• 研究肺癌中临床相关数据（驱动基因和反应）与成像特征（MSCT和MRI）之间的关系[时间范围：最多2年]
  回顾性审查了被诊断为肺癌的患者的数据。所有患者都接受了基于支气管镜，经皮针引导或手术活检的肺癌的组织病理学诊断，并进行了基因突变研究。分析了临床相关数据（驱动基因和反应）与成像特征之间的关系。
• MSCT和MRI对肺癌预后的预测[时间范围：最多2年]
  要构建模型，基于MSCT和多模式MR定量图像的深度卷积神经网络可以自动挖掘关键图像，并结合成像特征，驱动基因和预后，进一步有助于改善对响应和OS的预测和OS接受系统疗法治疗的肺癌。

肺癌是中国与癌症相关死亡的主要原因之一。尽管患有晚期肺癌患者的全身治疗和改善非活率率提高，但发病率和死亡率仍然很高。

最近，许多研究报道说，具有阳性驱动基因的患者，例如EGFR（表皮生长因子受体，EGFR），ALK（Alaplastic淋巴瘤激酶，ALK），ROS1（C-ROS ONCOGENE 1受体，ROS1），BRAF（V-RAF Murine Murine肉瘤病毒性癌基因同源物B1，BRAF）等明确针对患者的生存益处。但是，大约一半的患者仍然缺乏明显的驱动基因靶标，由于对放射治疗和其他化学疗法药物的反应率更高，可能会提高生存率。

开发非侵入性成像生物标志物，例如CT（计算机断层扫描，CT）和MRI（磁共振成像，MRI）不仅可以评估对治疗的反应，而且可以预测药物治疗的疗效以及驱动基因是否为阳性通过分析临床相关数据和成像特征之间的关系，以找到做出临床决策的成像特征，从而有助于改善预后。

使用多个序列探索CT和MR的价值，包括T2-TSE-Blade，T2 MAPS Starvibe和Ishim-DWI在评估肺癌患者中对驱动基因和对治疗和OS反应的预测进行预测。

前瞻性地招募了证实肺癌的活检患者，用于成像CT和3T MRI扫描仪。 MRI协议包括T2-TSE-Blade，T2地图，ISHIM-DWI和Starvibe序列等。患者根据NCCN（国家综合癌症网络）指南接受治疗。分析了CT和MRI特征，以找到预处理成像特征与驱动基因与治疗反应之间的相关性。该研究将包括400名患者。分析了TN分期的阅读者协议，分析了CT和MRI。 CT和MRI的诊断精度将分别计算。

• 肺癌鳞状细胞
• CT
• 基因
• 回复
• MRI

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纳入标准：

1. 包括内窥镜检查和术前成像数据，连续患有术前病理良好的肺癌患者。
2. 没有进行MRI检查的禁忌症。没有碘对比的禁忌症。
3. 患者通过知情同意参加了这项研究。

排除标准：

1. 患者无法进行MSCT或MR扫描或伪影会影响评估。
2. 患者对手术或新辅助治疗非常焦虑和不合作。
3. 患者拒绝参加该项目。
4. 调查人员考虑的其他情况不符合纳入标准。