【摘要】乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一，腋窝淋巴结转移是其关键的预后决定因素。近年来，MRI 影像组学作为新兴的无创分析 方法，通过从影像中高通量提取定量特征，并结合人工智能技术，在预测乳腺癌腋窝淋巴结转移方面展现出巨大潜力。本综述系统梳理了 基于乳腺癌原发灶、瘤周区域以及腋窝淋巴结本身的 MRI 影像组学模型的研究进展，指出其在预测淋巴结转移方面具有良好的诊断性能。进一步分析表明，融合影像组学特征与临床病理参数的多模态模型能够取得更优的预测效能。然而，该领域目前仍面临样本量有限、缺乏严格外部验证、特征可重复性不足等挑战。未来的研究应致力于通过多中心合作扩大数据集、标准化分析流程，并深化影像组学与基因组学等信息的整合，以推动其向稳健、可解释的临床辅助工具转化，最终实现乳腺癌患者腋窝淋巴结状态的精准个体化评估。 

【关键词】人工智能；影像组学；MRI；乳腺癌；腋窝淋巴结转移