背景:肝细胞癌是世界范围内最常见的恶性肿瘤之一,中国每年的新发病例占全球一半以上。肝细胞癌的分级被认为是影响患者预后的重要预测因素,高级别的肝细胞癌相比于低级别的肝细胞癌在肝切除和移植后的转移和复发率高并且预后差。因此术前评估肝细胞癌的分级有助于临床治疗策略的选择及评估预后。肝细胞癌的分级通常在术后由病理学进行评估,很难在术前进行评估。影像组学因其可以在术前非侵入性将医学图像转换为可挖掘的高维特征,有望作为一种新方法对肝细胞癌的分级进行术前预测。目的:探究基于增强CT影像组学术前预测肝细胞癌分级的研究方法:本研究经伦理委员会批准。回顾性分析在我院术前行增强CT的161例肝细胞癌患者,所纳入病例均具有完整薄层门脉期CT图像及临床和病理学资料。将其分为训练数据集112例、测试数据集49例。应用门脉期CT图像提取影像组学特征,其中包括直方图特征、形态学特征、灰度共生矩阵特征、基于灰度共生矩阵的Haralick特征、游程矩阵特征、灰度连通区域矩阵特征。基于LASSO逻辑回归方法进行特征降维,选择与肝细胞癌分级相关的组学特征并构建影像组学标签,绘制受试者操作特征曲线评价影像组学标签术前预测肝细胞癌分级的诊断效能,同时在测试数据集中进行验证。结果:通过影像组学的特征提取及降维后,7个影像组学特征用于构建影像组学标签。基于门脉期CT的影像组学标签在低、高级别肝细胞癌之间有显著差异(P<0.01)。基于门脉期CT的影像组学标签在评估肝细胞癌分级中显示出良好的效能。影像组学标签在训练数据集中AUC为0.890;在测试数据集中AUC为0.938。结论:基于增强CT的影像组学可用于术前评估肝细胞癌分级,同时作为一种无创性辅助工具用于肝细胞癌患者治疗策略的选择。