目的:食管癌术后进展是食管癌手术治疗失败的主要原因,早期预测患者术后的进展风险有利于制定个体化的治疗方案,改善患者的生存预后。本文探讨基于治疗前CT影像组学模型预测食管鳞状细胞癌（ESCC）切除术后无病生存期（disease-free survival,DFS）的价值。材料与方法:本研究回顾性收集了在2013年2月至2019年8月期间经术后病理证实为鳞状细胞癌的食管癌患者184例（训练集=184例,内部验证集=56例）,获取其治疗前的CT图像,利用ITK-SNAP软件进行肿瘤感兴趣区勾画并使用Python 3.6中的Py Radiomics开源工具箱提取影像组学特征,采用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）-cox回归筛选关键特征后构建影像组学模型。采用单因素及多因素Cox回归分析方法筛选出与术后DFS具有明显相关性的临床因素建立临床模型。最后合并两个模型得到影像组学-临床模型。采用一致性指数（C指数）评价模型的区分度,绘制校正曲线评价预测值和实际临床观察值之间的一致性。采用Kaplan-Meier生存曲线分析和log-rank检验评价模型的风险分层能力。结果:共筛选出10个关键影像组学特征建立影像组学模型。术后病理淋巴结分期为DFS独立的临床风险因素,用于建立临床模型。影像组学-临床模型表现出较佳的区分度,训练集C指数为0.744（95%CI:0.689,0.799）,验证集C指数为0.774（95%CI:0.676,0.872）,并且在训练集及验证集中均能良好地区分术后进展高危人群,高危组中的中位DFS明显低于低危组（训练集,16个月vs39个月,P<0.001;验证集,11个月vs 24个月,P<0.001）。结论:本研究构建并验证了基于治疗前CT图像预测ESCC患者术后DFS的影像组学-临床模型,该模型能筛选出术后进展高危人群,为指导个体化治疗提供依据。