结直肠癌肝转移疾病是影响结直肠癌患者治疗和预后的主要原因,大约有一半的结直肠癌患者会发生肝转移。因此,如何更准确地鉴别出肝转移病灶和更早的预测出肝转移风险是非常重要的。然而,临床医师目前主要是凭借多年的临床经验,通过常规的影像对疾病进行定性评估,还达不到精准医疗的效果。近年来,随着影像组学技术的不断发展,很多研究学者对肿瘤疾病的鉴别和预测有了新的思路。本文在研究结直肠癌肝转移病灶鉴别困难问题上,给出了基于影像组学特征的结直肠癌肝转移病灶鉴别方法;在研究结直肠癌患者肝转移风险预测的问题上,给出了基于影像组学特征结合临床特征的结直肠癌肝转移风险预测方法。论文的主要工作内容如下:（1）研究了结直肠癌肝转移病灶鉴别问题,给出了基于影像组学特征的结直肠癌肝转移病灶鉴别方法。分别提取结直肠癌肝转移（Colorectal liver metastasis,CRLM）和肝细胞癌（Hepatocellular carcinoma,HCC）病灶区域特征,利用最小绝对收缩选择算子（Least absolute shrinkage and selection operator,LASSO）和递归消除（Recursive feature elimination,RFE）算法对提取的病灶特征进行选择,选用支持向量机（Support vector machine,SVM）分类器训练模型。结果基于影像组学特征的方法对于CRLM病灶有很好的效果。验证集模型的准确率90%,特异度92%,灵敏度93%,AUC值为0.93。（2）研究了结直肠癌患者肝转移风险预测问题,给出了基于影像组学特征结合临床特征的结直肠癌肝转移风险预测方法。分别提取CRLM和结直肠癌未发生肝转移（Colorectal non liver metastases,CRNLM）病灶区域特征,通过最大相关最小冗余（Minimum redundancy maximum correlation,m RMR）和LASSO特征选择算法对提取的病灶特征进行选择,患者的病理信息进行统计分析。选用逻辑回归（Logistic regression,LR）分类器训练预测模型,结果显示影像组学特征结合临床特征训练的预测模型预测的效果较好,验证集模型的准确率90%,特异度94%,灵敏度86%,AUC值为0.96。（3）设计并开发了结直肠癌肝转移病灶鉴别系统,该系统主要包括图像预处理、特征提取、特征选择、训练模型和病灶鉴别五个功能,该系统能够输入患者的CT图像进行肝转移病灶的鉴别,辅助医师进行病情分析。