Актуальность. Точная идентификация и анализ легочных узелков с помощью компьютерной томографии имеют решающее значение для диагностики рака легких и выявления генетических изменений, таких как мутации рецептора эпидермального фактора роста (еpidermal growth factor receptor, EGFR). Хотя традиционная радиомика стала основой медицинской визуализации, ее прогностическая ценность для определения статуса мутации EGFR остается ограниченной, что требует инновационных подходов для повышения надежности диагностики. Цель: повысить точность прогнозирования статуса мутации EGFR в легочных узелках путем внедрения и интеграции новых текстурных радиомических признаков в традиционный радиомический анализ. Материал и методы. Разработаны три новых радиомических признака: адаптивный контраст текстуры (Adaptive Texture Contrast, ATC), направленная однородность текстуры (Directional Texture Uniformity, DTU) и совместная встречаемость переходов текстуры (Co-occurrence of Texture Transitions, CTT). Они предназначены для выявления сложных текстурных паттернов, связанных с мутациями EGFR. С использованием этих признаков применяется классификационная модель для различения легочных узелков с мутацией EGFR от узелков дикого типа. Результаты. Включение ATC, DTU и CTT в набор радиомических признаков повысило точность классификации на 4%. Метод отбора признаков «минимум избыточности, максимум релевантности» (Minimum Redundancy Maximum Relevance, MRMR) дополнительно подтвердил значимость данных признаков, определив их основной вклад в прогностическую эффективность модели. Заключение. Результаты исследования указывают на потенциал передового анализа текстур в улучшении диагностических возможностей радиомики для классификации легочных узелков. Полученные данные обеспечивают более точное прогнозирование мутаций EGFR, способствуют развитию персонализированной медицины и таргетных стратегий лечения рака легких, подчеркивая важность постоянных инноваций в инженерии признаков.