目的：
　　本课题探讨基于DWI的影像组学模型对肝细胞癌和肝血管瘤进行鉴别诊断的可行性。
　　方法：
　　回顾性纳入2017年1月至2019年1月期间在广州中医药大学第一附属医院经病理或临床诊断为肝细胞癌和肝血管瘤,且行MRI扫描获得ADC图像的共126例患者(肝细胞癌68例,肝血管瘤58例)。对ADC图像的病灶区进行手动分割得到134个病灶(肝细胞癌68个,肝血管瘤66个),提取960个特征参数。其中94个病灶作为训练组,40个作为验证组。利用Lasso回归对特征参数降维并构建预测模型,采用受试者工作特征曲线(ROC)评价诊断效能。在验证组中,2名影像科医师仅根据DWI序列图像鉴别诊断肝细胞癌和肝血管瘤,比较其与影像组学模型的诊断效能差异。
　　结果：
　　训练组和验证组患者的年龄及病灶部位构成具有统计学差异,训练组和验证组患者的性别及病变类型构成差异无统计学意义。其中不典型强化肝细胞癌有12例,病灶直径1.6~5.8cm,平均3.4cm,标准差1.420;不典型强化肝血管瘤有6例,病灶直径1.2~3.6cm,平均2.1cm,标准差0.983。
　　降维后筛选出14个系数非零的特征参数。训练组模型准确率95.7%(90/94),敏感度93.2%(41/44),特异度98.0%(49/50),ROC下面积(AUC)为0.994(95%可信区间为0.985～1.000);验证组模型准确率90.0%(36/40),敏感度87.5%(21/24),特异度93.8%(15/16),AUC为0.964(95%可信区间为0.910～1.000)。在验证组中,2名影像科医师诊断的AUC分别为0.832(95%可信区间为0.717～0.948)和0.819(95%可信区间为0.680～0.959)。
　　结论：
　　基于DWI的影像组学模型在鉴别肝细胞癌与肝血管瘤中有着很高的诊断效能，其优于低年资影像科医师根据DWI图像作出的诊断，并且在鉴别不典型肝细胞癌与肝血管瘤中，基于DWI的影像组学模型具有一定的价值。该无创性鉴别诊断的方法，为临床诊疗提供一种新的思路。