目的 探讨脑小血管病(CSVD)影像组学在急性缺血性脑卒中(AIS)预后评估中的应用价值。方法 选取113例AIS患者,所有患者入院后均接受颅脑磁共振成像(MRI)检查,以数字成像与通信(DICOM)格式导出MRI图像,筛选预测预后的最佳影像组学特征,所用方法包括选择算子回归模型及最低绝对收缩,以支持向量机(SVM)模型验证和分析特征标签, SVM应用线性核及五折交叉验证实施模型训练,构建并测试基于CSVD的影像组学在AIS患者预后的预测模型,分析患者预后情况、影像组学特征及CSVD影像组学对AIS预后的预测效能。结果 113例AIS患者中预后良好患者占60.18%,预后不良患者占39.82%。单因素逻辑回归分析全部371个MRI影像组学特征,以LASSO回归降维模式对特征进行筛选,共计选出21个；根据五折交叉验证和LASSO回归模型中最优λ值选取有着最佳系数的影像组学特征(系数为非零)。基于最佳影像组学特征并以SVM分类建立AIS患者预后预测模型,以受试者工作特征曲线(ROC曲线)进行分析预测,预测训练集AIS患者预后的曲线下面积(AUC)、敏感度、特异度和准确度分别为0.955、0.964、0.949、0.955,测试集AIS患者分别为0.804、0.819、0.815及0.829。结论 CSVD影像组学在AIS预后评估中的预测效能较高,值得推广应用。