【摘要】目的：通过提取前列腺不同病理 Gleason 评分患者的 MR ADC 图和 T2WI-SPAIR 图像的影像组学特征，构建影像组学模型，比 较其对临床显著性前列腺癌的诊断效能。方法：通过提取天水市第一人民医院 2021 年 1 月—2023 年 10 月收治的 93 例前列腺癌患者（其 中 csPCa 66 例，ciPCa 27 例）MR ADC 图和 T2WI-SPAIR 图像中病灶影像纹理等组学特征，进行降维筛选，分别筛选出 7 个和 9 个最佳 非零系数特征，运用机器学习支持向量机（SVM）分别构建 ADC 图和 T2WI-SPAIR 诊断临床显著性前列腺癌的影像组学模型，并对其 诊断效能进行比较。结果：两种模型训练组和测试组的 AUC 值分别为 0.882、0.888 和 0.881、0.694，特异度分别为 80.4%、84.8% 和 85.0%、65.0%；灵敏度分别为 89.5%、89.5%、87.5%、75.0%。结论：基于 ADC 图和 T2WI-SPAIR 影像组学模型，对临床显著性前列腺癌 诊断效能而言，ADC 图较 T2WI-SPAIR 更趋于稳定，但两者诊断临床显著性前列腺癌的精确度差别小。 

【关键词】磁共振成像；影像组学；前列腺癌；诊断价值