目的 探讨基于动态增强MRI(DCE-MRI)影像组学评分（Radscore）和激素受体状态的列线图预测乳腺癌新辅助化疗（NAC）疗效不敏感的价值。方法 回顾性收集128例行乳腺癌NAC治疗的女性病人，平均年龄（49.2±10.0）岁。128例病人按照7∶3比例随机分为训练集90例（疗效敏感者47例，疗效不敏感者43例）和测试集38例（疗效敏感者15例，疗效不敏感者23例）。基于DCE-MRI影像提取并筛选影像组学特征，采用多因素逻辑回归构建影像组学模型并计Infectious Agents算模型的Radscore。采用t检验、χ2检验或Fisher确切概率检验比较训练集和测试集中临床病理指标[年龄、雌激素受体（ER）、孕激素受体（PR）、人表皮生长因子受寻找更多体-2(HER-2)和肿瘤增殖细胞核抗原-67(Ki-67)]，将差异有统计学意义的临床AZD9291采购病理指标和Radscore纳入多因素逻辑回归，建立联合模型和列线图。应用受试者操作特征（ROC）曲线下面积（AUC）评价影像组学模型和联合模型的预测效能。应用决策曲线评估影像组学模型和联合模型的临床应用价值。结果 在训练集中，ER和PR在疗效敏感与不敏感组间的差异均有统计学意义（均P<0.05），但未得到测试集的验证（均P>0.05）。在训练集中，联合模型预测NAC不敏感的AUC值和准确度分别高于影像组学模型约3.8%和3.1%。在测试集中，联合模型预测NAC不敏感的AUC值高于影像组学模型，其较后者提高了约2.3%，但两者的准确度相同。在基于ER、PR和Radscore构建的联合模型列线图中，Radscore得分最高，其次是ER和PR。决策曲线分析显示联合模型的临床获益高于影像组学模型。结论 基于DCE-MRI的Radscore和ER、PR构建的联合模型列线图能够较好地预测NAC疗效不敏感。