目的 基于CT平扫影像组学对selleck激酶抑制剂于颈部淋巴结结核与淋巴瘤的鉴别研究鲜有Biokinetic model报道。文章探讨基于CT平扫厚层图像影像组学的鉴别诊断价值。方法 回顾性分析2017年3月至2021年12月40例颈部淋巴瘤患者和56例颈部淋巴结结核患者CT平扫厚层图像。采用ITK-SNAP软件分别勾画62枚淋巴瘤淋巴结和70枚结核淋巴结，通过python提取影像组学特征，并进行统计学检验，联合应用最小绝对收缩与选择算子算法(LASSO)和主成分分析法(PCA)筛选和降维组学特征，最后通过逻辑回归建立分类器。进行5折交叉验证，使用ROC曲线及灵敏度、特异度等评价分类器性能，并与高低年资医生分类准确性进行比较。结果 从CT平扫厚层图像中共提取838个影像组学特征，LASSO筛选出28项组学特征，PCA降维后得到24项特征。Logistic regressiohttps://www.selleck.cn/products/iacs-010759-iacs-10759.htmln建立的分类器在训练组的ROC曲线下面积(AUC)为0.965,敏感度为0.920,特异度为0.893,在测试组的ROC曲线AUC为0.874,敏感度为0.786,特异度为0.846。结论 以CT平扫图像和logistic为基础建立的分类器在鉴别颈部淋巴结结核与淋巴瘤方面具有一定的准确度和临床应用价值。