摘要目的:探讨CT增强图像纹理分析在胃肠道间质瘤(GIST)术后复发转移预测中的价值.方法:回顾性纳入2011年3月至2018年10月经手术病理证实为胃肠道间质瘤的119例患者的临床影像资料,依据术后是否出现复发转移分为复发转移组(29例)和非复发转移组(90例).选取2组肿瘤CT增强扫描静脉期横断位图像,用MaZda软件勾画兴趣区域,并提取兴趣区域内的直方图分析(histogram analysis,HA)、灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)、灰度游程矩阵(gray-level run length matrix,GLRLM)、绝对梯度(absolute gradient,AG)、自回归模型(autoregressive model,AR)和小波变换(wavelet transform,WT)6种纹理特征.保留组内相关系数(ICC)>0.75 且组间差异有统计学意义(P<0.05)的特征,经最小绝对收缩与选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归筛选后构建随机森林模型,并应用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估模型的效能.结果:LASSO回归筛选出11个最佳特征,所建模型的敏感度、特异度、准确率及曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为88.9%、64.8%、87.3%、0.859.其中,复发转移组的高频小波变换参数(如WavEnHH_s-5)显著升高,反映肿瘤异质性更高.结论:CT增强静脉期图像纹理分析可有效预测 GIST术后复发转移,为临床预后评估提供量化依据.