目的:本研究旨在构建并验证术前预测小肝癌早期复发（≤2年）的影像组学诺莫图模型。材料与方法:本研究共纳入2015年1月至2018年12月期间在我院接受了手术切除（SR）或射频消融术（RFA）的137例小肝癌患者,并将其分为训练组（111例）和验证组（26例）。使用Ma Zda软件在磁共振图像上提取出基于肿瘤全体积的影像组学特征。使用最小绝对收缩选择算子（LASSO）方法进行数据降维、特征选择和影像组学特征构建,并计算影像组学评分（Rad-score）。通过单因素和多因素逻辑回归分析寻找潜在的独立危险因素,包括临床因素、影像学特征和Rad-score,建立一个组合模型。构建基于该组合模型的影像组学诺莫图,为临床提供可定量预测小肝癌患者早期复发概率的方法。进一步分析预测模型在训练组及验证组的曲线下面积（AUC）,评估影像组学诺莫图模型的预测效能。结果:62例（62/137,45.2%）患者在SR或RFA后发生了早期复发。在训练组中,通过单因素逻辑回归分析显示,肝硬化、乙肝感染、肝胆期低信号、Child-Pugh分级、血小板计数及Rad-score与早期复发相关。进一步通过多因素逻辑回归分析,结果显示仅有血小板计数（P=0.049）和Rad-score（P=0.001）是预测小肝癌早期复发的独立危险因素。基于该组合模型的影像组学诺莫图在训练组（AUC,0.981;95%CI:0.856-1.000）和验证组（AUC,0.784;95%CI:0.557-1.000）中表现出较好的预测小肝癌早期复发的作用。结论:基于术前磁共振的影像组学诺莫图,联合了血小板计数和Rad-score,对小肝癌患者发生早期复发的概率具有较好的预测效果。影像组学诺莫图模型可以作为一种有效便捷的方法用于小肝癌患者的个体化决策过程。