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目的:探讨多参数磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI),包括常规MRI、弥散加权成像(diffusion weighted imaging,DWI)及动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast enhanced MRI,DCE-MRI)对 ⅠB 1～ⅡA1 期宫颈癌原发灶转移潜能的评估及对盆腔转移性淋巴结(metastatic lymph node,MLN)与非转移性淋巴结(non-metastatic lymph node,NMLN)的鉴别诊断价值。方法:回顾性分析2016年1月至2018年6月本院经病理证实的57例ⅠB1～ⅡA1期宫颈癌患者,所有患者术前均行DWI及DCE-MRI检查,由两位对病理结果不知情的放射科医师对MR图像上的原发灶及所有可见的淋巴结独立进行后处理及测量,测量原发灶及淋巴结的表观弥散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)(ADCmean、ADCmin、ADCmax)和 DCE-MRI 定量灌注参数(Ktrans、Kep、Ve),测量各淋巴结的短轴直径及长轴直径以表征淋巴结的形态(圆形:长短轴直径比<1.2;椭圆形:长短轴直径比1.2～1.5;细长形:长短轴直径比>1.5),并对淋巴结的信号特征进行评估。根据术后病理检查结果,将与病理结果完全匹配的淋巴结纳入研究。采用组内相关系数(interclass correlation coefficient,ICC)及Kappa系数评价两名医师测量及评估结果的一致性。通过秩和检验和卡方检验比较分析转移性原发灶与非转移性原发灶之间、MLN与NMLN之间各相关参数的差异;通过logistic回归进行多因素分析并建立联合预测模型;受试者工作特征(receive operating characteristic,ROC)曲线用于分析各参数及联合预测因子的诊断效能;Delong检验用于分析不同参数ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)的差异。结果:1、19名患者发生盆腔淋巴结转移,38名患者无盆腔淋巴结转移;共纳入与术后病理完全匹配的淋巴结94枚,包括MLN30枚,NMLN64枚。2、两名医师间关于原发灶各参数的ICC值范围为0.821～0.993;两名医师间关于盆腔淋巴结各参数的ICC值范围为0.878～0.997;两名医师间关于淋巴结信号特征的Kappa系数为0.833,均具有良好的一致性。3、转移性原发灶组与非转移性原发灶组之间的ADC值及DCE-MRI定量灌注参数均无统计学差异(P>0.05)。4、MLN与NMLN之间形态特征无统计学差异(P>0.05)。MLN与NMLN之间信号特征存在显著差异(P=0.001),MLN信号多不均匀;MLN的短轴直径(9(6,10)mm)大于 NMLN(5.5(4,7)mm),差异有统计学意义(P<0.001);MLN 的 ADCmean(0.784(0.708,0.887)*10-3mm2/s)、ADCmin(0.656(0.598,0.791)*10-3mm2/s)及 ADCmax值(1.046(0.933,1.204)*10-3mm2/s)均小于 NMLN 的 ADCmean(1.065(0.938,1.109)*10-3mm2/s)、ADCmin(0.910(0.782,1.015)*10-3mm2/s)及 ADCmax值(1.219(1.134,1.301)*10-3mm2/s),差异有统计学意义(P<0.001);MLN 的 Ktrans(1.007(0.595,1.423)min-1)、Kep(1.307(0.841,1.746)min-1)及Ve 值(0.652(0.461,0.888))均大于 NMLN 的 Ktrans(0.466(0.247,0.732)min-1)、K.ep(0.852(0.509,1.360)min-1)及 Ve 值(0.459(0.278,0.660)),差异有统计学意义(P<0.05);在各MRI参数中,ADCmean具有最高的AUC值为0.849(0.747～0.951),敏感度为76.7%,特异度为90.6%。5、淋巴结短轴直径、ADCmean和Ktrans的联合预测因子的AUC值为0.930(0.882～0.979),最佳诊断界值为0.265,敏感度为86.7%,特异度为85.9%,其AUC值显著高于ADCmean的AUC值(P<0.05)。结论:1、ⅠB1～ⅡA1期宫颈癌原发灶的DWI及DCE-MRI相关参数无法评估原发灶的转移潜能。2、淋巴结的信号特征、短轴直径、DWI及DCE-MRI相关参数均可以用于鉴别ⅠB1～ⅡA1期宫颈癌患者的盆腔MLN与NMLN,其中ADCmean具有最佳的诊断性能。3、与单一的常规MRI、DWI和DCE-MRI相关参数相比,多参数MRI的联合应用可显著提高MLN的诊断水平。