目的本研究的目的是评估超声影像组学术前预测甲状腺结节良恶性及甲状腺癌淋巴结转移的效能,并与常规超声进行对比。方法本研究回顾性分析了广西医科大学第一附属医院2019年3月1日至2019年9月15日经手术治疗的339例甲状腺结节患者,所有患者术前均行常规超声检查。首先依据常规超声特征对甲状腺结节进行ACR-TIRADS（American College of Radiology Thyroid Imaging,Reporting and Data System,美国甲状腺协会版本甲状腺影像报告和数据系统）分类及对颈部淋巴结是否转移进行鉴别。同时应用ITK-SNAP软件对病灶最大切面图像进行手工勾画ROI（region of interest,感兴趣区域）,通过Intelligence Foundry软件分别对每个ROI提取5234个影像组学特征。然后通过分层抽样将数据分为训练集和测试集,采用6种特征选择方法与10种建模分类器进行组合建模,再使用测试集对模型效能进行评估。最终以术后病理结果为金标准,采用AUC（area under curve,曲线下面积）来评估超声影像组学模型、常规超声术前预测甲状腺癌、颈部淋巴结转移的效能。结果通过ACR-TIRADS分类鉴别甲状腺结节良恶性的AUC为0.825。经常规超声诊断甲状腺癌颈部淋巴结转移的AUC为0.667。而超声影像组学通过分层抽样将70%的数据分为训练集、30%的数据分为测试集,通过特征选择及模型建立,选取最佳模型。超声影像组学鉴别甲状腺结节良恶性的最优模型为Spearman0.95+LASSO+Random Forest,共纳入了124个相关的影像组学特征,该模型在训练集中的AUC为0.968,测试集中的AUC为0.840,提示了良好的诊断效能。而超声影像组学鉴别甲状腺癌颈部淋巴结转移的最优模型为Spearman0.95+LASSO+SVM,共纳入了16个相关的影像组学特征,该模型在训练集中的AUC为0.787,测试集中的AUC为0.733,其诊断效能明显高于常规超声。结论超声影像组学为术前鉴别甲状腺结节良恶性、颈部淋巴结转移提供了新的方向,超声影像组学可作为术前预测甲状腺癌的补充手段。期望将来扩大样本量、进行多中心研究和前瞻性研究能得到可靠的鉴别效能,有助于临床应用。