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目的：探讨基于肺癌CT的决策树模型在肺癌辅助诊断中的意义。方法：观察61例肺癌患者和50例肺部良性疾病患者的CT片,对边缘情况、毛刺征、小泡征等放射学特征进行量化,结合临床资料对肺癌相关的危险因素行单因素非条件logistic回归和多因素非条件logistic逐步回归分析,采用有意义的因素分别建立决策树、logistic回归2种肺癌诊断模型。采用筛检实验评价指标和ROC曲线比较2种模型对预测集样本的预测效果。结果：多因素非条件logistic逐步回归分析显示年龄、边缘情况、毛刺征、小泡征及纵隔肿大淋巴结对