摘要目的:构建基于能谱电子计算机断层扫描(CT)参数和临床参数特征的Logistic回归模型,评估其对肺磨玻璃结节(GGN)良恶性的诊断效能.方法:选择我院2022年4月至2024年3月收治的162例GGN患者,按病理结果分为良性组和恶性组.比较两组能谱CT参数[(平扫期水含量、动脉期水含量、平扫期能谱曲线斜率、动脉期能谱曲线斜率(k值)]与临床资料的差异.应用多因素Logistic回归模型分析恶性GGN的独立影响因素.通过受试者工作特征(ROC)曲线评估模型对恶性GGN的诊断效能.结果:恶性组平扫期水含量显著高于良性组(P＜0.05);恶性组平扫期能谱曲线斜率(k值)显著高于良性组(P＜0.05);动脉期水含量恶性组高于良性组(P＜0.05);动脉期能谱曲线斜率(k值)恶性组高于良性组(P＜0.05).良性组和恶性组在吸烟史、肿瘤家族史、慢性阻塞性肺疾病(COPD)病史比较,差异有统计学意义(P＜0.05).多因素Logistic回归模型分析结果显示,平扫期水含量、平扫期k值、动脉期k值、动脉期水含量、吸烟史、肿瘤家族史是GGN患者恶性结节的独立影响因素(P＜0.05).基于多因素Logistic回归分析结果,构建Logistic回归预测模型:logit(P)=ln(P/1-P)=0.015×动脉期水含量+1.214×吸烟史+1.506×肿瘤家族史+0.013×平扫期水含量-0.553×平扫期k值+0.202×动脉期k值.ROC曲线结果显示,联合预测模型的曲线下面积(AUC)为0.852,显著高于平扫期水含量、平扫期k值、动脉期k值、动脉期水含量、吸烟史、肿瘤家族史的0.654、0.607、0.628、0.759、0.707、0.682.结论:基于能谱CT参数与临床参数特征构建的Logistic回归模型,对GGN良恶性具有良好诊断效能.