳腺病变导丝精确定位检切术;

3. 3.0T MRI结合全数字化X线早期诊断触诊阴性及隐匿性乳腺癌;

4. 乳腺能谱对比增强技术诊断乳腺疾病及疗效评估;

四、其他影像学新技术和特色技术

1. 人工智能(AI)、影像组学在肿瘤影像学应用与研究;

2. 碘水X线与磁共振输卵管成像技术;

3. QCT骨密度、身体组分分析技术恶性肿瘤疗效评估和预后评价,恶液质定量诊断和预警。

4. 肿瘤放化疗对心功能的影响及评估。

 

论文代表作如下:

1. 董江宁,李乃玉,刘同柱,等.能谱CT最佳单能量技术优化腹部恶性肿瘤供血动脉CT血管成像质量研究.中华放射学杂志, 2013, 47(7): 638-642.

2. 郑小敏, 钱立庭*, 董江宁*, 刘云琴, 方昕, 李翠平. IVIM-DWIDCE-MRI定量参数对宫颈鳞癌同步放化疗早期疗效预测的价值[J]. 中华放射肿瘤学杂志, 2020, 29(8): 654-600.

3. 陈东史彬郑明雪高飞,董江宁*,宋德梅,赵娜,曹锋,魏欣扬. ADC值联合基于T2WI脂肪抑制图像的纹理特征预测软组织良恶性肿瘤的价值 [J] . 中华放射学杂志, 2021, 55(3): 282-287. DOI: 10.3760/cma.j.cn112149-20200330-00479.

4. 郑小敏曹锋钱立庭等 王传彬,董江宁*. 定量CT身体组分分析预测肝细胞癌经导管动脉化疗栓塞术治疗预后的研究[J].中华放射学杂志, 2021, 55(4): 371-376. DOI: 10.3760/cma.j.cn112149-20200717-00926.

5. Wei C, Fang X, Wang CB, Dong JN* et al. The predictive value of quantitative DCE metrics for immediate therapeutic response of high-intensity focused ultrasound ablation (HIFU) of symptomatic uterine fibroids. Abdom Radiol (NY). 2018 Aug;43(8):2169-2175. 

6. Mengshi Fang, Jiangning Dong*, Qun Zhong, Xin Fang, Yulan Chen, Chuanbin Wang, Hong Yan. Value of diffusion-weighted imaging combined with conventional magnetic resonance imaging in the diagnosis of thecomas and their differential diagnosis with adult granulosa cell tumors[J]. Acta Radiol,2019 ,60(11):1532-1542. doi: 10.1177/0284185119830280. 

7. Chao Wei,Yu-Lan Chen,Xin-Xiang Li,Nai-Yu Li,Yao-Yuan Wu,Ting-Ting Lin,Chuan-Bin Wang,Ping Zhang,Jiang-Ning Dong*,Yong-Qiang Yu*.Diagnostic Performance of MR Imaging-based Features and Texture Analysis in the Differential Diagnosis of Ovarian Thecomas/Fibrothecomas and Uterine Fibroids in the Adnexal Area.[J].Academic radiology,2020,27(10):1406-1415. doi: 10.1016/j.acra.2019.12.025.

8. Xiaomin Zheng, Weiqian Guo, JiangningDong*, Liting Qian*. Prediction of early response to concurrent chemoradiotherapy in cervical cancer: Value of multi-parameter MRI combined with clinical prognostic factors. [J]. Magn Reson Imaging, 2020 ,72(10):159-166. doi: 10.1016/j.mri.2020.06.014.

9. Cuiping Li, Mingxue Zheng, Xiaomin Zheng, Xin Fang, Jiangning Dong*, Chuanbin Wang, and Tingting Wang. Predictive Ki-67 Proliferation Index of Cervical Squamous Cell Carcinoma Based on IVIM-DWI Combined with Texture Features[J]. Contrast Media Mol Imaging, 2021,14(1;2021:8873065. doi: 10.1155/2021/8873065.

