目的：通过对比良恶性肺部肿块电子计算机断层扫描(Computed，Tomography， CT)图像的灰度直方图及灰度共生矩阵纹理特征参数，研究灰度直方图及灰度共生矩阵纹理特征参数在肺部肿块良恶性鉴别诊断中的价值。资料与方法：回顾性分析内蒙古自治区人民医院自2019年4月～2019年10月经本院手术病理证实的肺部肿块患者110例，其中良性50例，其病理类型均为肺部支气管黏膜慢性炎症；恶性60例，包括鳞癌35、腺癌25例。采用德国SIEMENS炫速双源CT和GE64排螺旋CT机扫描，扫描结束后上传到GE后处理工作站，采用纵隔窗观察图像(窗宽：400HU，窗位：50HU)，选择显示结节最大径的轴位图像，将病灶中心层面调入MaZda[后处理软件(Version 4.6)]进行纹理分析，沿病灶轮廓手动勾画感兴趣区(region of interest，ROI)，软件将自动生成灰度直方图及灰度共生矩阵参数，包括灰度直方图的均值、峰度、方差、偏度、百分位数(1%、10%、50%、90%、99%)等参数及灰度共生矩阵(gray level cooccurrence matrix， GLCM)的角二阶矩、同质度、对比度、相关等参数，采用采用SPSS19．0统计分析软件。计量资料用?X±S进行统计描述，符合正态分布的计量资料，两组间比较采用两独立样本t检验；不符合正态分布的计量资料，两组间比较采用Wilcoxon秩和检验，以P＜0.05为差异有统计学意义。建立受试者工作特征(receiver operating characterist， ROC)曲线并获得曲线下面积(area under curve， AUC)，确定各参数最佳临界值，并计算敏感度、特异度，最终对其诊断效能进行比较分析。结果：1.良恶性肺部病灶灰度直方图各纹理参数中均数、Perc1%、Perc10%、Perc50%、Perc90%在良恶性两组中具有统计学意义(P＜0.05)，其余纹理参数均无统计学意义，进一步将有意义的纹理参数进行ROC曲线分析；在用灰度直方图纹理特征对肺部病灶的良恶性进行分析时各个参数的AUC均＜0.700，代表具有一定的诊断效能。2.良恶性肺部病灶灰度共生矩阵各纹理中角二阶矩、同质度、对比度及均值和在良恶性两组中具有统计学意义(P＜0.05)，其余纹理参数均无统计学意义；对纹理参数有统计学差异的4个参数进行受试者工作曲线分析，计算曲线下面积,以比较各纹理参数的诊断效能，发现各组AUC均较灰度直方图有了明显的提升，对上述有统计学意义的纹理参数进行不同组合并建立ROC曲线发现不同组合鉴别诊断良恶性肺部肿块的效能均较高(AUC均＞0．800)。结论：1.灰度直方图纹理特征在肺部良恶性肿块的鉴别诊断中具有一定的诊断效能，准确性较低。2.灰度共生矩阵纹理特征及其各种纹理特征组合在肺部良恶性肿块的鉴别诊断中诊断效能较高，其中对比度在良恶性肺部肿块之间存在较大的差异，可通过研究对比度在良恶性肿块中的差别，进行相关研究。