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中国肺癌防治联盟潍坊肺结节诊治中心

山东省首家中国肺癌防治联盟肺结节诊治中心在我院成立

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    2015年7月17日,中国肺癌诊治联盟潍坊肺结节诊治中心在我院正式挂牌成立,我院成为 潍坊地区唯一一家中国肺癌防治联盟肺结节诊治中心

 
该中心将引进全国乃至全世界的先进诊疗技术和物联网技术,对患者肺内的可疑微小结节做出全面评估,并制定个性化的治疗方案,使患者得到“一站式”的诊疗服务以达到对肺癌的早发现、早诊断、早治疗
 
中国肺癌防治联盟主席、上海呼吸病研究所所长、复旦大学附属中山医院呼吸科白春学教授的物联网医学技术三加二式肺结节鉴别诊断法,适应症为肺癌筛查、无症状体检,或有症状就诊时发现的肺部结节,特别是肺部孤立性结节,能避免误将良性结节诊断为恶性结节而进行开胸手术或者将有手术机会的早期肺癌漏诊!
 

中国肺癌防治联盟肺结节诊治中心专家介绍

中国肺癌防治联盟主席白春学教授简介:

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职称:教授

职务:上海市领军人才,上海市呼吸病研究所所长,复旦大学呼吸病研究所所长,复旦大学附属中山医院教授、主任医师

工作时间:40年

专业特长肺癌早期诊断和综合治疗,物联网医学在诊疗上应用。

中华医学会呼吸分会副主委,创立并被选为中国肺癌防治联盟主席,亚太呼吸学会(APSR)科研委员会主席,亚太肺结节诊治指南修改委员会主席。英文杂志《Translational Respiratory Medicine》主编和中国《国际呼吸杂志》主编,英文杂志《PLOS ONE》和《IJCOPD》副主编,《AJRCCM》、《AJRCMB》和《CHEST》编委。

    白春学教授长期致力于“高科技含量、高创新内涵、高社会效益、高经济价值”的技术创新和转化医学研究。在肺癌、肺损伤和慢阻肺的分子发病机制和诊治研究,以及物联网医学研究方面均取得一定建树。迄今为止,共获得国家自然科学基金重大、重点等45项科研课题,发表论著500余篇,SCI索引杂志论文150篇,SCI影响因子累计700余分。主编《现代呼吸病学》、《实用物联网医学》、《物联网医学分级诊疗手册》和《呼吸病诊治纲要和质控要求》等专著8部,获得专利35项(其中发明专利11项)。作为通讯兼第一作者制定亚太国家和地区肺结节诊治指南;作为通讯作者在国际上最早发表英文AECOPD专家共识;研发基于手机的无线传感肺功能仪器(2009年ATS会刊(ATS NEWS | VOL.35 NO.7/8)名人录为此专题报道)并提出“物联网医学”概念,建立世界首个睡眠呼吸暂停物联网医学家庭监护和管理平台。

 

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张国桢教授,主任医师,擅长疑难CT读片,肺内孤立性结节病灶和肺癌CT诊断和鉴别诊断。1964年毕业于上海第二医学院。现任中国医学影像技术研究会理事及放射分会委员,司法部司法鉴定科学技术研究所学术委员会委员、高级职称资格评审委员会委员、法医临床学能力验证技术专家,上海市人身伤害司法鉴定专家委员会委员,复旦大学附属华东医院疑难病影像读片中心主任.中华放射学杂志资深编委,上海医学影像杂志名誉主编、中国临床医学影像杂志、中国肺癌杂志、放射学实践等多种专业杂志编委,北美放射学会(RSNA)会员。获国务院政府特殊津贴及中央保健委员会荣誉奖状。1982年3月赴美国深造,主修CT诊断专业, CT专业的医疗、教学、科研工作,在1991、92、97年曾获得上海市科学技术成果及医药卫生科研成果奖。2002年及2006年分别在美国芝加哥88届RSNA年会和圣地亚哥SPIE年会上各有一项与中国科学院技术物理研究所合作的课题获infoRAD大奖(Cum Laude)。
主要研究方向:现从事体部影像诊断及比较影像学特别是肺内孤立性结节病灶和肺癌的CT诊断和鉴别诊断。发表中、英文论文70余篇。

 

