【摘要】目的：探讨基于胸部 CT 平扫纹理特征预测肺癌 Ki-67 表达水平的可行性。方法：回顾性收集 2021 年 1 月—2022 年 10 月在济宁 市第三人民医院病理诊断为肺癌的患者，将肺癌患者进行 Ki-67 表达水平检查的患者纳入研究。将 Ki-67 高表达分为 A 组（n=47），Ki-67 低 表达分为 B 组（n=30），比较 2 组患者 CT 图像纹理特征值、临床数据，采用二元 logistics 回归分析，筛选出预测 Ki-67 高低表达的独立风险 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工作特征（ROC）曲线分析诊断效能。结果：两组患者年龄、性别、癌胚 抗原差异均无统计学意义（P ＞ 0.05）。使用 MaZda 中内置的最小分类误差与最小平均相关系数法降为后获得 4 个纹理特征。二元 logistics 回归方程示 FrequencySize（频率大小）Compactness（致密度）、 HaraEntroy（原始熵）为预测非小细胞肺癌 Ki-67 表达高低的独立分析因素， Logit（P）=1.713+ HaraEntroy×4.253+ FrequencySize×0.124+ Compactness×1.356，Logit（P）的 ROC 曲线下面积为 0.897，取阈值为 4.335 时，灵敏度及特异度分别为 91.2%、86.7%。结论：基于胸部 CT 平扫图像纹理特征能预测肺癌 Ki-67 表达程度，可为评估肺癌增殖程度和治 疗预后提供无创性检测手段。

【关键词】Ki-67 表达；肺癌；预测模型