摘要目的 基于18F-氟代脱氧葡萄糖(18F-FDG)正电子发射断层扫描成像/CT(PET/CT)探究非小细胞肺癌(NSCLC)淋巴结转移的影响因素,建立Logistic预测模型并分析其预测临床价值.方法 收集我院收治的NSCLC患者156例为观察对象,纳入年限为2019年6月至2021年6月,根据是否合并淋巴结转移分为合并淋巴结转移组47例和未合并淋巴结转移组109例,比较2组临床病理特征,均行18F-FDG PET/CT检查,比较2组患者区域最大标准摄取值(SUVmax)、糖酵解总量(TLG)、代谢体积(MTV)等原发灶影像学特征,并建立Logistic回归方程:P=ExpΣBiXi/1+ExpΣBiXi,建立Logistic预测模型并分析其预测淋巴结转移的灵敏度、特异度和准确度.结果 淋巴结转移组TNM分期Ⅲ期及肿瘤直径≥3 cm比例高于无淋巴结转移组(P＜0.05).淋巴结转移组患者原发灶 T-SUVmax、T-TLG、L-SURmax、T-TLGsur、B-SURmax、B-TLGsur 指标均高于无淋巴结转移组,差异具有统计学意义(P＜0.05).Logistic回归分析结果提示TNM分期、肿瘤直径、T-SU-Vmax、T-TLG、L-SURmax、T-TLGsur、B-SURmax、B-TLGsur 指标均与 NSCLC 淋巴结转移有关(P＜0.05).通过Logistic回归模型预测NSCLC发生淋巴结转移的概率P,建立P值的受试者工作特征(ROC)曲线,模型预测概率P的曲线下面积(AUC)为0.796(0.693～0.899),提示该模型具有较高的效用价值.当灵敏度为89.5％,特异度为69.0％,约登指数为0.585,对应的预测概率为-3.258.结论 NSCLC淋巴结转移的原发病灶18F-FDG PET/CT影像特征明显异常表达,建立预测模型可进一步提高NSCLC患者淋巴结转移的诊断效能,临床上可以选择更加积极的治疗方案.