【摘要】目的：探讨 CT 影像组学在神经内分泌肿瘤患者中的诊断价值及效能受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线。 方法：选取 2019 年 3 月—2022 年 11 月广西壮族自治区人民医院收治的神经内分泌肿瘤患者 73 例为研究对象，根据病理分级分为 G1 组（n=51） 和 G2-G3 组（n=22）。所有患者均经手术病理证实，收集 CT 增强图像，采用 CT 影像组学技术自动分割动脉期、静脉期 CT 图像上的肿瘤边界， 提取肿瘤全容积的组学特征，完成 LASSO 回归分析及 Logistic 回归分析，建立神经内分泌肿瘤的影像组学模型；绘制 ROC 曲线，对其诊断效 能进行评价。结果：G1 组和 G2-G3 组肿瘤大小、边界、增强强度、血管侵犯及远处转移情况差异具有统计学意义（P ＜ 0.05）；多因素 Logistic 回归分析表明：肿瘤大小、边界、增强强度、血管侵犯、远处转移均为神经内分泌瘤患者诊断的预测因素并构建影像表现模型；成功构建 CT 影像组学模型。ROC 曲线结果表明：CT 影像组学模型用于神经内分泌瘤诊断中 AUC 曲线下面积为 0.841，诊断灵敏度为 84.92%，特异度为 78.58%。结论：CT 影像组学用于神经内分泌肿瘤患者中，具有较高的诊断效能（灵敏度和特异度），能更好地为后续诊疗提供参考依据。 

【关键词】CT 影像组学；神经内分泌肿瘤；诊断价值；效能 ROC 曲线；LASSO 回归分析；组学特征