〔摘　要〕 目的 探讨基于增强CT影像组学联合临床的列线图在术前预测肾透明细胞癌(ccRCC)WHO/ISUP分级中的价值。方法 回顾性纳入214例经病理证实且术前行增强CT扫描的ccRCC患者。根据WHO/ISUP分级将其划分为低级别(Ⅰ～Ⅱ级)和高级别(Ⅲ～Ⅳ级),按照4∶1随机分为训练集和测试集。从平扫及三期增强图像中分割感兴趣区(ROI),提取影像组学特征，Spearman等级相关系数和LASSO回归进行特征筛选与降维，KNN算法构建影像组学模型；单因素及多因素分析筛选临床及影像语义学特征，KNN算法构建临床模型；结合临床及影像组学标签构建联合模型，并绘制列线图。ROC曲线和Delong检验评估模型的诊断性能，校准曲线和决策分析曲线评估模型的准确性和临床实用价值。结果 最终筛选出8个临床特征和11个影像组学特征。联合模型在训练集和测试集中的AUC值分别为0.887和0.800,优于临床模型和影像组学模型。校准曲线结果表明联合模型与真实结果之间具有良好的一致性，决策曲线分析结果表明列线图可以获得良好的净收益。结论 联合影像组学和临床标签构建的列线图可以为术前预测ccRCC分级提供证据，从而指导临床决策。