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。