【摘要】肺磨玻璃结节（GGNs）是早期肺腺癌常见的影像学表现，其浸润程度是临床制定手术时机与手术方式及评估患者预后的核心 依据。CT 影像组学可高通量提取肉眼无法识别的定量影像特征，无创挖掘病灶内部特异性特征，为 GGNs 术前精准评估提供了新型技 术手段。本文系统综述了 CT 影像组学联合临床特征模型在肺 GGNs 术前浸润程度预测中的研究进展，总结联合预测模型构建关键技术、 临床应用优势及当前存在的局限性，为肺 GGNs 无创术前病理分级、个性化手术方案制定及精准诊疗开展提供参考。
【关键词】CT 影像组学；机器学习；肺磨玻璃结节；浸润程度；术前预测；个体化治疗