个人简介：

陈宝莹，女，1977 年 1 月出生，博士研究生，博士，副教授，主任医师职称，陕西中医药大学博士研究生指导教师。现任陕西中医药大学附属西安国际医学中心医院影像诊疗科主任，兼任中华医学会放射学分会乳腺专委会委员、中国医师协会介入医师分会MR介入专委会委员、中国医师协会放射医师分会乳腺专委会委员、陕西省抗癌协会肿瘤消融治疗专委会副主任委员、陕西省非公立医疗机构协会放射专委会副主任委员、陕西省抗癌协会肿瘤影像专委会常委。

学习工作经历：

2000年7月本科毕业于第四军医大学，硕士毕业于第四军医大学，博士毕业于第四军医大学，先后在空军军医大学第二附属医院（第四军医大学唐都医院）、西安国际医学中心医院工作，主要从事影像诊断工作25年。西北地区率先开展三位立体定向引导下乳腺病真空辅助旋切术及磁共振下乳腺病的定位活检、真空辅助旋切及消融技术；带领团队获中华放射学会首批“全国乳腺影像培训基地”，参与制定中国乳腺X线摄影及乳腺磁共振诊疗规范。

研究方向：

乳腺病影像评估、影像引导精准微创诊断及治疗

科研课题：

(1) 陕西省重点研发计划，一种新的乳腺癌MR筛查模型的构建：非增强简化MR扫描方案与计算机深度学习的结合，2020-01至2021-12，已结题，主持；

(2) 陕西省重点研发计划项一般项目，新型乳腺增强模式--“数字增强”的建立与优化，2024-01至2025-12，在研，主持；

(3) 西安市科技计划项目，新型乳腺癌MR筛查体系的构建及临床应用研究，2020-07至2022-06，已结题，主持；

(4) 西安英才计划，基于大数据及人工智能的肿瘤精准诊疗新范式的构建及临床应用，2022-01至2025-01，在研，主持；

(5) 西安市科技计划项目医学研究重点项目，新型纳米对比剂凝胶在磁共振靶向诊断及微创介入中的临床应用研究，2024-06至2027-05，在研，主持；

(6) （7）西安市卫生健康委员会面上培育项目，基于“影像生物标志物-分子生物标志物-组织生物标志物”三维一体的新型乳腺癌免疫治疗响应机制研究，2023-01至2024-12，在研，主持。

(7) 国际(地区)合作与交流项目，肝特异性纳米对比剂研发及其双靶点协同作用的早期肝癌成像机制研究，2024-01至2028-12，在研，参与；

发表论文：

(1) Pingping Wang, Hongyu Wang, Pin Nie,Yanli Dang, Rumei Liu, Mingzhu Qu, Jiawei Wang, Gengming Mu, Tianju Jia, Lei Shang, Kaiguo Zhu, Jun Feng*,Baoying Chen*. Enabling AI-Generated Content for Gadolinium-Free Contrast-Enhanced Breast Magnetic Resonance Imaging. J Magn Reson Imaging. 2024 Jul 25. doi: 10.1002/jmri.29528. Epub ahead of print. PMID: 39052258.

(2) Hongyu Wang*, Tianyi Zhu , Songtao Ding, Pingping Wang,Baoying Chen**．Feature- enhanced multi-sequence MRI-based fusion mechanism for breast tumor segmentation. Biomedical Signal Processing and Control, 90 (2024):105886

(3) PingpingWang#, PinNie, YanliDang, LifangWang, KaiguoZhu, HongyuWang, JiaweiWang, RumeiLiu, JialiangRen, JunFeng, HaimingFan, JunYu **andBaoyingChen*. Synthesizing the First Phase of Dynamic Sequences of Breast MRI for Enhanced Lesion Identification. Frontiers in Oncology, 2021,11:792516. doi:10.3389/fonc.2021.792516

(4) Hongyu Wang*, Jiaqi Cao, Jun Feng**, Yilin Xie, Di Yang,Baoying Chen. Mixed 2D and 3D convolutional network with multi-scale context for lesion segmentation in breast. Biomedical Signal Processing and Control,68.2(2021):102607.