10. Ting-Ting Lin, Xin-Xiang Li, Wei-Fu Lv*, JiangNing Dong*, Chao Wei, Ting-Ting Wang, ChuanBinWang, Ping Zhang. Diagnostic Value of Combined Intravoxel Incoherent Motion Diffusion-Weighted Magnetic Resonance Imaging with Diffusion Tensor Imaging in Predicting Parametrial Infiltration in Cervical Cancer. [J]. Contrast Media Mol Imaging. 2021,11(5;2021:6651070. doi: 10.1155/2021/6651070. 

11. Yao-yuan Wu,Chao Wei,Chuan-bin Wang,Nai-yu Li,Ping Zhang and Jiang-ning Dong*. Preoperative Prediction of Cervical Nodal Metastasis in Papillary Thyroid Carcinoma Patients: Clinical Value of Combining Quantitative Gemstone Spectral Imaging Parameters with Qualitative Morphological Features[J].AJR Am J Roentgenol. 2021,216(5):1335-1343. doi: 10.2214/AJR.20.23516.

12. Kaiyue Zhang, Yu Zhang, Xin Fang, Mengshi Fang, Bin Shi, Jiangning Dong*and Liting Qian*. Nomograms of Combining Apparent Diffusion Coefficient Value and Radiomics for Preoperative Risk Evaluation in Endometrial Carcinoma[J]. Front Oncol. 2021,27(7;11:705456. doi: 10.3389/fonc.2021.705456. 

13. Nai-yu Li, Bin Shi, Yu-lan Chen, Pei-pei Wang, Chuan-bin Wang, Yao Chen, Ya-qiong Ge, Jiang-ning Dong* and Chao Wei*. The value of MRI findings combined with texture analysis in the differential diagnosis of primary ovarian granulosa cell tumors and ovarian thecoma-fibrothecoma. Front. Oncol. 2021  published on line, 11:758036. doi: 10.3389/fonc.2021.758036

14. Xiaomin Zheng, Feng Cao, Liting Qian*, and Jiangning Dong*.Body composition changes in hepatocellular carcinoma: prediction of survival to transcatheter arterial chemoembolization in combination with clinical prognostic factors[J]. Cancer Control, 2021, Volume 28: online 1-13. DOI: 10.1177/10732748211038445

15. Yu Zhang, Kai-yue Zhang, Hao-dong Jia, Xin Fang, Ting-ting Lin, Chao Wei, Li-ting Qian, Jiang-ning Dong*. Feasibility of predicting pelvic lymph node metastasis based on IVIM-DWI and texture parameters of the primary lesion and lymph nodes in patients with cervical cancer[J]. Acad Radiol, 2021,online 1-10. doi.org/10.1016/j.acra.2021.08.026

16. Zhang Z, Wei W, Wang H and Dong J. N6-Methyladenosine-Sculpted Regulatory Landscape of Noncoding RNA. Front. Oncol, 2021 published on line,11:743990. doi: 10.3389/fonc.2021.743990

17. Kaiyue Zhang, Yu Zhang, Xin Fang, Jiangning Dong* and Liting Qian*. MRI-based radiomics and ADC values are related to recurrence of endometrial carcinoma: a preliminary analysis. BMC Cancer,2021,21:1266. https://doi.org/10.1186/s12885-021-08988-x

18. Xin Wang, Chao Zhang, Feng Cao, Chuan-bin Wang, Jiang-ning Dong*, Zhen-huan Wang.  Nomogram of Combining CT-Based Body Composition Analyses and Prognostic Inflammation Score: Prediction of Survival in Advanced Epithelial Ovarian Cancer Patients. Acad Radiol. 2021 Dec 23:S1076-6332(21)00539-0. doi: 10.1016/j.acra.2021.11.011. Online ahead of print.PMID: 34955366

19. Chuanbin Wang. Questions about "2020 Top Images in Radiology". Radiology. 2021 Dec; 301(3): E441. doi: 10.1148/radiol.2021204628.( Letters to the Editor)

20. Xiaomin Zheng, Cuiping Li , Lufeng Zhang, Feng Cao, Xin Fang, Liting Qian, Jiangning Dong*. Combining Intravoxel Incoherent Motion Diffusion Weighted Imaging and Texture Analysis for a Nomogram to Predict Early Treatment Response to Concurrent Chemoradiotherapy in Cervical Cancer Patients. Journal of Oncology. 2021, published online:1–10. doi.org/10.1155/2021/9345353 




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