摘要目的 本研究旨在基于术前多参数MRI的深度迁移学习(deep transfer learning,DTL)特征建立模型,以预测子宫内膜癌(endometrial carcinoma,EC)患者淋巴脉管间隙浸润(lymphovascular space invasion,LVSI)状态.材料与方法 回顾性收集2016年2月至2023年7月本院187例经手术病理确诊的EC患者的临床信息及术前MRI图像.并按7∶3比例随机分为训练集(131例)和测试集(56例).在轴位T2加权成像、扩散加权成像、表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)图及对比增强T1加权图像上手动勾画病灶感兴趣区.采用ResNet50、ResNet101及DenseNet121网络建立12种DTL模型,接着,采用平均值、最大值及最小值三种决策级融合方法建立融合模型,并从中选取最佳模型作为最终的DTL模型.通过单因素和多因素logistic回归分析筛选出临床特征后建立临床模型,并使用logistic回归联合DTL和临床特征建立DTL-临床联合模型.采用受试者工作特征曲线评估模型诊断EC患者LVSI的效能,通过DeLong 检验比较曲线下面积(area under the curve,AUC),校准曲线分析模型的拟合优度,决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)探讨模型的临床适用性.结果 测试集中,基于ADC图像建立的ResNet101模型在诊断EC患者LVSI时表现出最高的AUC值,为0.850[95%置信区间(confidence interval,CI):0.736～0.963].采用平均值融合方法建立的融合模型,在测试集中AUC值最高,达到了0.932(95%CI:0.868～0.996),为最佳DTL模型.logistic回归分析表明年龄是EC患者LVSI的独立危险因素.DTL-临床联合模型在测试集中AUC为0.934(95%CI:0.871～0.997),诊断效能优于临床模型[AUC为0.554(95%CI:0.436～0.671),P<0.001],与DTL模型比较差异无统计学意义(P=0.909).Hosmer-Lemeshow检验显示联合模型在训练集和测试集中均具有较好的拟合效果(P=0.814及0.402),DCA显示临床净获益更大.结论 基于术前多参数MRI建立的DTL模型,以及将DTL特征与临床特征相结合建立的联合模型,能有效预测EC患者LVSI状态,诊断效能优于临床模型.DTL在小样本EC的MRI数据中表现优异,为LVSI术前预测提供重要临床辅助工具.