【摘要】目的：探讨胸部CT 平扫纹理特征预测小细胞肺癌（SCLC）KRAS 基因突变的可行性。方法：选取2019 年1 月—2023 年12 月在滨州医学院附属医院病理诊断为SCLC的患者临床资料与胸部CT平扫图像。根据KRAS基因突变将患者分为突变组（n=31）、未突变组（n=38），比较两组患者CT 图像纹理特征值，并采用二元Logistic 回归分析筛选出预测SCLC KRAS 基因突变的独立风险因素及构建预测模型。通过受试者工作特征（ROC）曲线的曲线下面积（AUC）分析独立风险因素与Logistic 预测模型的预测性能。结果：两组患者年龄、性别、癌胚抗原、神经元特异性烯醇化酶比较，差异无统计学意义（P ＞ 0.05）。Logistic 回归结果显示原始形状延伸率、原始形状均匀度、原始一阶峰度为预测SCLC KRAS 基因突变的独立风险因素。构建的预测模型Logit（P）的AUC 为0.845，灵敏度及特异度分别为71.132%、92.165%。结论：胸部CT 平扫纹理特征能较好地预测SCLC KRAS 基因突变。

【关键词】纹理特征；小细胞肺癌；预测模型