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摘要目的：探讨对囊腔型肺癌有诊断价值的鉴别诊断征象，构建囊腔型肺癌临床诊断模型，并评估其效能。<br>　　方法：回顾性分析2019年1月至2023年12月河北医科大学第四医院及邢台市人民医院影像肺部病变表现为以囊腔为主要结构的患者的病例资料，纳入有手术病理或经临床证据证实的且临床及影像资料完整的囊腔型肺癌及良性囊腔样病变患者。将河北医科大学第四医院患者（n=210）按照7:3的比例随机分为训练集及测试集，邢台市人民医院患者(n=56)作为外部验证集。记录患者的性别、年龄、临床症状、吸烟史及肺癌家族史，分析其影像特征：病变整体的位置、形态、长径、分型、边缘征象（瘤肺交界面、分叶、毛刺）、内部征象（支气管异常征、血管形态学改变）、胸膜改变、肺气肿以及囊腔的位置、形态、长径、囊内分隔、囊壁征象（是否均匀、厚度、有无壁结节）、囊腔周围有无磨玻璃密度（Ground-glass Opacity，GGO）。对以上特征进行单因素及多因素逻辑回归分析，筛选出囊腔型肺癌的独立预测因素，构建临床诊断模型，并绘制列线图。采用受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic, ROC），计算曲线下面积（Area Under the Curve, AUC）评估模型效能。采用校准曲线评估模型校准性能，采用决策曲线分析（Decision Curve Analysis, DCA）评估其临床有效性。<br>　　结果：本研究共纳入囊腔样病变266例，其中囊腔型肺癌190例，良性囊腔样病变76例。对训练集特征进行单因素及多因素逻辑回归分析结果显示：毛刺、血管形态学改变IV型、囊腔周围GGO是囊腔型肺癌的独立危险因素，肺气肿是囊腔型肺癌的保护因素。据此建立的诊断模型在训练集、测试集、外部验证集的AUC分别为0.888 （95%CI 0.827-0.948）、0.883（95%CI 0.788-0.978）、0.849（95%CI 0.751-0.948 ），校准曲线显示模型的预测值和实际值吻合程度较高（P＜0.05），DCA曲线显示模型具有较高的临床收益。<br>　　结论：根据囊腔型肺癌影像特征建立的诊断模型具有较高的诊断效能，且泛化能力较好，为临床提供了一种无创、有效的术前诊断方法，可为临床治疗决策提供依据。