肝细胞癌是常见的恶性肿瘤之一,其恶性程度高,预后性差,具有高发病率和高死亡率的特点。影像组学提供了一种量化分析方法,可将医学影像中的组织病理学、肿瘤生物学等信息转化为高维量化特征信息,并结合人工智能算法进行数据挖掘与统计分析,协助临床进行肿瘤的早期诊疗。本文介绍了影像组学在肝细胞癌鉴别诊断、病理分级、微血管侵犯与免疫组化标志物预测中的研究进展,讨论了在数据量、模型可靠性等方面存在的不足,并指出未来可向多中心、多任务等方向发展,以期为肝细胞癌的辅助诊断提供参考。