摘要目的:探索基于增强MRI多期图像的影像组学技术,结合临床资料及影像特征构建预测肝细胞肝癌(HCC)患者Ki-67表达水平模型的价值.方法:回顾性分析2016年1月至2023年9月在温州医科大学附属第五医院治疗的215例HCC患者资料,其中男180例,女35例,年龄(59.7±10.6)岁.依据术后免疫组化Ki-67染色结果,分为低表达组(n=89)和高表达组(n=126).215例患者按7:3随机分为训练集(低表达组63例,高表达组87例)和测试集(低表达组26例,高表达组39例).基于术前MRI多期增强扫描,在Radcloud平台上分别从A(动脉期)、V(门静脉期)、D(延迟期)、A+V、A+D、V+D、A+V+D中提取影像组学特征,使用方差阈值方法、SelectKBest和最小绝对收缩和选择算子对影像组学特征进行筛选,分别筛选出7、13、9、11、12、10、15个强相关的影像组学特征,最后使用支持向量机分类器分别构建相应的7种影像组学预测模型.将临床和影像高危因素进行Logistic回归分析,构建临床预测模型.将影像组学预测效能最佳的模型结合临床和影像高危因素构建联合预测模型,评估联合模型的预测效能.分别比较各模型在训练集和验证集上的灵敏度、特异度、ROC曲线的AUC,评估纹理特征分类方法预测Ki-67表达状态效能.结果:A、V、D、A+V、A+D、V+D和A+V+D 7种影像组学模型中,A+D的模型预测效能最佳,训练集和测试集中的AUC分别为0.827,0.809.Ki-67高表达组的肝硬化、AFP≥200 ng/mL、肿瘤边界不清和动脉期不均匀强化方式比例高于Ki-67低表达组,ADC值和假包膜完整比例低于Ki-67低表达组,差异均有统计学意义(P＜0.05).多因素Logistic回归分析发现ADC值(OR=0.281,P=0.038)、肝硬化(OR=2.256,P=0.032)、肿瘤假包膜(OR=0.183,P＜0.001)为Ki-67高表达的独立预测因子(P＜0.05),以上述危险因素构建临床模型,在训练集和测试集中的AUC分别为0.764、0.744.联合预测模型在训练集和测试集中的AUC分别为0.890、0.821.结论:基于术前增强MRI纹理分析的A+D模型在预测HCC患者Ki-67表达状态方面具有高度的应用价值.结合临床资料的联合模型显示出良好的效能,可作为一种临床术前无创性预测HCC Ki-67表达状态的可靠方法.