A COVID-19, por ser uma patologia cujos sintomas remetiam a infecções do sistema respiratório, como uma gripe, porém com desfechos fatais, gerou na comunidade técnica mundial o desafio de obter um diagnóstico rápido para esta nova doença. Uma alternativa aos exames laboratoriais RT-PCR é o diagnóstico por imagem baseado em tomografia computadorizada (TC) de tórax dos pacientes. Este trabalho é parte integrante de um projeto de pesquisa com o objetivo de desenvolvimento e validação de um software para diagnóstico automático de COVID-19 baseado em TC, radiômica e IA. A obtenção da predição neste tipo de diagnóstico depende da correlação entre os atributos radiômicos e a patologia. Neste trabalho foram gerados para análise, a partir dos mesmos exames de TC de tórax de pacientes com COVID-19 confirmados por teste RT-PCR, dois conjuntos de segmentações manuais de lesões obtidas por avaliadores independentes. As segmentações e as extrações dos atributos radiômicos foram obtidos utilizando-se o software livre LIFEx. Obtiveram-se três classes de atributos para avaliação. Os resultados apresentados classificaram notadamente como não reprodutíveis os atributos de forma, enquanto determinados atributos de textura, de primeira e segunda ordens, compuseram o rol dos atributos robustos. Desta forma, pôde-se demonstrar a existência de atributos radiômicos correlacionados com a referida virose e a consequente possibilidade de obtenção de um diagnóstico alternativo baseado em atributos radiômicos de TC de tórax para a COVID-19.