目的:探讨基于 18F-脱氧葡萄糖(FDG)PET/CT的影像组学预测神经母细胞瘤(NB)美国儿童肿瘤协作组(COG)危险度分层的价值。 方法:回顾性分析2018年3月至2019年11月间于北京友谊医院病理证实为NB的125例患儿(男51例、女74例，年龄：0.5～10.5岁)的 18F-FDG PET/CT图像。根据COG分层系统将患儿分为高危组和非高危组(包括中危和低危)。分别从PET和CT图像中提取影像组学特征并进行特征筛选。利用logistic回归构建基于影像组学特征的模型(R_model)，计算影像组学评分(Rad_score)；基于Rad_score和人口学特征构建第2个模型(RD_model)；最后基于Rad_score、人口学特征和临床特征构建第3个模型(RDC_model)。采用受试者工作特征(ROC)曲线评估各模型的预测性能。 结果:训练集包含94例NB患儿(高危63例，非高危31例)，验证集包含31例NB患儿(高危21例，非高危10例)。通过筛选得到4个影像组学特征，其中2个特征基于CT图像，另外2个特征基于PET图像。在训练集和验证集中，R_model、RD_model、RDC_model预测NB患儿COG危险度分层的曲线下面积(AUC)分别为0.91和0.86、0.94和0.92、0.98和0.95；准确性分别为86%(81/94)和84%(26/31)、89%(84/94)和84%(26/31)、93%(87/94)和87%(27/31)。结论:基于 18F-FDG PET/CT的影像组学可准确地预测NB患儿COG危险度分层，联合人口学特征和临床特征，可进一步提高预测COG危险度分层的准确性，为NB个性化精准治疗方案的制定提供帮助。