背景:肝细胞肝癌（hepatocellular carcinoma,HCC）是临床发病率及病死率都很高一种恶性肿瘤,包括肝切除术和肝移植术在内的外科治疗是HCC患者长期生存最重要的手段,目前的外科手术技巧已趋于成熟完善,但术后复发率依然很高,远期疗效不佳;已有的研究有力的证实了微血管浸润（microvascular invasion,MVI）的存在是HCC术后复发的重要原因,针对MVI的治疗将是一个重要的新切入点,有助于提升HCC患者的远期疗效;《原发性肝癌诊疗规范（2019年版）》指出对于能手术切除或准备肝移植的HCC患者,不建议行术前病灶穿刺活检,以减少肿瘤播散风险,而肿瘤的异质性也限制了基于穿刺活检对MVI诊断的准确性,目前MVI的确诊只能依赖术后标本的病理检查,导致其诊断的滞后,因此术前准确预测MVI成为临床重点关注和迫切想要解决的问题。MSCT（multi-slice spiral CT,多层螺旋CT）增强扫描在HCC早期筛查及诊断方面应用广泛,提示我们一个思考方向:能否可以基于术前增强CT影像特征及一般临床因素建立一个模型用于预测MVI?列线图（Nomogram）是一种用于预测分析临床事件个体化发生概率的统计模型,它根据回归模型中各因素对因变量的贡献度来制定评分,最终计算每个患者总分来评估结局发生的概率。本研究旨在建立一个能准确预测乙型肝炎病毒（Hepatitis B virus,HBV）相关性HCC发生MVI的Nomogram评分模型,从而改善临床决策,例如患者个体化的治疗方案,随诊方案及疗效预测等。目的:探讨乙型肝炎病毒相关性肝细胞肝癌的一般临床因素及增强CT影像特征与MVI的相关性,建立术前预测其发生MVI风险的Nomogram评分模型。方法:收集2016年5月-2018年9月在我院进行肝癌部分肝切除术并术后病理免疫组化证实为HCC的患者132例,根据纳入及排除标准,最终选择80名符合研究条件的HCC患者纳入研究。收集患者的CT影像特征,包括肿瘤最大径、肿瘤边缘、肿瘤包膜、瘤周强化、瘤内出血坏死、瘤内动脉显影等;及一般临床因素,包括年龄、性别、肝功能分级（Child-Pugh分级）及血清甲胎蛋白（alpha-fetoprotein,AFP）水平等;与病理MVI结果进行对比分析;单因素分析有统计学意义（p<0.05）的纳入多因素logistic回归分析,筛选出MVI的独立影响因素;最终建立了包含AFP、肿瘤最大径、肿瘤边缘及瘤内动脉的Nomogram评分模型。利用受试者工作曲线（Receiver operator characteristics,ROC）评价模型的预测能力,并与TTPVI（Two-trait predictor of venous invasion,静脉侵犯的两种预测因子）和RVI（Radiogenomic venous invasion,放射性静脉侵犯）模型进行比较。结果:病理结果显示80例HCC患者中47例为MVI阳性,33例为MVI阴性,男性60例,女性20例,年龄25岁-81岁,平均年龄55.7岁;MVI阳性组及MVI阴性组患者的AFP、肿瘤边缘、肿瘤最大径、瘤内动脉、瘤周强化及低密度晕征与MVI有关（p<0.05）;多因素Logistic回归分析显示AFP、肿瘤最大径、肿瘤边缘及瘤内动脉是MVI的独立预测因子（p<0.05）;建立包含AFP、肿瘤最大径、肿瘤边缘及瘤内动脉的预测MVI的Nomogram评分模型,风险率范围为0.1-0.95,总分越高的HCC患者发生MVI的风险越大,根据Youden指数计算Nomogram评分模型的最佳分数截断值为116.38,敏感性为0.957,特异度为0.848;Nomogram模型的受试者工作曲线下面积（Area under receiver operator characteristics,AUROC）为0.93（95%CI[confidence interval,置信区间]:0.86-0.99）,判断性能均明显高于TTPVI（AUROC 0.67,95%CI:0.55-0.79）及RVI（AUROC 0.62,95%CI:0.49-0.74）,（P<0.001）。结论:AFP、肿瘤最大径、肿瘤边缘及瘤内动脉是MVI的独立预测因子;我们首次建立了HBV相关性HCC基于术前CT影像征象预测MVI的Nomogram评分模型,对HBV相关HCC患者MVI的预测显示出良好的准确性,预测性能高于TTPVI及RVI模型,可作为一种无创的术前预测MVI的方法。