摘要目的:采用MRI影像组学方法,提取局部进展期直肠癌(LARC)病灶影像组学特征,并联合临床及常规影像特征构建预测模型,探讨模型对新辅助放化疗(nCRT)疗效的预测效能.方法:回顾性分析209例LARC患者nCRT前的临床及影像资料.LARC患者在nCRT后6～8周行全系膜切除术(TME),并评估肿瘤病理退缩分级(TRG).按疗效分为nCRT反应良好组(TRG0～1级)和反应不良组(TRG2～3级),按照1∶1随机分为训练组和验证组对模型进行内部验证.手动勾画T2WI序列横轴面(TRA)、矢状面(SAG)及冠状面(COR)图像提取影像组学特征,采用LASSO回归筛选特征并构建影像组学标签.通过多因素logistics分析筛选nCRT疗效的独立预测因子并构建联合预测模型,采用ROC曲线及校正曲线对模型进行评估,并使用临床决策曲线评价模型的临床价值.结果:209例患者中nCRT反应良好组61例,反应不良组148例.T2WI序列横轴面、矢状面、冠状面图像各提取379个影像组学特征,ICC为0.9的特征中TRA 96个,SAG 88个,COR 91个.LASSO回归筛选的特征中TRA 4个,SAG 5个,COR 2个,联合图像(COM)7个.TRA、SAG、COR、COM等四个影像组学标签模型预测nCRT疗效的AUC值分别为0.637、0.682、0.619、0.731.多因素logistics分析结果表明COM影像组学标签、升高的CEA(＞3.4 ng/mL)和壁外血管侵犯(EMVI)是nCRT疗效的独立预测因子,联合三者构建的联合预测模型预测nCRT疗效的AUC值为0.811,模型得到了很好的内部验证,校准度较高,临床决策曲线显示了较高的临床应用价值.结论:联合T2WI序列横轴面、矢状面、冠状面图像构建的多方位影像组学标签可以在治疗前对LARC患者nCRT疗效进行预测,联合升高的CEA(＞3.4 ngmL)、EMVI、COM影像组学标签等构建的模型,其预测效能进一步提高,可以辅助制定个体化诊疗方案,实现最大治疗收益.