摘要目的:探讨基于CT的临床影像组学联合模型对进展期胃癌脉管侵犯的术前预测价值.方法:回顾性收集经手术病理证实的进展期胃癌患者200例,术前均行常规腹部CT平扫和3期增强扫描,在静脉期图像上手动逐层勾画靶病灶(最大病灶)边缘融合成全病灶VOI,并行图像分割、特征提取和统计分析.根据病理诊断分为脉管瘤栓阳性组67例,脉管瘤栓阴性组133例.按7∶3的比例随机分为训练集139例和测试集61例.采用单因素分析和多因素logistic回归分析从临床特征中筛选出进展期胃癌脉管侵犯的独立危险因素,构建临床模型.使用方差阈值、SelectKBest及最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法选择最优影像组学特征.基于独立危险因素和筛选的影像组学特征,构建临床影像组学联合模型.绘制ROC曲线评估模型性能.结果:2组肿瘤部位、长径、病理分化程度、有无淋巴结转移、美国癌症联合委员会(AJCC)分期、Ki-67差异均有统计学意义(均P＜0.05),年龄及性别分布差异均无统计学意义(均P＞0.05).多因素logistic回归分析显示,病理分化程度、AJCC分期、Ki-67是进展期胃癌脉管侵犯的独立危险因素(均P＜0.05).从CT静脉期图像上提取1 688个影像组学特征,LASSO算法最终筛选出12个最优特征用于构建影像组学模型;选择3个临床特征构建临床模型;联合临床和影像组学特征构建的联合模型.在训练集(AUC 0.939、准确率0.871、敏感度0.870、特异度0.871)和测试集(AUC 0.741、准确率0.705、敏感度0.857、特异度0.625)均表现出较好的预测效能,决策曲线也显示联合模型具有较好的诊断准确性和临床效用.结论:基于CT的临床影像组学联合模型对进展期胃癌脉管侵犯术前预测具有较高效能.