目的:利用影像组学方法,从食管癌患者放疗前CT图像中提取特征数据,筛选出与放疗后疗效有关特征,建立统计学模型,从而进行食管癌疗效预测。方法:回顾性分析59例确诊为食管癌并在我科接受放射治疗的患者,所有患者在放疗前行定位CT,顺利完成全疗程放疗,并且在放疗完成后3个月内复查胸部CT。把病灶管壁最大厚度变化来作为疗效评价标准。将定位CT图像传输到治疗计划系统中,由2名有经验的放疗科医师进行感兴趣区域(即GTVnx)的确认和勾画。勾画好的感兴趣区域用于影像组学分析,采用Matlab软件提取兴趣区域中的特征数据。将提取数据进行统计学分析,筛选出与疗效有相关性的特征,然后将相关特征与性别、年龄、位置、病理、治疗方案一起结合分析,找出它们与肿瘤缩退程度的具体联系。结果:从每例患者定位CT中的兴趣区域提取出256个特征数据,经过Spearman相关性分析,有28个图像特征与疗效存在相关关系(P<0.05),其中,19个特征与疗效存在正相关关系(r>0,P<0.05),9个特征与疗效存在负相关关系(r<0,P<0.05)。然后,将疗效作为因变量,将性别、年龄、位置、病理、治疗方案、28个图像特征共33个指标作为自变量,做线性回归,最后得到3个图像特征(XFraction2、LCEOneMinValueInside2D、LCEOneMeanSeparation3D_One)与疗效存在线性回归关系。结论:患者定位CT中的三个图像特征与放疗后肿瘤缩退程度存在相关性,可以建立线性回归方程:=-0.541-4.058x@6-0.102x@86+0.009x@137,可以用来初步预测食管癌病人放疗后的近期疗效。