杨易，冯峰，傅爱燕，杨彦松，葛亚琼，龚海鹏

宫颈癌的发病率和死亡率均居女性恶性肿瘤的第四位，仅次于乳腺癌、结直肠癌和肺癌。2018年全球约有57万例宫颈癌患者和31.1万的死亡病例[1]。美国国立综合癌症网络(National Comprehensive Can-cer Network，NCCN)于2015年提出的宫颈癌临床实践指南中将淋巴脉管间隙侵犯(lymphovascual space invasion，LVSI)列为宫颈癌复发的中危因素之一，它可导致宫颈癌复发的风险增加30%[2-4]。当存在中危因素时建议行辅助放疗或放化疗[5]。根据2018年国际妇产科联盟(International Federation of Gynecology and Obstetrics，FIGO)指南，LVSI不会改变宫颈癌分期，但会对治疗决策产生影响[6]。LVSI是重要的预后不良因素，可显著降低早期宫颈癌患者的生存率[7]。因此，准确诊断LVSI是目前宫颈癌患者生存期和个体化治疗选择的重要影响因素。由于病理活检取材受限，在宫颈癌术前对LVSI状态进行准确判断有一定难度。因此，通过影像学方法在术前对宫颈癌LVSI的准确预测有重要意义。

MRI具有软组织分辨力高、多方位、多参数和多序列成像等特点，可对宫颈癌病灶的大小、有无宫旁和阴道浸润、淋巴结转移和治疗效果等方面进行评估[8-9]。影像组学(radiomics)是从断层图像(如MRI、CT、PET)中提取大量的影像特征，并通过自动化数据特征化算法将感兴趣区(region of interest，ROI)内的影像信息转化为数字化数据，更深层次的挖掘、预测和分析影像信息[10-11]。通过建立影像组学模型得到的定量参数可作为评估肿瘤异质性的影像学生物指标(imaging biomarker，IB)，并且具有非侵入性和可重复性的优点[12-13]。本研究中对宫颈癌的影像组学特征和临床危险因素进行分析，建立并验证了一种用于预测宫颈鳞癌LVSI状态的影像组学列线图。……