【目的】探究基于首诊腹部 CT 脂肪和肌肉建立的影像组学模型在急性百草枯（Paraquat，PQ）中毒后预测患者发生贫血的可行性。

【材料与方法】本项为单中心回顾性研究，纳入2018年7月至2022年8月于云南大学附属医院就诊并确诊为PQ中毒且初测血红蛋白计数正常的178名患者。根据患者入院五天内的血红蛋白计数情况分为正常组和异常组，并采用随机抽样方法将两组分别按照7:3分为训练组和测试组。在腹部CT第3腰椎中心层面勾画皮下脂肪（Subcutaneous adipose tissue，SAT）、肌肉、内脏脂肪（Visceral adipose tissue，VAT）区域，并获取影像特征。通过数据预处理和特征选择,建立10种分类器模型，应用受试者工作特征（Receiver operating characteristic，ROC）曲线分析评估各区域模型的预测效能，并得到影像组学评分。通过单、多因素逻辑回归分析患者相关临床指标获得独立危险因素，将其与最佳模型影像组学评分结合共建诺模图。

【结果】SAT、肌肉和VAT区域影像组学模型的曲线下面积（Area Under the Curve，AUC）分别为0.794、0.764 和 0.759。多因素逻辑回归示：尿百草枯浓度（Urinary paraquat concentration，UPQC）和女性是急性百草枯中毒后患者贫血的独立危险因素。将UPQC、性别与SAT区域模型影像组学评分共同建立诺模图，AUC值为0.953。

【结论】基于首诊腹部CT第3腰椎中心层面SAT、VAT和肌肉区域构建的影像组学模型均能预测急性PQ中毒后患者贫血的发生，其中SAT模型的预测效果最佳。基于UPQC、性别与SAT区域模型影像组学评分建立的诺模图，对急性百草枯中毒后患者贫血有较好的预测性能。