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摘要背景与目的：胃食管静脉曲张破裂出血(gastroesophagealvaricesbleeding，GVB)是肝硬化门静脉高压（portalhypertension，PH）患者最严重的并发症，临床上很难对门静脉高压进行准确的诊断和监测。本研究的目的是建立一个基于增强CT的影像组学模型对门静脉压力(portalveinpressure，PVP）进行无创监测，并预测肝硬化患者发生首次自发性GVB（以下简称GVB）的风险。<br>　　材料与方法：回顾性收集2014年11月至2019年11月因肝硬化门静脉高压在我院介入中心接受经颈静脉肝内门体分流术（transjugularintrahepaticportosystemicshunt，TIPS）的病例204例。构建基于TIPS术前腹部增强CT图像的肝、脾及联合特征的影像组学门静脉压力模型(radiomicsportalveinpressure，rPVP)，并通过最小绝对收缩与选择算子算法（leastabsoluteshrinkageandselectionoperator，LASSO）Cox回归建立PVP的预测方程，分析预测值与患者术中实际测值的相关性。此外，另外纳入100名确诊为肝硬化的患者作为测试集，其中从未发生过GVB（n=43），增强CT检查前1个月内经历了首次GVB（n=57）。将测试集数据带入建立好的预测模型中，观察rPVP与第一次GVB之间的关系。<br>　　结果：根据影像组学特征建立了三个rPVP预测方程，在训练集中，由方程计算出的rPVP接近于TIPS术中测量的实际值41.4cmH2O（P＞0.19）。在测试集中，发生过GVB患者的rPVP在三个模型中均大于未发生过GVB的患者。然而，只有基于肝脏特征模型的rPVP在是否发生GVB两组间具有显著性差异(P=0.042)，而基于脾脏特征及联合特征模型的rPVP在两组间的差异无统计学意义(P=0.120,P=0.809)。<br>　　结论：PVP可以通过基于增强CT的影像组学模型准确预测。rPVP是预测肝硬化患者发生首次GVB风险的无创辅助诊断指标。