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背景：肺癌是一种常见的肺部恶性肿瘤。在2008年间,全世界新发肺癌病例数已超过160万,占所有恶性肿瘤的13%,而肺癌导致死亡的患者每年大约有140万,占所有恶性肿瘤死亡的18%。肺癌的高死亡率,其主要原因是早期诊断不足,大部分肺癌在发现时已达晚期,仅能进行姑息治疗,生存期很短。随着胸部CT检查的推广,肺结节的检出率逐渐提高,但肺结节病因种类繁多且复杂,往往通过有创或微创的病理学检查才能确诊,在一定程度上造成诊断困难和医疗资源的过度消耗。目的：对肺结节患者的临床资料及影像资料进行分析,筛选判断肺结节良恶性的危险因素,建立肺结节恶性可能的预测模型。方法：回顾性分析264例经手术治疗、手术病理明确的单发肺结节患者的临床资料及影像资料,通过单因素分析比较患者的性别、年龄、吸烟史、既往癌症史、家族癌症史、结节病变位置、结节类型、结节最大直径、结节有无毛刺、分叶、胸膜凹陷、空泡等与在恶性与良性肺结节之间构成比的差异,通过多因素logistic逐步回归分析,筛选出判断肺结节恶性概率的独立危险因素,并构建预测肺结节恶性可能性的回归方程模型。结果：通过单因素分析发现,患者的年龄(t=-3.710,P=0.000)、重度吸烟史(x2=9.108,P=0.003)、肺结节最大直径(P=0.000)、结节毛玻璃样成分(x2=27.721,P=0.000)、毛刺征(x2=25.940,P=0.000)、分叶征(x2=9.270,P=0.002)、胸膜凹陷征(x2=4.297,P=0.038)、空泡征(x2=5.034,P=0.025)在肺结节的良恶性之间存在统计学差异。通过多因素Logistic分析,发现患者的年龄(OR值1.042,p=0.013)、肺结节最大直径(OR值1.072,P=0.011)、毛玻璃样成分(OR值33.979,P=0.000)、毛刺征(OR值1.546,P=0.000)在肺结节良恶性之间存在统计学差异,是判断肺结节良恶性的独立危险因素。建立肺结节恶性可能的预测模型为：恶性预测值(P)=eZ/(1+ez),Z=-3.416+(0.041*年龄)+(0.069*结节最大直径)+(3.526*毛玻璃样成分)+(1.546*毛刺征),其中e为自然对数。Hosmer-Lemeshow检验(x2=7.531,P=0.481)及最大似然比检验(Cox-Snell拟合优度值R2=0.276,Nagelkerke拟合优度值R2=0.412)均说明模型的拟合度良好。取预测概率0.70作为良恶性判断的临界值,模型预测的准确率79.6%,敏感性82.0%,特异性78.1%,阳性预测值90.1%,阴性预测值56.1%,效果尚满意。结论：通过多因素分析发现,患者的年龄、肺结节的毛玻璃样成分、结节最大直径、分叶征等是恶性肺结节的独立危险因素。根据Logistic回归分析建立的预测模型,用来预测肺结节的恶性可能有一定的准确性。