目的:运用CT影像特征以及影像组学特征在术前预测胸腺瘤的不同组织学分型进而预测其侵袭程度。方法:回顾性分析2013年1月至2019年6月天津医科大学肿瘤医院经手术或穿刺病理及免疫组织化学证实的225例胸腺瘤患者临床、病理及影像学资料,分析临床特征与组织学分型的相关性,并从病灶位置、长短径、形态、边界、密度及强化方式等方面总结其影像表现特征。使用ITK-SNAP软件手动对胸腺瘤区域进行勾画,对勾画分割完成的胸腺瘤ROI区域进行肿瘤最大横截面积的影像组学特征化提取,记录并统计肿瘤最大横截面积的定量参数,采用受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve,ROC）及LASSO算法评价各参数与低危组、高危组之间的相关性。结果:A型胸腺瘤长径均值最小,边界清楚,密度均匀;低危组与高危组在形态、边界、有无囊变坏死、有无侵犯周围组织上有统计学差异（P<0.05）,在肿瘤位置、肿瘤长短径、平扫CT值及密度是否均匀、是否均匀强化、有无钙化、钙化类型、是否有远处转移上无统计学意义（P>0.05）。B3型胸腺瘤易可见中心型点簇状钙化。影像组学模型共筛出3组特征,形态（圆度）以及两个小波特征（wave_glszm_8LH_GLN和wave_glszm₁6_HH_ZSN）。经SVM机器学习建模后,测试集AUC、准确度、敏感度和特异度分别为0.701,0.657,0.606和0.706,均较常规影像特点AUC值高。结论:低危组胸腺瘤的影像学表现多为类圆形或椭圆形,边界清楚,增强后呈明显强化;高危组胸腺瘤更易出现囊变坏死,且多侵犯周围组织;局限且均匀的小肿物考虑A型的可能,出现中心型点簇状钙化且周围侵犯更倾向B3型。影像组学支持肿瘤形态为类圆形或椭圆形时低危组可能性更大的观点。影像组学特征分析对区分低危组和高危组胸腺瘤上有较好的鉴别能力,且比常规影像特征更具优势。因此运用CT影像特征以及影像组学特征对预测胸腺瘤的不同组织学分型甚至预测侵袭程度有一定提示作用。在本研究基础上,采用三维分析、平扫及增强CT结合的影像组学预测模型来预测胸腺瘤侵袭程度,结果可期。