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目的 确定肝胆期肝实质MRI的放射组学分析能否对病毒性肝炎肝硬化患者发生小肝癌进行预测.方法 纳入92名病毒性肝炎肝硬化患者,依据是否存在小肝癌,将其分为2组.对两组患者的肝胆期图像进行预处理后,在肝实质内特定位置选取1个感兴趣区域(ROI),提取及选择放射组学特征.以logistic回归模型作为机器学习的分类器.分别计算训练集和验证集的ROC曲线下面积(AUC)、准确度、特异性、灵敏度,作为模型的评价指标.结果 385个特征中选择出7个放射组学特征与发生小肝癌相关.基于这7个组学特征,利用logistic回归建立预测模型,曲线下面积(AUC)、特异度、敏感度在训练集中分别为0.809(95％CI:0.737-0.944)、0.800、0.727,在验证集中分别为0.805(95％CI:0.574-0.940)、0.643、0.800.结论 基于肝胆期肝实质MRI的放射组学分析能够对病毒性肝炎肝硬化患者发生小肝癌进行预测,且拥有较好的预测效能.