导师风采
王新艳
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个人信息

Personal Information

  • 副教授
  • 导师类别:硕士生导师
  • 性别: 男
  • 学历:博士研究生
  • 学位:博士

联系方式

Contact Information

  • 所属院系:附属北京同仁医院
  • 所属专业: 放射影像学
  • 邮箱 : juanjuan0824@163.com
  • 工作电话 : -

个人简介

Personal Profile

王新艳,女,1984年8月24日出生,中国国籍,中共党员。首都医科大学附属北京同仁医院放射科诊断组组长,副主任医师、副教授、硕士研究生导师,影像医学与核医学专业博士。从事临床工作11年余,主要从事头颈部肿瘤诊断、疗效及预后预测影像学、功能磁共振成像等研究,发表SCI收录和中文论文18篇,其中SCI收录论文14篇,主编专著1部,副主译专著1部,发表共识1部。现任中国中西医结合学会影像专业委员会青年委员、北京医学会放射学分会青年委员、北京医学会放射学分会人工智能学组委员、北京市东城区医学会影像专业委员、中国抗癌协会头颈肿瘤分子诊疗专业委员会委员、中国CT和MRI杂志编委。主持国自然科学基金、校培育基金、院内基金等。


  • 研究方向Research Directions
头颈部肿瘤影像,多模态影像,人工智能,视觉语言大模型
2. 机电结构优化与控制 研究内容:在对机电结构进行分析和优化的基础上,运用控制理论进行结构参数的调整,使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容:以仿生结构为研究对象,运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法,对多相仿生结构(机构)材料进行2. 机电结构优化与控制 研究内容:在对机电结构进行分析和优化的基础上,运用控制理论进行结构参数的调整,使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容:以仿生结构为研究对象,运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法,对多相仿生结构(机构)材料进行整体布局设计。 整体布局设计。
团队展示

作为鲜军舫教授团队的核心成员与青年骨干,深度参与团队的科研攻坚与人才培养工作。在团队高水平的平台上,我协助导师进行课题组日常管理,并参与指导硕士、博士研究生的科研课题。得益于团队浓厚的学术氛围与高效的协作机制,在过去五年中,团队共同取得了丰硕的成果:累计培养博士9名、硕士9名、博士后2名,助力多名成员成长为主治医师、副主任医师、硕士研究生导师;团队出版专著18部,并以第一/通讯作者发表SCI等高水平论文百余篇。


项目情况

主持国家自然科学基金1项,首都医科大学科研培育基金1项;北京同仁医院自然培育基金1项,参与北京市医管局临床医学发展专项1项。

(1)  国家自然科学基金青年项目,基于多参数MRI的头颈部NK/T淋巴瘤PD-1抑制剂治疗后改变机制及疗效预测研究,2023.1- 2025.12,30万 主持

(2)  首都医科大学科研培育基金,多模态MRI影像组学精准预测头颈部原发结外淋巴瘤放/化疗疗效的研究,2019/1-2019/12,5万,主持

(3)  北京市医管局临床医学发展专项(扬帆计划),眼耳鼻喉影像,2016/10-2019/12,594万,参加


科研项目

课题:主持国家自然科学基金1项,首都医科大学科研培育基金1项;北京同仁医院自然培育基金1项,参与北京市医管局临床医学发展专项1项。

(1)      国家自然科学基金青年项目,基于多参数MRI的头颈部NK/T淋巴瘤PD-1抑制剂治疗后改变机制及疗效预测研究,2023.1- 2025.12,30万 主持

(2)      首都医科大学科研培育基金,多模态MRI影像组学精准预测头颈部原发结外淋巴瘤放/化疗疗效的研究,2019/1-2019/12,5万,主持


研究成果

以第一作者发表SCI论文及中文核心论文近20篇,代表性论文如下:

1.Wang XY, Zhang ZY, Chen QH, LI J, Xian JF*. Effectiveness of 3 T PROPELLER DUO diffusion-weighted MRI in differentiating sinonasal lymphomas and carcinomas. Clin Radiol, 2014, 69(11):1149-1156.

2.Wang X, Song L, Chong V, Wang Y, Li J, Xian J*. Multiparametric MRI findings of sinonasal rhabdomyosarcoma in adults with comparison to carcinoma. J Magn Reson Imaging, 2017,45(4):998-1004.

3.Wang X, Chen Y, Chen X*, Xian J*. Parapharyngeal space paraganglioma: distinguishing vagal paragangliomas from carotid body tumours using standard MRI. Clin Radiol, 2019,74(9): 734.e1-734.e6.

4.Wang X#, Liu Y#, Chen Q, Xian J. Evaluation of multiparametric MRI differentiating sinonasal angiomatous polyp from malignant tumors. Neuroradiology, 2019,61(8):891-896 2.504

5.Yun Chen#, Xinyan Wang#, Long Li, Wei Li, Junfang Xian*. Differential diagnosis of sinonasal extranodal NK/T cell lymphoma and diffuse large B cell lymphoma on MRI. Neuroradiology,2020;62(9):1149-1155.

6.Wang XY, Dai SF, Wang Q, Chai XF, Xian JF*.  Investigation of MRI-based radiomics model in differentiation between sinonasal primary lymphomas and squamous cell carcinomas. Jpn J Radiol, 2021,39(8):755-762.

7.Wang X, Qu X,Xia Y,Wei L,Yang J,Guo N, Zuo P, Wang L, Xian JF. Clinical-adiomic features predict survival in patients with extranodal natural killer/T cell. Chinese Journal of Academic Radiology, 2022.5(3).200-209.

8.Sun Z#, Wang X#, Wang Q, Xian J*. Diagnostic performance of MRI for the assessment of extraocular muscle invasion in malignant sinonasal tumors. Eur Arch Otorhinolaryngol ,2023,280(8): 3687-3693

9.Liu H#, Wang X#, Su M, Wang N, Xian J*. Differentiating sinonasal malignant melanoma from squamous cell carcinoma using DWI combined with conventional MRI. Neuroradiology, 2023;65(8):1263-1270

10.Wang X#, Liu Y#, Liu H, Chen Y, Song L, Xian J*. Evaluation of multiparametric MRI differentiating pleomorphic adenoma from schwannoma in parapharyngeal space. Eur Arch Otorhinolaryngol, 2024;281(11):5961-5969

11.Wang Q#, Wang X#, Liu H, Wang Z, Xian J*. Added-value of dynamic contrast-enhanced MRI to conventional MRI for the differentiation between inflammatory myofibroblastic tumor and squamous cell carcinoma in the sinonasal region. Neuroradiology, 2024;66(12):2281-2289

12.Wang X, Ding YM, Liu HZ, Zhu CY,Qu XX, Kang Y, Ding C, Wang YC, Mao ML, Li ZX*, Chen XH*, Xian JF*.A Nomogram Combining Clinical Variables and MR Imaging Features for Predicting Response in Head-Neck Cancer, Insights into Imaging, 2026, accept.


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