目的:探讨扩散峰度成像（diffusion kurtosis imaging,DKI）在预测高级别脑胶质瘤（high grade glioma,HGG）脑肿瘤报告和数据系统（The Brain Tumor Reporting and Data System,BT-RADS）3类病灶复发中的价值。方法:选择52例病理证实为HGG的患者,术后复查时行常规磁共振检查和DKI检查且评分为BT-RADS 3类,依据二次手术或随访结果将患者分为复发组（28例）和非复发组（24例）。测定两组患者强化病变、病灶周围水肿及对侧正常脑白质区的DKI扩散参数平均扩散率（mean diffusion,MD）、各向异性分数（fractional anisotropy,FA）以及峰度参数平均峰度（mean kurtosis,MK）、径向峰度（radial kurtosis,Kr）及轴向峰度（axial kurtosis,Ka）。对各参数值进行标准化处理,从而得到相对平均扩散率（relative MD,r MD）、相对各向异性分数（relative FA,r FA）、相对平均峰度（relative MK,r MK）、相对径向峰度（relative Ka,r Ka）及相对轴向峰度（relative Kr,r Kr）,通过两独立样本t检验或秩和检验确定DKI参数在两组间的差异,对有统计学意义的DKI参数绘制受试者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线;采用卡方检验比较BT-RADS分类在两组间的差异,并绘制ROC曲线,计算相应的曲线下面积（area under the curve,AUC）、敏感性、特异性和相应的阈值。通过两者的联合ROC曲线分析评估DKI鉴别高级别脑胶质瘤BT-RADS 3类病变复发和非复发的附加价值。结果:HGG复发组和非复发组患者的临床特征（性别、年龄、WHO分级、手术方式）无统计学意义（P＞0.05）。HGG复发组强化病变的r MK值高于非复发组,差异具有统计学意义（P＜0.05）,ROC分析r MK值的AUC、敏感性、特异性及相应的阈值分别为0.876、82.1%、87.5%、0.867。BT-RADS分类在HGG复发组与未复发组之间具有统计学意义（P＜0.05）,ROC分析AUC、敏感性、特异性分别为0.774、89.3%、41.7%。BT-RADS分类联合DKI检测肿瘤复发的AUC、敏感性、特异性分别为0.905、85.7%、87.5%。结论:BT-RADS分类对HGG复发具有一定的预测效能,在BT-RADS分类系统中加入DKI参数可以提高对BT-RADS 3类HGG复发与未复发的鉴别诊断能力。