目的:探讨CT平扫图像纹理分析在肉芽肿性肺曲霉菌病和肺隐球菌病鉴别诊断中的应用价值。方法:回顾性分析28例表现为肉芽肿性的侵袭性肺曲霉菌病(IPA)和21例肺隐球菌病(PC)患者的肺部CT平扫图像,提取病变的纹理特征,通过Fisher、POE+ACC、Ml及三者联合(FPM)的方法选择最佳纹理参数集合,然后使用线性判别分析(LDA)和非线性判别分析(NDA)进行纹理分类。比较两种病变的纹理特征差异,进行统计学分析;并与人工鉴别的准确率进行对比。结果:纹理分析鉴别IPA和PC时,FPM联合NDA分类的误判率最低,为4.08%(2/49);PC组的纹理特征中,峰度、偏度、平方和低于IPA组,差异均有统计学差异(P<0.05);对这3个特征参数的诊断效能进行评价,绘制ROC曲线,其中峰度、偏度曲线下面积大于0.7,并获得相应的诊断截断点、敏感度及特异度;与人工鉴别相比,纹理分析具有更低的误判率。结论:肺部CT平扫图像纹理分析有助于肉芽肿性肺曲霉菌病及肺隐球菌病的鉴别诊断。