本书由6章组成，其中：第1章主要介绍肺癌研究中利用影像基因等数据进行研究的应用领域及相关概念和理论基础；第2章针对疑似肺癌的疑难型肺结节，提出基于超体素3D区域增长的疑难型肺结节分割方法；第3章针对肺癌的亚型分类问题，提出了一种多级加权的深度森林模型和基于DNA甲基化进行细粒度的肺腺癌亚型分类；第4章针对肺腺癌复杂的发病机制，以及使用单一基因数据难以获得满意的分期结果，提出了基于多组学基因数据的改进的多级加权深度森林模型IMLW-gcForest以进行分期；第5章针对基因检测过程存在侵入性、时间长、费用高等问题，提出了多通道多任务的深度学习模型MMDL，利用非小细胞肺癌的CT影像来预测EGFR和KRAS的突变；第6章为总结与展望。