目的 基于脑转移瘤的MRI影像组学特征预测原发肺腺癌中表皮生长因子受体（EGFR）突变状态，并探讨预测EGFR突变的最佳MRI序列。方法 回顾性分析146例肺腺癌脑转移患者（EGFR突变型104例，野生型42例）的增强T1WI序列、FLAIR序列和DWI序列图像，按7∶3的比例随机分为训练集（103例）和验证集（43例）,基于以上3个MRI序列进行影像组学特征提取及预测模型构建，然后利用验证集数据评价组学模型的效能。结果 在增强T1WI、FLAIR及DWI联合序列的训练组中，从总共3111个组学特征中最终筛选出来的9个显著特征，联合多序列构建的逻辑回归预测模型训练集曲线下面积为0.830（95%CI 0.748～0.913）,准确度为0.718,敏感度为0.644,特异度为0.900;在验证集中，曲线下面积为0.823（0.690～0.955）,准确度为0.744,敏感度为0.710,特异度为0.833。结论 基于MRI多个联合序列的影像组学特征可作为预测肺腺癌EGFR突变状态的无创辅助工具。