目的 探讨基于术前、术后CT灌注图像提取影像组学特征建立Delta组学模型预测烟雾病（MMD）搭桥术后侧支血管形成情况。方法 回顾性收集自2016年6月至2020年3月53例MMD患者临床资料,所有患者均行颞浅动脉-大脑中动脉搭桥手术,均于术前、术后行CT灌注（CTP）及DSA检查。依据改良Rankin量表（mRS）评分评估患者术前、术后临床症状。依据搭桥术后DSA检查,将手术半球侧支血管形成情况分为富侧支血管组与乏侧支血管组。（1）CT灌注分析:在异常灌注最大层面手动绘制感兴趣区（ROI）,分别测量术侧及对侧镜像区手术前后的CTP参数[脑血流量（CBF）、脑血容量（CBV）、平均通过时间（MTT）、流出时间（TTD）、剩余函数达峰时间（Tmax）、流量提取乘积（FE）],计算术侧/对侧相对参数值（rCBF、rCBV、rMTT、rTTD、rTmax、rFE）,采用配对t检验比较MMD手术前后各脑灌注参数值及相对值差异,根据术前、术后各灌注参数相对值变化得出 ΔrCTP（Δ rCBF、ΔrCBV、ΔrMTT、ΔrTTD、ΔrTmax、ΔrFE）,采用两独立样本t检验比较富侧支血管组与乏侧支血管组搭桥术后Δ rCTP,利用ROC曲线评价各灌注参数对侧支血管形成情况诊断效能。（2）影像组学分析:使用ITK-SNAP软件对术前、术后CTP灌注图进行ROI分割,ROI分割区域与灌注后处理区域一致。将分割的ROI与CT灌注图像上传至影像组学云平台（RadCloud V.2.2,慧影医疗科技有限公司）进行影像组学特征提取,特征提取后,将术后组学特征减去术前组学特征得到Delta组学特征,使用Python-3.7.6软件进行特征筛选,建立两种影像组学模型:支持向量机（SVM）与K最近邻（KNN）,利用ROC曲线评价模型预测效能。结果53例MMD患者术后临床症状及脑灌注明显改善,表现为术前mRS评分为1.47±0.61分,术后mRS为0.58±0.60分,差异有统计学意义（P＜0.001）。（1）CT灌注结果:术侧CBF、rCBF值较术前明显升高,MTT、TTD、Tmax、FE及其相对值较术前明显降低,差异均有统计学意义（P＜0.05）。依据术后DSA,36例患者被分为富侧支血管组（67.9%）,17例患者被分为乏侧支血管组（32.1%）。富侧支血管组术前术后ΔrMTT、ΔrTTD、ΔrTmax、ΔrFE明显高于乏侧支血管组,差异均有统计学意义（P＜0.05）。ROC曲线显示各灌注参数中ΔrTTD的曲线下面积最大（0.873）,诊断敏感度为72.2%,特异度94.1%。（2）影像组学结果:选取术前、术后灌注参数TTD序列用于构建Delta组学模型。从TTD序列中共提取1395个影像特征,通过特征筛选,最终剩余1 1个最优组学特征用于构建预测模型。2种影像组学模型均具有良好的诊断效能,SVM、KNN曲线下面积值分别为 0.933（95%CI 0.618-0.999）、0.867（95%CI 0.536-0.991）,准确性分别为0.818、0.636,精准度分别为0.750、0.667,召回率分别为1.000、0.667,F1分数分别为 0.857、0.667。结论 CTP能够定量评价MMD患者血管重建术前、术后脑血流动力学的变化,从TTD序列提取的Delta组学特征具有预测侧支血管形成的潜能。