【摘要】脑膜瘤是中枢神经系统最常见的原发肿瘤之一，手术切除为其首选治疗方案。尽管多数脑膜瘤在组织病理学上呈良性表现， 但术后复发并不少见，部分低级别亚型亦存在不可忽视的复发风险。因此，早期精准识别复发高危人群，对于优化术后管理、制定个体 化辅助治疗策略及规范随访流程具有重要临床意义。MRI 是脑膜瘤术前评估的核心影像学手段，能够无创性地显示肿瘤形态学特征；而 影像组学与机器学习等技术的发展，则可进一步定量解析肿瘤的微观异质性，为无创预测术后复发提供了新的技术路径。本文系统梳理 了常规 MRI、功能 MRI 及影像组学模型在脑膜瘤复发预测领域的研究现状，整合现有证据并提炼核心预测指标与模型构建思路，旨在 为术前精准风险分层、复发预测及个体化诊疗决策提供理论参考与实践指导。 【关键词】脑膜瘤；磁共振成像；复发；影像组学；机器学习