目的:探讨基于CT的影像组学对于预测食管鳞状细胞癌分化程度研究中的价值。方法:回顾性分析广东省人民医院从2008年1月到2016年8月,经手术切除、病理证实为食管鳞状细胞癌,临床资料齐全和术前行X线计算机体层成像(X-ray computed tomography,CT)增强扫描且获得完整图像的160例病例,随机分为训练组(103例)和验证组(57例),使用3D Slicer对病灶进行感兴趣区域(Interest of Region,ROI)逐层勾画;随后,使用Matlab软件对获得的图像进行特征提取;使用R软件进行特征筛选,构建影像组学标签。结合提取的影像组学标签和临床资料构建多变量Logistic回归模型,构建影像组学模型(radiomics predictive mode)并进行验证。利用受试者操作特征(receiver operator characteristic,ROC)曲线评价模型对术前预测食管鳞状细胞癌分化程度的效能进行评价。结果:影像组学标签是食道癌病理分化程度的独立预测因素。影像组学预测模型在训练样本中的预测效能AUC(area under curve)值是0.791,敏感度是81.6%,特异度是72.3%;在验证样本中,AUC值是0.757,敏感度是70.0%,特异度是73.0%。结论:利用CT图像提取出的影像组学特征所构建的影像组学模型,在术前预测食管癌分化程度方面有一定的预测效能。