非小细胞肺癌（NSCLC）作为肺癌中最常见的类型，是全球致死率最高的恶性肿瘤之一。随着肺癌精准管理日益受重视，准确识别其组织学亚型对提升诊疗水平至关重要。针对传统NSCLC病理亚型临床诊断方法存在侵入性高、依赖医生经验且消耗医疗资源等局限性，本项目探索基于CT影像的放射组学与深度学习技术，实现对肺癌病灶检测、良恶性分类及肺癌亚型分类的无创一体化诊断。

在肺癌病灶检测方面，提出基于增强Faster-RCNN即Focal loss的早期肺结节检测方法，该方法采用候选区域检测和假阳性抑制两阶段架构，利用三维卷积神经网络技术改进Faster RCNN技术，实现对早期肺癌病灶区域的检测。实验结果表明该方法在LUNA16等数据集中取得先进效果。

在良恶性分类方面，本项目出一种融合三维卷积神经网络（3D-CNN）与多核学习支持向量机（SVM-MKL）的智能肺结节诊断系统，通过联合分析CT影像特征与患者临床信息（如年龄、吸烟史、癌症史）实现多维度辅助诊断。系统采用34层三维残差网络（3D-ResNet）深度挖掘CT影像的时空特征，并利用多核学习算法动态融合影像特征与临床数据，解决异构特征空间协同优化难题。实验表明，影像深度特征与临床信息的联合建模显著提升了肺结节良恶性鉴别效能，验证了多源数据融合策略的临床应用价值。该系统通过端到端的自动化分析流程，为肺癌早期筛查提供了高效、可解释的智能化解决方案。

在肺癌亚型诊断方面，本项目提出一种融合模型，通过联合分析放射组学特征与深度学习特征进行综合决策：利用三维卷积神经网络（3D CNN）充分提取CT影像的深度特征，同时通过放射组学方法提取量化特征，最终采用多头部注意力机制（MHA）融合两类特征进行分类。该模型是首个在肺癌组织学亚型分类中融合多源特征与多模态学习方法的研究。基于NSCLC放射组学与放射基因组学混合数据集的实验表明，模型在区分肺腺癌（ADC）与肺鳞癌（SqCC）任务中准确率达0.88，受试者工作特征曲线下面积（AUC）为0.89。这一结果验证了通过无创影像技术预测肺癌组织学亚型的可行性。