目的 1p/19q 共缺失突变已被证明是低级别胶质瘤 (LGG)患者的良好预后和治疗计划的生物标志物。本研究的目的是建立一个联合临床和磁共振 (MRI)放射组学特征的列线图模型来预测 1p/19q共缺失状态。方法 回顾性研究了来自癌症影像数据库的 2 个不同数据集的 209 名经病理证实的 LGG患者。先使用三次插值方法从T2和T1加权后对比MRI 重采样数据中提取放射组学特征。然后最大相关最小冗余 (mRMR) 和 最小绝对收缩和选择算子(LASSO)用于选择特征。我们将独立的临床特征纳入放射组学特征模型并形成一个联合模型(即基于放射组学特征的列线图)。将联合模型的性能与其他两种模型的性能进行了比较，通过接受者操作特征(ROC)分析用于评估模型的性能，并计算临床效用指数 (CUI)，分析了所选特征的分布和相关性。结果我们结合mRMR 和 LASSO 分析选择14个最佳放射组学特征来构建放射模型。与单独的放射特征模型相比，结合临床特征和 Radscore 的列线图联合模型在预测 1p/19q 共缺失突变方面表现出较好的灵敏度和辨别力(灵敏度：训练队列：0.91，验证队列：0.83；AUC：训练队列：0.93，验证队列： 0.93)。CUI 显示该模型取得了令人满意的正负值。我们的最终模型在训练集和外部测试集上分别达到了100% 和 80% 的准确率。结论 本研究表明，凭借联合模型可以识别 LGG患者的 1p/19q 共缺失状态。