【摘要】目的：探讨基于 CT 平扫纹理特征预测肺结节良恶性的可行性。方法：收集 2021 年 1 月—2022 年 10 月在昆山市第四人民医院诊 断为肺结节患者 120 例的 CT 平扫图像纹理特征与病理资料。将恶性肺结节患者设为 A 组（n=46），良性肺结节患者设为 B 组（n=74），比 较两组 CT 图像纹理特征值，采用二元 Logistics 回归分析，筛选出预测患者肺结节良恶性的独立风险因素并建立模型。对独立风险因素与 Logistics 预测模型进行受试者操作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线分析诊断效能。结果：A 组癌胚抗原值显著高于 B 组（P ＜ 0.01）。二元 Logistics 回归方程结果显示癌胚抗原、逆方差与最大限度为预测良恶性肺结节的独立风险因素，其预测模型为：Logit（P） =0.476+ 逆方差 ×1.572+ 最大限度 ×-2.546+ 癌胚抗原 ×3.587，Logit（P）的 ROC 曲线下面积为 0.828，取阈值为 3.5431 时，灵敏度及特 异度分别为 80.7%、77.5%。结论：胸部 CT 平扫图像纹理特征能有效预测患者肺结节良恶性，可为临床提供治疗依据。 

【关键词】纹理分析；肺结节；预测模型