目的采用MRI影像组学方法对胶质瘤的高、低级别进行术前评估。方法纳入154例经病理证实的脑胶质瘤病人,其中WHO Ⅱ级(低级别胶质瘤)75例,WHO Ⅲ~Ⅳ级(高级别胶质瘤)79例,随机分为训练集和验证集各77例。应用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)表示训练集和验证集性能。利用影像组学标签联合病理学检测构建评估高、低级别脑胶质瘤的预测模型,并采用影像组学诺模图反应测试模型。结果采用LASSO方法在388个影像组学特征中选择3个标签特征,联合病理结果进行二分类建模。诺模图显示联合影像组学标签及病理结果构建的模型图可以显著提高诊断效能。训练集中AUC达到0.850,特异性达81.8%,敏感性为77.3%;验证集中AUC达0.836,特异性达83.3%,敏感性为77.3%。LASSO构建的模型评估决策曲线高于其他模型。结论 MRI影像组学方法可在术前帮助区分脑胶质瘤的高、低级别。