建立磁共振图像(MRI)对慢性胰腺炎(CP)分级诊断模型，以获得分级诊断CP的较佳指标组合，提高对CP的分级诊断水平。

收集2012年12月至2014年10月间第二军医大学长海医院临床确诊的68例CP患者及23例健康志愿者的临床资料，以剑桥的分级标准将CP患者分为轻度(23例)、中度(14例)和重度(31例)CP组，分析各组患者的MR影像学资料。提取14个影像学特征指标比较各组MRI特征。将有意义变量行单因素回归分析，其中有统计学意义的变量行共线性诊断。用因子分析解决多个指标共线性问题，最后行多因素Logistic回归分析建立回归模型。

除胰腺分裂指标(X₁₄)外，其他13个指标组间差异均有统计学意义(P值均<0.05)。这13个指标中除胰腺实质内小空泡(X₁₂)外，其他12个指标与CP分级诊断均显著相关(P值均<0.05)。共线性诊断结果显示9个指标间存在共线性，提取出F1(X₃、X₄、X₅、X₈、X₉)、F2(X₆、X₇)、F3(X₁、X₂)3个公因子，分别反映胰腺外分泌功能、主胰管特征和胰腺实质特征。将3个公因子和胰泌素注射后分支胰管可视情况(X₁₀)、胰腺轮廓(X₁₁)、主胰管内充盈缺损情况(X₁₃)共计6个指标进行多因素Logistic回归分析，得出Probit连接函数尺度模型为最佳模型，其诊断正常及轻、中、重度CP和总预测的正确率分别为96.65%、100%、71.42%、100%、94.50%。

本研究建立的Logistic回归模型可以较准确地分级诊断CP，为临床对CP的诊治提供有价值的参考依据。