目的 构建并评估一种利用非对比CT(NCCT)影像征象和临床因素预测自发性脑出血（sICH）患者血肿扩张（HE）的新预测模型。方法 回顾性分析2023年1月1日～2024年9月30日蚌埠医科大学第一附属医院收治的sICH患者，根据基线血肿容量增加是否>6 mL或33%分为HE组和血肿未扩张组。进行单因素和二元Logistic回归分析，以筛选出与HE发生显著相关的独立预测因子，在此基础上使用R语言构建列线图预测模型，并构建相关的临床模型和影像模型。通过ROC曲线、校准曲线和临床决策曲线评估列线图模型的预测性能。结果 发病-首检CT时间、糖尿病、血小板、低密度征、混合征、卫星征是HE发生的独立预测因素（P<0.05）。将以上因素建立列线图预测模型，其ROC曲线下面积为0.928，临床模型和影像模型分别为0.832和0.829，列线图模型的约登指数、敏感度和特异度整体上亦优于以上2种模型。校准曲线结果表明，列线图模型的预测概率与实际概率拟合度较好；决策曲线结果表明，该模型的阈值概率范围较宽。结论 基于NCCT影像征象和临床因素构建的列线图模型预测sICH患者HE发生的效能良好，优于单纯临床模型和影像模型，从而为患者HE的临床风险划分提供了一种有效且无创的工具。