本发明提供一种基于多模态MRI图像预测手术切除肝细胞癌复发的影像组学特征处理方法，包括：收集多模态肝细胞癌的MR样本图像并对其进行感兴趣区域勾画，提取感兴趣区域的图像特征；对提取的图像特征进行哑变量处理，生成一个取值为0或1的哑变量特征；计算Spearman相关系数以0.95为阈值去除高相关性特征，再采用支持向量机递归特征消除方法进行特征选择；将选择后的特征输入模型构建L1正则化Logistic回归模型，通过5折交叉验证技术进行参数调整，得出特征降维结果；基于机器学习方法的最优化理论，引入5折交叉验证技术，通过L2正则化模型构建思想，最优化得到L2正则化Logistic回归模型，采用ROC方法对L2正则化Logistic回归模型进行评价。