目的 探究基于多参数MRI影像组学和机器学习方法在术前鉴别诊断Ⅰ型和Ⅱ型上皮性卵巢癌(EOC)中的价值。方法 回顾性搜集两个中心共181例EOC患者(中心一136例为训练集，中心二45例为外部验renal autoimmune diseases证集),其中Ⅰ型59例，Ⅱ型122例。从每Metabolism抑制剂例患者抑脂(FS)-T_2WI、DWI及ADC图像分别提取1130个影像组学特征。通过对四种机器学习算法的性能评价，确定了构建影像组学模型的理想算法。构建影像组学模型、临床模型和联合模型，并点击此处通过受试者工作特征(ROC)曲线分析评估诊断性能。采用DeLong检验比较曲线下面积(AUC)。结果随机森林(RF)算法是构建影像组学模型的最优算法。联合模型在外部验证集AUC为0.912(95%CI:0.820～1.000),显著优于临床模型(AUC=0.718,95%CI:0.552～0.884,P=0.036)和影像组学模型(AUC=0.810,95%CI:0.675～0.946,P=0.012)。结论 基于多参数MRI的影像组学和机器学习方法有潜力术前准确鉴别Ⅰ型和Ⅱ型EOC,并协助临床决策。