摘要目的 探讨能谱CT和灌注CT参数在肺癌病理分型及预后评估中的应用价值.方法 纳入2023年1月至2024年11月在上海市胸科医院经病理学证实的94例肺癌患者,其中肺腺癌(lung adenocar-cinoma,LUAD)49例、肺鳞癌(lung squamous cell carcinoma,LUSC)30例、小细胞癌(small cell carcinoma of lung,SCLC)15例.所有患者均采用GE公司256排Revolution Apex进行能谱CT联合灌注扫描.两位影像科医生独立测量三组图像的能谱参数和灌注参数,如曲线斜率(K)、病灶区碘浓度(ICL)、有效原子序数(Zeff)、表面通透性(PS)、灌注指数(PI)等,并以此建立基于能谱CT的影像组学特征的肺癌病理亚型鉴别预测模型.按照3∶1将所有研究对象随机分为训练组与验证组,对能谱鉴别模型进行不同病理亚型间鉴别效能及动、静脉期图像鉴别效能的多维度横向比较,采用受试者工作特征(ROC)曲线评估模型效能.结果 统计分析显示,肺腺癌的患者能谱曲线斜率、主动脉的碘浓度(ICL)、标准化碘浓度(NIC)以及平均有效原子序数(Zeff)显著高于肺鳞癌组和小细胞癌组(P<0.05),而肺鳞癌组与小细胞癌组间这些参数差异均无统计学意义(P>0.05).灌注CT参数中,表面通透性(PS)在三组间差异有统计学意义(P<0.05),而血容量(BV)、血流量(BF)、灌注指数(PI)、达峰时间(TTP)及平均通过时间(MTT)差异无统计学意义(P>0.05).此外,基于能谱参数构建的多因素logistic回归模型显示,LUAD和LUSC的鉴别诊断模型曲线下面积(AUC)达0.806/0.77(动脉期诊断模型训练组/测试组)和0.867/0.9(静脉期诊断模型训练组/测试组).LUAD 和SCLC鉴别模型曲线下面积(AUC)达0.885/0.883(动脉期诊断模型训练组/测试组)和0.851/0.776(静脉期诊断模型训练组/测试组).结论 能谱及灌注CT成像的多维度功能代谢分析指标对癌病理亚型鉴别诊断具有很好的价值,通过联合能谱多参数构建的诊断模型可以显著提升肺腺癌、鳞癌及小细胞癌的鉴别诊断效能,为个体化治疗方案制定提供精准影像学依据.