目的：探讨CT增强扫描纹理分析术前预测胃腺癌病理分化程度的价值。方法：回顾性分析经手术病理证实的85例胃腺癌患者的临床、病理及CT资料。术后病理寻找更多示低分化腺癌52例（低分化组），中高分化腺癌33例（中高分化组）。选取肿瘤最大层面的轴位CT门静脉期图像，采用MaZda软件沿肿瘤轮廓绘制ROI，提取胃癌纹理特征。纹理特征选择采用分类错误概率联合平均相关系数（POE+ACC）、交互信息（MI）及Fisher系数联合的方法，筛选30个与胃癌病理分化相关的纹理特征。采用4种分类方法评价纹理特征判别胃癌病理分化的性能，包括主要成分分析（PCA）、原始数据分析（RDA）、线性分类分析（LDA）及非线性分类分析（NDA），纹理分类结果以误判率表示，采用ROC曲线分析预测效能。结果：LDA、PCA、RDA及NDA分类方法判别胃癌病理分化程度的总体错判率分别为14.12%、31.76%、25.88%、9.41%,ROC曲线的AUC分别为0.851、0.668、0.733、0.909；其中NDA的预测效能最佳，预测胃癌分化程度的敏感度为91.91%、特异度为90.38%、准确率为90.59%。结论：CT纹理分析能为胃腺癌病理分化程度术前预测提供无创、可靠uro-genital infections方法，其中CX-5461分子式NDA分类方法的预测效能最优。