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赵学维教授,主任医师、博士研究生导师 第二军医大学胸心二科主任, 1984年7月毕业于第四军医大学医疗系本科 。从事胸外科工作30年, 曾经在德国洪堡大学、美国宾夕法尼亚大学、纽约大学做访问学者。目前担任上海市医学会胸外科专业委员会委员兼学术秘书、全军胸心外科专业委员会委员兼普胸外科分会常委、上海市中西医结合学会胸外科分会委员、上海市抗癌协会胸部肿瘤专业委员会委员兼食管癌学组副组长、海军医学会胸外科专业委员会委员、上海市医学会医疗事故技术鉴定专家等;担任中华肺部疾病杂志(电子版)、现代手术学杂志、中华胸部外科杂志编委。以第一申请人承担各类课题5项,其中全军十二五重大项目1项(100万元)、上海市科委重点1项(20万元)、上海市慈善基金会项目1项(8万元)、军事医学课题1项(5万),总计153万元;以第一作者或通讯作者发表学术论文20余篇, 获得军队科技进步一等奖1项,三等奖2项,上海市医学科技进步三等奖1项。获得实用新型专利2项、发明专利1项。


肺结节诊治中心简介:

        肺癌是世界上发病率最高,死亡率最高的恶性肿瘤。全世界每年新发肺癌病例数为160万,占所有恶性肿瘤的13%,而肺癌导致的死亡患者每年有140万,占所有恶性肿瘤死亡的18%。英国著名肿瘤学家R. Peto预言:如果我国不及时控制吸烟和空气污染,到2025年我国每年肺癌将超过100万,成为世界第一肺癌大国。但是,目前中国肺癌早期诊断率很低,5年生存率仅约15.6%,主要原因是约75%的患者在诊断时已属晚期肺癌。其主要原因是早期肺癌往往表现为无症状的肺结节,而目前的诊疗水平很难对大多数肺结节做出及时准确诊断,致使诊断延后,丧失最佳治疗机会。

        早期肺癌及时、正确诊断困难的原因在于:缺乏普及筛查肺结节、缺乏科学鉴别诊断方法、缺乏统一判读标准、缺乏专家把关,致使诊断时间延误。目前的医疗模式很难解决上述问题,但是物联网医学技术可以纠正这四个缺乏,并为此提供最佳解决方案。因为物联网医学技术具有特有的联网、信息挖掘和拓展功能,不但适合普及筛查肺结节、方便采集和储存信息,并可对收集的海量信息深度挖掘,进行科学鉴别诊断的特殊功能,有利于克服上述四个缺乏,联合云中专家,做出科学诊断或鉴别诊断并随访跟踪。

        将物联网医学三加二式肺结节诊断法用于肺结节诊断和鉴别诊断,管理和会诊。适应证为肺癌筛查、无症状体检时,或有症状就诊时发现的肺部结节,特别是肺部孤立性结节。

        影像学发现的肺孤立性结节一直是临床中常见的诊断难点。其中最难确定的是结节为良性抑或恶性。在发现了肺孤立结节后,常常会采取以下手段进行诊断和鉴别诊断:(1)通过系列CT检查以明确结节性质;(2)采用影像学和/或活检诊断方法;(3)手术切除。对于难以定性者,进一步鉴别诊断依赖于影像学表现、流行病学、手术风险评估以及患者个人意愿。手术切除早期恶性结节是目前最好的根治手段。而另一方面,误认良性结节为恶性而手术切除又增加了因手术并发症而引起的死亡率或致残率增加。

        为提高诊断和鉴别诊断水平,有必要推广物联网医学三加二式肺结节诊断法,规范相应的诊治措施。旨在为临床医生提供系统的诊断和鉴别诊断方法,避免误将良性结节诊断为恶性结节而进行开胸手术,或者将有手术机会的早期肺癌漏诊,遗恨终生。

(二)第一步:输入和调用相关信息

        物联网医学技术可为采集信息提供方便,我们开发的使用手机二维码“扫一扫”的物联网技术(图1)即可与相关医院的专家建立联系,输入鉴别诊断相关信息,如:年龄、职业、吸烟史、个人和家族肿瘤史,治疗经过及结果。甚至可以直接将病情和病历等发给其主治的专科医生和社区医生,增加管理效率,为鉴别诊断提供重要参考意见,提高肺结节的鉴别诊断率。

 

(三)第二步:无创检查

1、胸片:胸片具有辐射量小、价廉和易于流动检查等优点。胸部数字化X线摄影可运用计算机后期处理方法提高摄片质量。使用计算机算法(如自适应空间滤波)可检测超出胸廓,包括纵膈与膈肌的常规不透X线区域的结节。尽管直径0.8-1厘米结节才明显见于胸片,但有时0.5-0.6厘米的恶性结节也能被发现。条件许可下应同时拍摄后前位和水平位胸片,但由于胸壁皮肤上的结构(包括乳头阴影、皮肤损伤、骨损伤及肺血管等)与肺结节相似,所以需通过CT确认其是否位于肺实质。但是有20%的漏诊率,有条件者建议CT检查。

