宫颈癌是为全球女性所患癌症中的第二大癌,宫颈癌位列我国妇科肿瘤发病率第一位。由于宫颈癌初期症状不明显,大多数患者确诊时已经是局部晚期。局部晚期宫颈癌的治疗方案为新辅助治疗加根治性切除手术。对于大多数患者而言,新辅助治疗能够缩小肿瘤大小,提高手术成功率。然而仍然有部分患者接受了额外的治疗,承担了风险,肿瘤没有缩小,延误了最佳治疗时机。因此,在治疗前预测患者新辅助治疗的反应具有重大的临床意义。本论文立足于这一临床问题,基于目前的研究现状,提出使用影像组学的方法在治疗前预测患者新辅助治疗的反应。具体工作如下:(1)本文提出使用影像组学对宫颈癌患者的新辅助治疗反应进行预测。从多家医院收集新辅助治疗前的多模态影像数据,从肿瘤图像中定量影像组学特征,建立预测模型,对患者的治疗反应进行预测。该方法能够在测试集的数据上表现出良好的性能,可较为准确地预测出患者的治疗反应。(2)针对影像数据提取的特征信息有限的问题,提出结合影像特征和患者的临床信息,构建一个更为个性化的预测模型。通过结合临床信息,模型的预测精度得到了提升,并通过了统计学的检验。此外,对影像—临床组学模型的参数进行可视化,绘制了列线图,方便临床医生的使用。(3)为了解决肿瘤内部信息表征不足的问题,提出结合瘤内和瘤周的影像特征,构建瘤内—瘤周组学模型。该方法充分利用了瘤内和瘤周的肿瘤微环境差异,对之前的肿瘤特征进行了有效扩充。该模型的预测效果明显优于仅使用瘤内特征建立的预测模型。此外,还对模型的鲁棒性进行了测试,证明了影像特征的有效性和模型的稳健性。