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摘要目的：<br>　　本研究旨在探讨基于MRI图像的影像组学模型术前预测舌鳞状细胞癌(TS CC )ki-67表达状态的价值。<br>　　材料与方法：<br>　　回顾性分析吉林大学中日联谊医院2016年1月至2020年10月期间经手术切除且术后病理证实为舌鳞状细胞癌(TSCC)的56例患者，并将其按ki-67≥30%、ki-67＜30%分为“高表达组”(27例)、“低表达组”(29例)。所有患者术前均行头颈部MR常规序列扫描及DWI序列扫描，且相应影像资料及临床病理相关资料完善。由两名放射科医师采用Dr.Wise多模态科研平台对T2WI、ADC图像中肿瘤实性边缘进行逐层勾画感兴趣区(ROI)，随后对ROI提取影像组学特征。采用组间一致性系数(ICC)分析两名观察者在MRI图像上提取影像组学特征的可重复性，剔除掉ICC＜0.75的影像组学特征，随后通过L1正则化LASSO筛选出10个以内最优组学特征用于建立组学模型。采用Spearman相关性分析、单因素及多因素逻辑回归分析对所有临床病理因素进行分析并筛选出密切相关的临床因素纳入临床预测模型。采用受试者工作特征曲线(ROC)来评价各组学模型的预测效能，用校准曲线及决策曲线(DCA)评价影像组学模型的校准效能及临床实用性，不同模型的ROC曲线采用DeLong’s检验进行两两比较。<br>　　结果：<br>　　56例TSCC患者中男性47例、女性9例，平均年龄为57.48±8.84岁。(1)通过Spearman相关性分析及多因素逻辑回归分析发现，T分期是TSCC患者ki-67表达的独立危险因素(OR=11.404；95%CI：1.245-104.422；P＜0.05)，其与ki-67表达呈正相关(r=0.630，P＜0.01)。(2)ROC曲线结果显示，在验证组中联合模型的预测效能略优于ADC模型，两者均具有较为出色的预测能力，其曲线下面积(AUC)分别为0.943、0.891，特异性(SPE)分别为94.6%、89.7%，敏感性(SEN)分别为74.1%、81.5%，准确性(ACC)分别为87.5%、85.7%；在验证组中临床模型的特异性较低、敏感性较好，其曲线下面积(AUC)为0.791，敏感性(SEN)为92.6%，特异性(SPE)为65.5%，准确性(ACC)为78.6%；在验证组中T2WI模型预测效能适中，其曲线下面积(AUC)为0.831，敏感性(SEN)为85.2%，特异性(SPE)为75.9%，准确性(ACC)为80.4%。(3)通过DeLong’s检验发现，联合模型的预测效能优于T2WI模型、临床模型，ADC模型的预测效能优于临床模型，但尚未发现联合模型与ADC模型、ADC模型与T2WI模型、T2WI模型与临床模型之间预测效能的显著差异。(4)通过校准曲线及决策曲线发现，联合模型、ADC模型及T2WI模型均具有良好的校准效能，而且几乎在所有阈概率下各组学模型均具有较好的净获益，尤其在阈概率为60%-80%范围内，各组学模型基本显示出了较好的净获益差异。在评估TSCC患者ki-67表达状态方面，基于联合模型的列线图可为临床医生提供一种直观简便的预测工具。<br>　　结论：<br>　　基于MRI影像组学模型能够术前预测TSCC患者ki-67的表达状态，尤其以联合模型及ADC模型的预测能力较为出色。联合模型及ADC模型在特异性及准确性方面均具有较为出色的预测效能。此外，基于联合模型构建的列线图有望为临床医生提供一种无创性预测手段以制定合理的诊疗决策。