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目的:研究基于CT影像的纹理分析对肝细胞癌微血管侵犯的预测价值,为临床术前制定治疗方案和评估预后提供影像学依据。材料与方法:回顾性分析我院2017年5月至2018年11月经外科手术及组织病理学确诊的肝细胞癌(Hepatocellular Carcinoma,HCC)患者的CT影像资料,严格按照纳入标准和排除标准选择研究对象102例。由两位放射科医师独立评估肝细胞癌的CT影像学征象,包括肿瘤边缘、有无包膜、肿瘤周围强化、低密度晕征、瘤内动脉和肿瘤-肝差值等。根据病理报告微血管侵犯(Microvascular invasion,MVI)分级将病例分为无微血管侵犯M0组及有微血管侵犯M1+M2组。将术前CT图像导入Ma Zda软件,手工勾画病灶的感兴趣区,提取平扫期、动脉期、门脉期及平衡期CT图像中病灶的纹理特征。通过Fisher系数、分类错误概率联合平均相关系数(POE+ACC)、交互信息(MI)三者联合的方法(MI+PA+F)筛选出30个最佳纹理参数。运用统计学方法,对所得的参数进行受试者工作特征曲线(ROC)分析。结果:纳入研究的HCC患者102例,男性92例,女性10例。根据微血管侵犯分级分组M0组34例,M1+M2组68例。结果显示在临床资料中Edmondson-Steiner分级在M0组及M1+M2组之间差异具有统计学意义(P=0.012;P<0.05)。对于影像学特征的评估,肿瘤大小、肿瘤边缘是否光滑及瘤内动脉征象在M0组及M1+M2组之间差异具有统计学意义(P<0.001;P=0.003;P<0.001),观察者间一致性Kappa值0.648-0.859。基于图像提取的纹理特征在M0组及M1+M2组之间差异具有统计学意义的参数在门脉期最多,以游程矩阵参数最有价值,比较各期相CT图像的灰度游程矩阵参数的相关值,M1+M2组均比M0组高。通过ROC曲线分析比较,基于平扫期、动脉期、门静脉期及平衡期最佳纹理参数都是源于灰度游程矩阵,其中基于平扫CT图像的最佳纹理参数135dr_GLev Non U(135度灰度不均匀性)的ROC曲线下面积为0.766,截断值为1055.00;基于动脉期CT图像的最佳纹理参数Vertl_RLNon Uni(垂直向游程不均匀性)的ROC曲线下面积为0.764,截断值为5974.38;基于门静脉期CT图像的最佳纹理参数45dgr_GLev Non U(45度灰度不均匀性)的ROC曲线下面积为0.762,截断值为924.34;基于平衡期CT图像的最佳纹理参数Vertl_RLNon Uni(垂直向游程不均匀性)的ROC曲线下面积为0.754,截断值为4867.80。结论:CT图像的纹理分析可以用来术前预测肝细胞癌微血管侵犯,门脉期具有统计学意义的纹理特征最多,灰度游程矩阵参数有助于提示肝细胞癌微血管侵犯,是一种创新性的无创性影像学评估手段,对临床术前制定治疗方案和肿瘤预后评估具有应用价值。