目的 探究CT增强扫描灰度直方图纹理分析技术对肺癌患者术前恶性程度评估及对预后的预测价值。方法 选择2018年5月至2022年9月在我院就诊的且经术后病理证实的肺癌患者580例作为研究对象。依据术后病理分期，将研究对象分为高分化组(183例)、中分化组(195例)、低分化组(202例)。根据预后情况，将其分为预后良好组(356例)和预后不良组(224例)。由2名医师提取患者CT增强扫描灰度直方图纹理参数。受试者工作特征(receiver operating characteristic，ROC)曲线分析特征参数对肺癌患者术前恶性程度的诊断效能及预后的预测价值。多因素Logistic回归分析预后不良的重要影响因素并构建人工神经网络模型。Pearson分析检验参数间的相关性。结果 均值、10%分位、50%分位等参数在高、中、低分化三组中有显著差异。三个参数对评估肺癌患者恶性程度均具有一定的诊断效能，且三者联合诊断效能最佳。均值、10%分位、50%分位是预后不良的保护因素，三者联合预测肺癌患者的曲线AUC值大于各指标单独预测的AUC值。ROC曲线和累积增益图表明该模型预测能力良好。纹理特征参数中，69.44%的参数具有相关性。结论 CT增强扫描灰度直方图纹理参数在一定程度上反应肺癌患者术前恶性程度信息，给术前预测以及预后提供了重要方法。