目的： 评估增强CT列线图预测模型在鉴别诊断直径≤5cm的胃间质瘤(GST)与胃神经鞘瘤(GS)中的应用价值。 资料与方法： 本研究回顾性分析了2018年1月至2023年6月间,在弋矶山医院由手术病理及免疫组化证实的84例GST患者和23例GS患者的临床资料及增强CT图像特征,共计纳入23个相关变量。通过单因素分析筛选出影响显著的变量(P<0.05),并将这些变量用于构建多因素预测模型,并绘制相应的列线图。模型的诊断效能通过受试者操作特征(ROC)曲线及其曲线下面积(AUC)进行评估,并通过DeLong检验比较不同变量和列线图的诊断效能。模型的准确性通过校正曲线进行内部验证,并通过2折交叉验证进一步验证。 结果： 单因素分析确定8个显著变量：肿瘤形态、生长部位、生长方式、静脉期不均匀率(SHRTv)、静脉期强化率(ERTv)、延迟期强化率(ERTd)、静脉期增强程度(DEv)和延迟期增强程度(DEd),其中肿瘤形态、生长部位和DEd为鉴别诊断的独立影响因素。列线图区分GST与GS的AUC为0.894(95% CI：0.818-0.969),灵敏度为79.8%,特异度为91.3%。校正曲线表明模型预测与实际观测结果具有良好一致性,2折交叉验证显示平均AUC为0.839,敏感度和特异性分别为83.3%/76.9%和92.7%/83.9%。结论：基于增强CT特征的列线图预测模型在鉴别直径≤5cm的GST与GS中显示出高效能,通过内部验证和交叉验证证实了其可靠性。