摘要目的通过构建基于灰阶超声影像组学特征的颈部淋巴瘤预测模型，评价超声影像组学在颈部淋巴瘤诊断中的应用价值。方法回顾性分析2016年6月至2020年6月浙江大学医学院附属杭州市胸科医院294例因颈部淋巴结肿大就诊患者的超声图像资料，应用影像组学方法对图像进行特征提取，使用计算机生成的随机数按照7∶3的比例分配到训练队列和验证队列。采用最小绝对收缩和选择算法(LASSO)筛选最优特征，应用支持向量机(SVM)构建影像组学预测模型，计算ROC曲线下面积(AUC)评估预测模型的性能，并与高年资超声主治医师的诊断相比较，以期评估影像组学模型的诊断效能。结果294例颈部淋巴结的病理结果：95例为淋巴瘤(其中32例为霍奇金淋巴瘤，63例为非霍奇金淋巴瘤)，199例为非淋巴瘤(其中转移性淋巴结34例，淋巴结结核67例，反应性增生淋巴结98例)。从灰阶超声图像中提取出107个特征，经过预处理及筛选其中5个特征与淋巴瘤显著相关。运用筛选出的5个影像特征构建的预测模型在训练队列及验证队列AUC、敏感性、特异性、准确性分别为0.835、85.1%、85.7%、85.5%，0.793、82.1%、83.1%、82.8%，高年资超声主治医师诊断颈部淋巴瘤的AUC、敏感性、特异性、准确性分别为0.714、65.3%、79.9%、75.2%。影像组学预测模型优于高年资超声主治医生诊断(AUC：0.793对0.714，Z＝0.434)，差异有统计学意义(P<0.05)。结论基于灰阶超声的影像组学特征可以提供更多的淋巴瘤诊断信息，对颈部淋巴瘤的诊断具有良好的效能，其诊断效能优于高年资超声主治医师。
