摘要目的探讨MRI的不同影像组学模型预测术前脑胶质瘤O6-甲基鸟嘌呤-DNA甲基转移酶(O6-methylguanine-DNA methyltransferase，MGMT)启动子甲基化状态的效能。材料与方法回顾性分析经手术病理证实的114例大脑胶质瘤患者的MRI影像资料，包括T1WI、T2WI、ADC及T1WI增强序列。其中MGMT启动子甲基化阳性58例，阴性56例，按8∶2比例分为训练组(91例)与验证组(23例)，在T2WI及T1WI增强序列分别对肿瘤加水肿区及肿瘤核心区进行三维手工分割，提取总共688个影像组学特征，采用主成分分析进行特征降维，方差分析用于特征筛选，应用逻辑回归(Logistic regression，LR)算法、Lasso的逻辑回归算法(Logistic regression via Lasso，LR-Lasso)、支持向量机(support vector machine，SVM)、贝叶斯分类器(native Bayes，NB)构建诊断模型，5倍交叉验证方法用于训练模型，验证组数据用于评估模型的预测性能，ROC曲线用于计算模型的准确率、敏感度和特异度，ROC曲线下面积(area under curve，AUC)用于评估模型的预测性能。结果LR模型的AUC值、准确率为0.90和91%，敏感度和特异度为92%和91%，LR-Lasso模型的AUC值、准确率为0.80和74%，敏感度和特异度为67%和82%，SVM模型的AUC值、准确率为0.89和87%，敏感度和特异度为83%和91%，NB模型的AUC值、准确率为0.69和74%，敏感度和特异度为75%和72%。基于LR模型预测效能最高。结论MRI影像组学模型对预测术前脑胶质瘤MGMT启动子甲基化的状态具有一定应用价值，4种模型预测效能中LR模型预测效能最高。
