目的：回顾性分析149例直径小于3cm的孤立性肺结节HRCT表现，用多因素logistic回归法对其进行量化分析，并评价该方法在肺结节良恶性鉴别诊断上的价值。 材料和方法：149例直径小于3cm的孤立性肺结节行常规CT扫描后，再行结节局部HRCT扫描。根据各病例中结节的形状、边缘锐利、毛刺、锯齿、周围毛玻璃样、血管集束、胸腔积液和纵隔肿大淋巴结等8项影像学表现分别记录，将这些表现进行多元回归分析，并建立logistic回归方程，通过方程计算出每一病例的概率值，以此推测肺结节的恶性发病概率。 结果：本组病例中包括良性结节46例，分別是炎性假瘤(n=31，20.81％)，错构瘤(n=6，4.03％)，支气管囊肿(n=4，2.68％)，血管瘤(n=2，1.34％)，结核球(n=1，0.67％)，平滑肌瘤(n=1，0.67％)，血肿机化(n=1，0.67％)；恶性结节103例，分别是腺癌(n=36，24.16％)，鳞癌(n=29，19.46％)细支气管肺泡癌(n=14，9.4％)，腺鳞癌(n=9，6.04％)，雀麦细胞癌(n=6，4.03％)，小细胞癌(n=4，2.68％)，类癌(n=3，2.01％)，大细胞癌(n=1，0.67％)，肺母细胞瘤(n=1，0.67％)．HRCT显示结节边缘分叶状、毛刺影、及血管集束等表现倾向于肺癌诊断，在统计学上有显著性差异(ρ<0.05)；无一种HRCT征象是肺癌结节所特有；边缘光滑锐利和周围毛玻璃样改变倾向于良性病变。Logistic回归方程的结果显示：当概率值等于0.7时，良恶性结节发病率相等；当概率值大于0.7时，恶性结节有93例(95.9％)，良性结节仪有4例(4.1％)，明显高于良性结节。说明当概率值大于0.7时对恶性结节具有较高预测水准。 结论：Logistic回归分析对肺孤立结节的诊断和鉴别诊断有重要价值。