摘要目的 观察多序列MRI影像组学预测宫颈鳞状细胞癌(CSCC)临床分期的价值.方法 回顾性收集经病理证实的190例单发CSCC患者,将其中67例国际妇产科联盟(FIGO)分期ⅠB～ⅡA者归为早期组、123例FIGO ⅡB～ⅢC者归为中晚期组.按 6∶4比例将所有患者分为训练集(n=114,含早期亚组 40例及中晚期亚组 74例)和测试集(n=76,含早期亚组 27例及中晚期亚组 49例).以单因素及logistic回归分析筛选临床相关影响因素并构建临床模型.基于治疗前盆腔MR T2WI、弥散加权成像(DWI)、动态对比增强(DCE)-T1WI提取及筛选最佳影像组学特征并构建影像组学模型,包括T2WI、DWI、DCE-TWI及联合序列模型,并基于后者及临床模型建立临床-影像组学模型.绘制受试者工作特征曲线,计算曲线下面积(AUC),评估各模型的预测效能;计算综合判别改善(IDI)指数,比较各模型在训练集的诊断效能,以决策曲线分析(DCA)评价其临床价值.结果 中晚期亚组鳞状细胞癌抗原在训练集及测试集均高于早期亚组(P均＜0.05),以之构建临床模型.临床、T2WI、DWI、DCE-TWI、联合序列及临床-影像组学模型预测训练集CSCC临床分期的AUC分别为0.66、0.71、0.78、0.81、0.88及0.89,在测试集分别为0.62、0.64、0.72、0.73、0.77及 0.76.训练集中,临床-影像组学模型的预测效能高于联合序列模型(IDI=0.19,P＜0.05),而此二者的预测效能均高于其他模型(IDI=0.19～0.47,P均＜0.05).阈值分别为 0.02～1.00和 0.05～1.00时,联合序列模型及临床-影像组学模型在训练集的临床净收益均较高.结论 多序列MRI影像组学可有效预测CSCC临床分期;结合临床资料有助于提高诊断效能.