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为解决乳头状甲状腺癌（PTC）术前准确预测甲状腺外侵犯（ETE）以优化手术决策的难题，研究人员开展基于 MRI 特征的预测模型构建与验证研究。发现年龄、突出值和 ADCBest率为独立预测因子，模型具良好区分度与临床价值，为诊疗提供新工具。
本研究旨在利用 MRI 特征开发并验证乳头状甲状腺癌（PTC）术前甲状腺外侵犯（ETE）的预测模型。回顾性分析 140 例确诊 PTC 病例，分为训练组（n=84）和验证组（n=56），评估 T2 加权成像、多期增强 MRI 及扩散加权成像等特征与临床数据。单因素和多因素 Logistic 回归筛选出 ETE 独立预测因子并构建列线图模型，通过 ROC 曲线、DeLong 检验等评估其区分度、校准度和临床实用性，同时进行亚组分析。结果显示，年龄、突出值和表观扩散系数最高值比率（ADCBest率）为 ETE 独立预测因子，列线图在训练组（AUC=0.826，Hosmer-Lemeshow p=0.882）和验证组（AUC=0.805，Hosmer-Lemeshow p=0.585）均表现出强区分度、良好校准度和临床实用性，在不同 MRI 场强（1.5 T 和 3.0 T）及性别亚组中性能稳定。值得注意的是，ADCBest率（AUC=0.742）预测效能优于 ADC 平均值比率和 ADC 最小值比率，且其与性别存在显著交互作用（p=0.02），在男性 PTC 患者中预测 ETE 的 AUC 为 0.897，显著高于女性（AUC=0.644）。研究表明，包含年龄、突出值和 ADCBest率的列线图模型可有效预测 PTC 患者术前 ETE，辅助外科医生优化治疗决策，ADCBest率或成为 MRI 功能成像中有潜力的新型指标。
