【摘要】目的：探讨影像组学模型预测原发性胃肠道间质瘤危险度分级的价值。方法：回顾性分析 2017 年 1 月—2020 年 12 月间苏州大学 附属第二医院收治的经手术病理证实为原发性胃肠道间质瘤的 176 例患者，分为低度恶性潜能组 83 例，高度恶性潜能组 93 例。选取各期 CT 图像中肿瘤最大层面图像，使用 Mazda 软件进行特征提取，采用 LASSO 算法构建模型。使用 C 统计量和 Brier 评分评价模型区分度及 校准度，利用加强 Bootsrap 法对模型进行内部验证。计算模型的特异度、灵敏度及准确率。结果：最终 10 个特征被纳入模型，模型 C 统计 量为 0.943，95% 置信区间为 0.911 ～ 0.976，校准后的 C 统计量为 0.928；Brier 评分为 0.093，95% 置信区间为 0.065 ～ 0.121，校准后的 Brier 评分为 0.112；模型特异度为 0.892，灵敏度为 0.860，准确率为 0.875。结论：基于 CT 图像构建的影像组学模型对间质瘤危险度分级 具有较高的预测价值，可为临床医师制定治疗方案提供帮助。 

【关键词】胃肠道间质瘤；危险度分级；计算机体层成像；影像组学