2、胸部CT:胸部CT是目前诊断肺癌的主要手段,对小病灶和早期肺癌的检出率显著高于普通X线胸片,可提示病变所在的部位和累及范围,可为区分良、恶性提供重要的参考意见(图2)。图中GGO为毛玻璃样结节(ground-glass opacity nodules,GGO)。为减少对受试者的潜在辐射损伤,对于肺癌高危人群,可采用低剂量CT(low dose computed tomography, LDCT)进行筛查,因其分辨率较胸片优势明显、无结构重叠、同时也降低了对球管和探测器的损耗费用。

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图2 不同类型GGO的CT表现

 

  为提高肺结节鉴别诊断率,建议根据物联网医学技术所需要的海量信息深度挖掘的要求,设定CT检查参数和扫描范围:

(1)扫描参数: 总辐射暴露剂量≤5 mSv;kVp为120,mAs≤60;机架旋转速度≤0.5;探测器准直径≤1.5 mm;扫描层厚1 mm;扫描间距≤层厚(3D或CAD辅助应用时需有50%重叠)。

(2) 扫描范围:从肺尖到肋膈角(包括全部肺),扫描采样时间≤10 s,呼吸时相为深吸气末,CT扫描探测器≥16排,不需要造影剂。

3、PET/CT:正电子发射计算机体层扫描( positron emission tomography, PET)对肺癌的敏感性可达95%,对发现转移病灶也很敏感,特异性最多达90%,可作为临床鉴别诊断参考。此外,还可为选择病灶进行活检或穿刺提供重要的参考价值,在高代谢的病灶处活检更容易得到可靠的结果。但因为价格较贵,不推荐作为常规检查,且对5 mm以下的病灶或磨玻璃样阴影的诊断价值受到限制。

4、 肿瘤标志物:目前尚并无特异性肺癌标志物应用于临床诊断,但有条件者可酌情如下组合检查,作为肺结节鉴别诊断参考。

(1)Pro-GRP:胃泌素释放肽前体(pro gastrin releasing peptide),可作为小细胞肺癌诊断和鉴别诊断的首选标志物;

(2)神经特异性烯醇化酶(neurone specific enolase,NSE):用于小细胞肺癌的诊断和治疗反应监测;

(3)癌胚抗原(carcinoembryonic antigen, CEA):目前血清CEA检查主要用于判断肺癌预后及监测治疗过程;

(4)细胞角蛋白片段19(cytokeratin fragment,CYFRA21-1):对肺鳞癌诊断的敏感性、特异性有一定参考意义;

(5)鳞状细胞癌抗原(squarmous cell carcinoma antigen,SCC):对肺鳞状细胞癌疗效监测和预后判断有一定价值。

  如果在随访阶段发现肿瘤标志物有进行性增高,需要除外早期肺癌。

5、肺功能:可为肺结节鉴别诊断提供参考意见,阻塞性肺通气功能障碍者患肺癌的危险性增加。

6、其它标志物:真菌和炎症标志物也可为肺结节鉴别诊断提供重要参考意见,可以协助真菌和炎症的诊断。

(四)第三步:对影像学海量信息进行深度挖掘

1、CT:为提高鉴别诊断率,在LDCT检查时需描述肺结节(图3)所在部位(叶、段、是否位于胸膜下)、大小(测量最长径,有条件单位可计算结节体积)、密度(实性/混合性/磨玻璃样)、钙化(有/无,中央/偏心,爆米花样/同心环型/分散点状)、形状(圆形/卵圆形/片状/不规则)、边缘(光滑/分叶/毛刺)。对于随访者,还需与历史结果比较,若结节无明显变化,注明病灶稳定时间,若结节有变化,则注明目前结节数量、大小、密度等与基线相比的差异之处。

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图3 肺结节CT工作站图像分析步骤及功能

 

  在传统的医疗模式中,这是一件耗费大量人力物力的工作,但是在物联网医学三加二式肺结节鉴别诊断法中,医生可以用计算机协助对采集到的海量信息进行深度挖掘,协助诊断和鉴别诊断,省时省力地让早期肺癌无所遁形,又使可疑的小结节掌握在医生的严密监测中。简言之,基于三维立体重建和海量信息深度挖掘的特性,可拓展以下功能:

(1)深度挖掘:精细计算密度体积、周边和浸润,探查肿瘤内部结构,评估血管及其生长状态(图4);

(2)三自动科学随访功能(图5):对同一患者,自动匹配-不同时间序列;自动配对-相同部位病灶;自动计算-体积倍增时间。   

 

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图4 深度挖掘CT图像信息:评估肺结节血管及其生长状态

 

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图5 基于CT图像的肺结节自动科学随访功能示意图

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图6 云设备框架图

 

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