摘要目的:本研究旨在探讨利用多层螺旋CT图像上的特征信息以及临床病理指标,构建预测术前三阴性乳腺癌(triple-negat-ive breast cancer,TNBC)患者腋窝淋巴结转移(axillary lymph node metastasis,ALNM)的列线图模型.方法:回顾性分析 2020年 11月至 2024年 10月就诊于哈尔滨医科大学附属肿瘤医院经病理证实的 265例TNBC女性患者的CT图像及病理资料,以6∶4的结局比例分配为训练集(161例)和验证集(104例).使用最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and se-lection operator,LASSO)回归进行变量选择,并进行 10倍交叉验证,对训练集进行Logistic回归分析,筛选ALNM的独立危险因素,构建预测TNBC患者ALNM的列线图模型.使用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线、校准曲线和临床决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评估模型的性能.结果:经多因素Logistic回归最终确定了包括临床N分期(OR=6.789,95%CI:2.203～22.20,P=0.001)、淋巴结的CT短轴直径(OR=1.686,95%CI:1.349～2.257,P<0.001)及皮质厚度(OR=6.296,95%CI:2.170～19.31,P=0.001)在内的 3个重要独立预测因子,以此构建列线图预测模型.最终训练集的和验证集的ROC曲线下面积分别为 0.918(95%CI:0.860～0.977)、0.885(95%CI:0.809～0.962).训练集和验证集的HL检验分别为P=0.609和P=0.694.校准曲线显示预测概率与实际概率基本一致.决策曲线显示训练集和验证集在 0.02～0.96、0.03～0.87时,具有临床实用价值.结论:本研究基于多层螺旋CT联合临床病理特征的列线图预测模型具有良好的预测效能,为TNBC患者的术前个体化评估及临床治疗提供参考.