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王灵杰
 
2025-03-28 09:05
来源:
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发布:董希秀
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姓名:王灵杰 性别:男 政治面貌: 民革党员 学历:博士学位:博士职称:主任医师

博、硕导师:硕导本岗位工作年数:21年

研究方向:分子影像学;腹部影像学;心血管影像学

荣誉称号:影像组学技术高级工程师

学术任职:中华医学会放射学分会青年委员;中国医师协会放射医师分会AI学组委员;山西省医师协会放射医师分会委员;山西省抗癌协会胃癌专业委员会青年委员;山西省抗癌协会肺结节专业委员会委员;

近五年承担科研课题情况:

1.山西自然科学研究面上项目(自由探索类基础研究) 项目名称:基于能谱CT的深度学习影像组学用于精准识别颈动脉高风险斑块的研究,项目编号:20210302123253

2.山西省卫生健康委科研课题 项目名称:基于增强CT的瘤内异质性定量化分析在胸腺瘤术前良恶性分级中的应用研究,项目编号:2024056

代表性论著及近五年的代表性论文(限10项以内):

(1)第一作者Lingjie Wang, Tiedan Guo, Li Wang, et al. Improving radiomic modeling for the identification of symptomatic carotid atherosclerotic plaques using deep learning-based 3D super-resolution CT angiography[J]. Heliyon, 2024,10(8):e29331. DOI: 10.1016/j.heliyon.2024.e29331.

(2)第一作者Lingjie Wang, Xiaoqian Zhang, Hongrong Zhang, et al. Novel Metal-Free Nanozyme for Targeted Imaging and Inhibition of Atherosclerosis via Macrophage Autophagy Activation to Prevent Vulnerable Plaque Formation and Rupture[J]. ACS Appl. Mater. Interfaces, 2024, DOI:https://doi.org/10.1021/acsami.4c08671.

(3)共同作者Fanxiu Meng, Jianxin Zhang, Lingjie Wang, et al. Contrast-Enhanced CT-Based Deep Learning Radiomics Nomogram for the Survival Prediction in Gallbladder Cancer[J]. ACADEMIC RADIOLOGY, 2024,31(6):2356-2366.

(4)第一作者Lingjie Wang, Peiqing Zhai, Lili Xue, et al. Machine learning-based identification of symptomatic carotid atherosclerotic plaques with dual-energy computed tomography angiography[J]. J Stroke Cerebrovasc Dis, 2023,32(8):107209. DOI: 10.1016/j.jstrokecerebrovasdis.2023.107209.

(5)共同作者石彩云,王灵杰,张华.基于巨噬细胞的动脉粥样硬化易损斑块靶向成像的研究进展[J].中华核医学与分子影像杂志, 2022, 42(8):499-503. DOI:10.3760/cma.j.cn321828-20210103-00002.

(6)共同作者薛丽丽,王灵杰,石彩云,等.颅内外动脉并存粥样硬化斑块的研究进展[J].实用心脑肺血管病杂志,2023,31(2):130-134.DOI:10.12114/j.issn.1008-5971.2023.00.006.

(7)共同作者薛丽丽,王灵杰,石彩云,等.CTA识别症状性颈动脉斑块的放射组学研究[J].中西医结合心脑血管病杂志,2023, 21(11):2083-2088. DOI:10.12102/j.issn.1672-1349.2023.11.032.

(8)共同作者郭铁旦,王灵杰,石彩云,等.颈动脉全斑块自动分割的影像组学模型对缺血性脑卒中的预测价值[J].中西医结合心脑血管病杂志, 2024, 22(12):2269-2275. DOI:10.12102/j.issn.1672-1349.2024.12.031.

(9)共同作者翟沛清,王灵杰,石彩云,等.整合能谱CT定量参数的机器学习模型对症状性颈动脉斑块识别的应用研究[J].临床放射学杂志, 2024, 43(1):22-28. DOI:10.13437/j.cnki.jcr.2024.01.020.

(10)编委现代全身CT诊断学中国医药科技出版社ISBN 978-7-5214-1296-3

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