构建一种基于腮腺定量磁共振成像（MRI）参数的模型，用于预测疑似原发性干燥综合征（pSS）患者的唇腺活检（LSGB）结果，以期为临床减少不必要的有创检查提供参考。

选取2022年9月至2023年6月扬州大学附属医院收治的140例疑似pSS患者（其中pSS 80例，非pSS 60例），均接受腮腺MRI检查。采用迭代分解水脂序列（IDEAL‑IQ）获取脂肪分数（FF），并采用体素内不相干运动（IVIM）序列测定扩散系数（D）、伪扩散系数（D*）及灌注分数（f）。比较pSS组与非pSS组的MRI定量参数差异，分析各参数与LSGB病理分级的相关性，并通过受试者工作特征（ROC）曲线评估其诊断价值。依据LSGB结果对患者进行分组，采用单因素及多因素Logistic回归筛选独立预测因素，构建列线图预测模型，并进行内部验证。

pSS组腮腺FF值与f值显著高于非pSS组，D值显著低于非pSS组（均P＜0.001）。FF、D、f诊断pSS的ROC曲线下面积（AUC）分别为0.758、0.728、0.654（均P＜0.05）。FF与f值与LSGB病理分级呈正相关（r＝0.366、0.186，均P＜0.05），D值与之呈负相关（r＝－0.35，P＜0.001）。多因素Logistic回归显示，MRI影像分级、FF值及D值是预测LSGB阳性的独立危险因素（P均＜0.05）。据此构建的列线图模型具有良好的区分度（C指数＝0.807）与拟合优度（Hosmer‑Lemeshow检验：P＝0.991），预测LSGB阳性的AUC为0.866（95%CI：0.806～0.927），敏感度73.8%，特异度88.3%。

基于腮腺FF值、D值及MRI影像分级构建的预测模型，可较可靠地预测疑似pSS患者的LSGB阳性结果，有望用于临床筛选需行唇腺活检的患者，减少不必要有创操作。