结肠癌患者演变为肝转移的风险将对其生存率和治疗预后产生重大影响,但目前患者的早诊率低、生存期短,诊治状况不容乐观,因此采取有效措施评估患者的肝转移风险,提前控制肿瘤发生发展,将有助于临床医师展开有效的个性化预后。本文旨在提出基于CT增强图像的中位数法和基于CT增强图像的M-K均值聚类法识别结肠癌患者发生肝转移的风险,并利用混淆矩阵对比两种方法在训练集和测试集的性能表现,以探究结肠癌细胞肝转移风险的独立预后因素,筛选出最具潜能的风险分层方案。对2018年-2019年入院治疗的59例结肠癌患者进行增强CT检查,分别提取CT序列图中动脉期和门脉期内病灶的灰阶阵,以获得患者肿瘤内每个像素点的二维CT值特征,然后分别利用基于CT增强图像的中位数法和优化后的基于CT增强图像的M-K均值聚类法,将两个不同时期与CT值高低两两组合,分割肿瘤病灶为4个具有不同侵袭性的微环境子区域。选择其中动脉期CT值高、门脉期CT值低的高侵袭性微环境“栖息地”子区域,并根据聚集到该子区域内的像素点数量来预测患者发生肝转移的风险。计算两种方法在测试集中的诊断准确率、灵敏度、特异性、ROC曲线以及AUC值,以明确聚类算法能否有效评估肿瘤内高侵袭性微环境子区域,进而成为肝转移风险的预后因子。结果表明,基于CT增强图像的M-K均值聚类法相较基于CT增强图像的中位数法具有更高的准确率、诊断灵敏度和特异性参数,误诊率和漏诊率更低;在受试者工作特征曲线中,AUC值分别为0.848和0.709,前者具有较高的诊断准确性。因此,基于CT增强图像的M-K均值聚类法能够准确评估结肠癌患者发生肝转移的风险,是最具潜能的肝转移风险分层方法,其识别的病灶内高侵袭性肿瘤微环境“栖息地”是结肠癌患者发生肝转移风险的独立预后因子。