肺癌是全球范围内最常见的恶性肿瘤之一,其发病率和死亡率居于恶性肿瘤首位,其中非小细胞肺癌（non-small cell lung cancer,NSCLC）占80%。纵隔淋巴结（lymph node,LN）转移是NSCLC最为常见的转移方式,LN状态是关系到生存和复发的重要预后因素,是决定其治疗策略和方式的关键因素。NSCLC可进一步分为3种主要的组织学亚型:腺癌（adenocarcinoma,ADC）、鳞状细胞癌（squamous cell carcinoma,SqCC）和大细胞癌,其中ADC和SqCC占NSCLC病例的70%以上。随着分子生物学和基因组学的发展,肿瘤分型在治疗选择中变得尤为重要。影像学检查在NSCLC的诊断、治疗和疗效评估中起着重要作用,目前医学图像的临床应用仅限于肿瘤的定性或半定量分析。而影像组学技术可以从医学图像中提取成百上千的图像特征,对这些特征进行深入分析,可发现肉眼无法观察到的有用信息,从而提高影像检查的准确性和临床应用价值。在本研究中,我们通过影像组学技术筛选能够区分NSCLC纵隔转移性淋巴结、NSCLC亚型ADC和SqCC的影像学特征并建立预测模型。结果表明,各时相CT影像组学模型均可用于辅助临床诊断淋巴结。CT影像组学模型在平扫期具有最高的AUC值,而联合动脉期CT图像可提高模型的敏感性及阴性预测值。¹⁸F-FDG PET影像组学分类模型是鉴定NSCLC亚型的一种有前景和适用的方法,可作为辅助工具帮助医生做出临床决策。论文的主要内容如下:1.概述了NSCLC的现状和治疗策略、NSCLC纵隔淋巴结转移及NSCLC亚型的临床表现,并引出研究目的。2.介绍了影像组学的出现和发展、影像组学的工作流程、影像组学在NSCLC中的应用,以及影像组学研究中的挑战。3.介绍了NSCLC纵隔淋巴结转移的诊断困境,通过影像组学方法建立不同CT时相图像鉴别NSCLC纵隔淋巴结的影像组学模型,并探讨不同模型的诊断效能。4.建立了分别基于PET影像组学特征、临床特征及联合二者的三种鉴别NSCLC亚型的模型,探讨PET影像组学用于鉴别肿瘤亚型的可行性。5.归纳总结研究结果,并提出了后续的研究方向。