近年来，肺癌已成为全球范围内最常见的恶性肿瘤之一，严重威胁着人类健康。针对肺癌的治疗，化疗一直是重要的手段之一。然而，由于缺乏有效的预测指标，许多患者无法从化疗中获益。近年来，随着影像组学（radiomics）等技术的快速发展，研究者们发现，通过分析患者的CT图像，可以预测患者对化疗的反应，为临床治疗提供重要参考。

影像组学是一种基于人工智能的图像分析技术，可以从医学影像中提取大量的定量特征，从而实现疾病的诊断、预测和预后评估。一项新的研究表明，通过分析肺癌患者的CT图像，可以提取出与化疗反应相关的影像组学特征，从而预测患者对化疗的反应。

该研究纳入了125名接受化疗的肺癌患者，通过对他们的CT图像进行分析，提取出与化疗反应相关的影像组学特征，并利用机器学习算法进行预测。结果显示，影像组学特征可以有效地预测患者对化疗的反应，并预测患者的总生存期。

此外，研究还发现，影像组学特征可以区分对化疗有反应的患者和无反应的患者，从而为临床治疗提供更精准的指导。例如，对于影像组学特征提示对化疗反应良好的患者，可以优先考虑化疗方案；而对于影像组学特征提示对化疗反应不良的患者，可以考虑其他治疗方案，如放疗、靶向治疗等。

影像组学技术在肺癌治疗中的应用，为临床治疗提供了新的思路和方法，有望提高肺癌患者的治疗效果，改善患者的预后。