摘要目的:分析治疗前18F-FDG正电子发射体层成像(positron emission tomography,PET)/计算机体层成像(computed tomography,CT)影像组学特征在预测肺腺癌患者表皮生长因子受体(epidermal growth factor receptor,EGFR)基因突变状态中作用.方法:回顾并分析2017年1月—2021年3月于四川省肿瘤医院就诊的212例(男性115例,女性97例,年龄32～82岁,平均61岁)肺腺癌患者治疗前18F-FDG PET/CT图像及EGFR表达资料.将患者按7∶3随机分为训练集(148例)及验证集(64例).用LIFEx软件手动逐层勾画CT图像的感兴趣区,半自动勾画PET图像的感兴趣区,并提取图像特征参数,使用最小绝对收缩与选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)及10折交叉验证进行特征筛选并计算模型最佳的λ值,选出最佳的特征参数,使用logistic逐步回归建立模型.使用PET参数、CT参数及PET+CT参数建立3种模型,并结合临床特征即性别、吸烟史建立联合模型.用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析模型预测EGFR突变的价值,获得曲线下面积(area under curve,AUC)、灵敏度、特异度、准确度,用DeLong检验比较上述模型的AUC.结果:212例肺腺癌患者中,EGFR基因野生型86例(38.68%),EGFR基因突变型126例(61.32%).从PET参数、CT参数、PET+CT参数中分别筛选出3、2、5个参数构成回归模型,三者验证集的AUC分别为0.719、0.717、0.723,灵敏度分别为76.9%、82.1%、74.4%,特异度分别为68.0%、60.0%、72.0%,准确度分别为67.2%、71.9%、73.4%.加入临床特征后建立联合模型,三者的AUC分别为0.701、0.748、0.704,灵敏度分别为84.6%、71.8%、61.5%,特异度分别为52.0%、72.0%、76.0%,准确度分别为67.2%、73.4%、67.2%.PET、CT、PET/CT模型间的AUC差异学无统计学意义(P＜0.05).结论:PET、CT、PET/CT影像组学特征参数与肺腺癌EGFR基因表达状态相关,PET/CT预测模型的预测效能稍高.