(5) Chen BY#,Xie Z, Nie P, Yang D, Hu YC, Liu ST, Bao GQ, Feng J**, Yu J*. Multiple b-value diffusion-weighted imaging in differentiating benign from malignant breast lesions: comparison of conventional mono-, bi- and stretched exponential models. Clin Radiol. 2020 Aug ;75(8) :642.e1-642.e8.

(6) Hongwei Feng#, Jiaqi Cao, Hongyu Wang*, Yilin Xie, Yang D, Feng J, Chen BY**. A knowledge-driven feature learning and integration method for breast cancer diagnosis on multi-sequence MRI. Magn Reson Imaging. 2020 Mar 12;69:40-48.

(7) Hongyu Wang*, Jun Feng , Xiaoying Pan , Di Yang,Baoying Chen**. High-Quality Interpolation of Breast Using Learned Transformations[M]// Simulation and Synthesis in Medical Imaging, 5th International Workshop, SASHIMI 2020, Held in Conjunction with MICCAI 2020, Lima, Peru, October 4, 2020, Proceedings. 2020.

(8) 党艳莉#,聂品,刘儒玫, 贾田菊, 屈明珠, 向芝莹,朱开国, 胡锦涛, 喻国艳, 王苹苹, 陈宝莹*.MRI引导下乳腺病变真空辅助旋切活检术的临床应用.磁共振成像;2024,15(01):1-5.

(9) 党艳莉#,刘儒玫,聂品,王丽芳,陈宝莹*.术中标本摄片用于乳腺可疑钙化病变组织活检[J].中国介入影像与治疗学, 2023, 20(3):161-165.

(10) 王苹苹#,聂品,王丽芳,党艳莉,朱开国,陈宝莹*.基于深度学习的乳腺增强图像推演模型的构建,肿瘤影像学, 2021.12,30(5): 339-344

(11) 张贝#,赵博峰,王英,于军,陈平,陈宝莹*. MRI对乳腺成簇环样强化良恶性病变的诊断价值,国际肿瘤学杂志.2021(9)48:527-531

(12) 杨迪#,曹佳琦,张潇月,王红玉,张贝,聂品,孟妍,于军,冯筠**,陈宝莹*.核极限学习机诊断乳腺良恶性肿块样病变.中国医学影像技术；2019，35(4)：507-509

著作教材：

(1) 《磁共振导引微创诊疗学》，人民卫生出版社，2024年，参编；

(2) 《乳腺癌新辅助治疗的乳腺和腋窝管理》，世界图书出版社，2024年，参编；

(3) 《乳腺影像诊断学》，上海科学技术出版社，2025年，参编

授权专利：

(1) 陈宝莹, 王苹苹, 聂品, 李铁柱, 党艳丽, 王丽芳, 朱开国, 马小伟. DAC-GAN 模型构建方法及在乳腺MR图像中的应用，2024年05月14日至2044年05月14日，中国，ZL 2020 1 0908987.2；

(2) 陈宝莹, 颜林枫, 南海燕, 崔光彬, 王文, 赵欣, 方伟, 周程沛, 胡玉川, 贺延莉, 李燕燕, 杨洋, 于军, 张学策. 一种用于蛋白跑胶的多V形管上样器，授权日期2018年01月30日，有效期至2035年11月02日，中国，ZL201510737574.1；

(3) 陈宝莹, 颜林枫, 南海燕, 崔光彬, 方伟, 赵欣, 张轩, 李静, 周程沛, 于军, 张学策, 铁茹, 王田, 于春英. 一种用于生物组织的研磨装置，授权日期2017年04月05日（注意：原日期中的“017”应理解为“2017”的简写，这里已做完整表述），有效期至2035年01月30日，中国，ZL2015100026287.X。

获奖情况：

(1) 陈宝莹, 一种新的抑癌基因EPHB6与非小细胞肺癌转移关系的研究，陕西省教育厅二等奖，陕西省高等学校科学技术进步二等奖，2015年

(2) 陈宝莹, 胸腹部医学图像智能分析关键技术研究与应用，陕西省教育厅，陕西省高等学校科学技术研究优秀成果奖特等奖，2023年

联系方式：

chenby128@163.com