【摘要】目的：探讨基于增强 MRI 图像纹理特征预测鼻咽癌病理分化程度的可行性。方法：回顾性收集 2020 年 1 月—2023 年 12 月在北海市人民医院诊断为鼻咽癌患者的 MRI 增强 T1WI 图像纹理特征、临床资料与病理资料。将鼻咽癌病理高分化患者分为 A 组（n=48），鼻咽癌病理低分化患者分为 B 组（n=56），比较两组 MRI 增强 T1WI 图像纹理特征值差异，将具有差异的纹理特征值进行相关性分析，将相关性高的纹理特征值剔除后纳入二元 Logistic 回归分析，筛选出预测鼻咽癌病理分化程度的独立风险因素并建立模型。采用受试者工作特征（ROC）曲线分析预测模型的诊断效能。结果：两组患者一般资料比较差异无统计学意义（P ＞ 0.05）。二元 Logistic 回归结果显示 Difference Entropy（差熵）与 Angular Second moment（角二阶矩）为预测鼻咽癌病理分化程度的独立风险因素，建立联合模型：Logit（P）=-0.316+Difference Entropy（差熵）×1.351+ Angular Second moment（角二阶矩）×2.125，Logit（P）的 AUC 为 0.935，取截断值为 6 985.344 时，灵敏度及特异度分别为 83.6%、95.2%。结论：鼻咽癌的 MRI 增强 T1WI 图像纹理特征能预测鼻咽癌患者病理分化程度，可提供临床无创病理分化证据。

【关键词】纹理特征；鼻咽癌；病理分化程度；预测模型