【摘要】目的：分析基于术前CT影像组学特征鉴别肺腺癌结节Ki-67的表达水平。方法：回顾性选取2022年1月—2025年4月揭阳 市人民医院的50例经病理证实的肺腺癌结节患者，以10%为界值将患者分为Ki-67高、低表达组。采用多因素Logistic回归分析筛选 与Ki-67表达水平相关的CT影像特征的独立预测因素，并基于上述因素建立CT影像特征模型，提取肺腺癌结节影像组学特征，并通 过最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归算法进行特征筛选并建立影像组学模型。采用受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC） 结合5倍内部交叉验证评估和比较影像组学模型与CT影像特征的鉴别效能。结果：经多因素Logistic回归分析，毛刺征（OR=1.371， P=0.041）和轴位结节最大直径（OR=1.258，P=0.031）可作为评估肺腺癌结节Ki-67表达的独立预测因素。通过LASSO回归选取5种 最优影像组学特征子集建立影像组学模型，CT影像特征模型和影像组学特征模型在5折内部交叉验证下的AUC分别为0.68±0.03、 0.82±0.02，影像组学模型的鉴别效能显著优于CT影像特征（t=8.682，P＜0.001）。结论：基于术前CT影像组学特征鉴别肺腺癌结 节Ki-67 表达水平表现出显著优于传统CT影像特征的诊断效能。 

【关键词】肺腺癌；影像组学；Ki-67；肺结节；诊断模型；计算机断层扫描