目的：探讨基于周围型肺癌能谱 CT 增强图像的影像组学模型对预测血管内皮生长因子（VEGF）和表皮生长因子受体（EGFR）表达的价值。
方法：本研究回顾性分析了 73 例经术后病理证实的周围型肺癌患者。所有患者术前均进行了能谱 CT 双期增强扫描。在动脉期和静脉期勾画感兴趣区 (ROI)。提取关键影像组学特征并建立模型分别预测 VEGF 和 EGFR 的表达。所有模型均以免疫组织化学染色检测的组织中 VEGF 和 EGFR 的表达水平为参考标准建立。采用受试者工作特征（ROC）曲线和校准曲线评价各模型的预测效能，采用决策曲线分析（DCA）评价模型的临床效用。
结果：在预测 VEGF 的表达水平时，由一个能谱特征和两个影像组学特征组成的组合（COMB）模型取得了最佳效能，ROC 曲线下面积（AUC）为 0.867（95% 置信区间：0.767-0.966），准确度为 0.812，灵敏度 0.879，特异性为 0.667。根据 EGFR 的表达水平，在动脉期和静脉期保留了三个重要的影像组学特征，建立的多期相模型表现最佳，其 AUC 为 0.950（95% 置信区间：0.89-1.00），准确度为 0.896，敏感性为 0.868，特异性为 1。
结论：周围型肺癌能谱 CT 增强图像的影像组学模型可以预测 VEGF、EGFR 的表达。
关键词：周围型肺癌；影像组学；能谱CT；VEGF；EGFR