摘要：肝细胞癌(Hepatocellular Carcinoma, HcC)是一种发病率和死亡率高的疾病。门静脉癌栓(portal vein tumour thrombus, PVTT)的出现通常意味着疾病晚期和预后不良。人工智能(Artificialinteligence, AI)，特别是机器学习(Machine Learning, ML)和深度学习(Deep Learning, DL)，已经成为从医学图像中提取定量数据的有前途的工具。人工智能越来越多地融入成像组学工作流程，并已成为各个医学学科不可或缺的一部分。本文就PVTT的形成和发展机制及其对临床治疗和预后的影响进行综述。此外，它概述了人工智能在预测HCC诊断和PVTT发展方面的进展。本文对现有研究的局限性进行了批判性评估，并讨论了在HCC和PVTT诊断预测成像领域潜在的未来研究方向，最终目标是提高PVTT患者的生存结果。