一直以来,病理活检是诊断NSCLC的金标准,而影像组学通过无创、经济、便捷的方法,能够揭示肉眼不可见的特征,从而丰富并补充了肺部肿瘤鉴别诊断的方法。其中,Aerts等[13]发现基于CT扫描的影像组学特Laws-Energy与表皮生长因子受体(epidermal growth factor receptor, EGFR)突变型有高相关性,可以作为病理分型的重要预测因素。而另一项与EGFR相关的肺癌研究通过分析352例患者EGFR突变检测并结合CT图像资料,发现影像组学特征能有效区分EGFR野生型和EGFR突变型,该模型的AUC=0.69[10]。另外,准确区分肿瘤基因型也对临床精准治疗提供重要的帮助。2017年,一项通过人工智能深度学习方法的研究,采用自动量化的影像组学特征建立能区分肺癌基因型的影像组学标签,其结果表明利用影像组学建立的影像学标记显著优于常规影像学指标(肿瘤的体积、最大直径),能够较准确地判断EGFR的突变状态,因此,该研究认为影像组学可以预测不同基因的突变状态,且具有无创性、可重复性、价廉的优点[15]。. The gene discussed is EGFR; the disease is non-small cell lung carcinoma.