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目的:建立基于非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)肿瘤CT图像的影像组学模型,预测NSCLC分子标志物P63的表达状态。方法:回顾性分析2014年1月至2018年3月接受CT扫描的245例NSCLC患者。患者均经组织病理学检查确诊,并在CT检查后2周内进行P63表达状态检测。通过MaZda软件提取CT平扫图像的影像组学特征,并且定义肿瘤CT图像的主观影像征象。使用Lasso-logistic回归模型进行特征筛选并分别建立影像组学模型、主观影像征象模型及融合诊断模