目的:探讨基于T2WI与表观扩散系数(apparent diffusion coefficient, ADC)的影像组学模型对前列腺癌(prostate cancer, PCa)和前列腺增生(benign prostatic hyperplasia, BPH)的鉴别诊断应用价值。方法:回顾性分析经穿刺活检病理证实的72例PCa患者与64例BPH患者的临床资料及原始MRI图像。使用ITK-SNAposttransplant infectionP软件手PLX5622溶解度动勾画整个肿瘤(不包括囊变、出血、坏死及钙化)生成三维体积(VOI),采用FAE软件分别从T2WI与ADC图像提取高通量影像组学特征，应用Pearson相关性分析及循环特征消除(RFE)方法进行特征选择，使用支持向量机(SVM)作为分类器构建影像组学模型MK-4827体内。采用分层随机抽样的方法将所有病例按7∶3分成训练集与验证集，通过绘制受试者工作特征(ROC)曲线及校准曲线分析评估各个影像组学模型的鉴别诊断效能与校准能力，并使用Delong检验评价模型间的差异。结果:经过特征选择，分别使用12、15、11个图像特征构建基于T2WI/ADC/T2WI+ADC的影像组学预测模型。训练集中T2WI/ADC/T2WI+ADC影像组学模型的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.88、0.92、0.96,验证集中T2WI/ADC/T2WI+ADC影像组学模型的AUC分别为0.85、0.89、0.91。Delong检验显示T2WI+ADC联合影像组学模型鉴别诊断效能显著高于单个序列模型，校准曲线显示联合影像组学模型具有较好的预测能力。结论:基于T2WI+ADC的联合影像组学模型有助于术前鉴别PCa和BPH。