摘要目的 探索基于扩散加权成像(diffusion-weighted imaging,DWI)的虚拟磁共振弹性成像(virtual magnetic resonance elastography,vMRE)对直接手术宫颈癌患者淋巴结转移(lymph node metastasis,LNM)的预测效能.材料与方法 前瞻性纳入2021年11月至2022年11月于河南省人民医院进行术前盆腔MRI检查并接受根治性子宫切除术的宫颈癌患者的临床及影像资料.所有患者的MRI检查序列均包括多b值DWI,基于DWI数据生成vMRE图像并提取宫颈癌灶的基于扩散的虚拟剪切模量(DWI-based virtual shear modulus,μDiff)参数.根据术后的病理结果分为LNM阳性组和阴性组.通过t检验或Mann-Whitney U检验比较LNM阳性组与阴性组间μDiff参数的差异,使用logistics回归分析筛选出与淋巴结状态相关的变量,构建预测模型,并绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线,采用ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)评价各模型的预测效能.结果 最终纳入81例宫颈癌患者,其中LNM阳性组20例,LNM阴性组61例.临床变量中鳞状细胞癌相关抗原(squmaous cell carcinoma antigen,SCCAG)和最大淋巴结短径与LNM显著相关.LNM阳性组患者的μDiff最大值、平均值、中位数及最小值均高于LNM阴性组(P<0.05),而μDiff最小值在两组间未发现显著差异(P>0.05).由μDiff平均值与最大淋巴结短径联合构建的模型预测LNM效能最佳,AUC为0.824(95%CI:0.683～0.965),优于仅基于μDiff平均值及最大淋巴结短径构建的单一模型.结论 基于多b值DWI的vMRE图像特征能够作为一种无创性指标反映组织的硬度,有助于提高宫颈癌患者LNM的预测准确性,为术前无创评估LNM提供了新的影像学生物标志物.