目的探討循環腫瘤細胞（circulating tumor cells，CTCs） 聯合影像學特征建立的模型對肺亞實性結節腫瘤浸潤性的預測價值。 方法回顧性納入2019年2月—2022年2月在蘭州大學第一醫院胸外科就診的296例患者，其中男130例、女166例，中位年齡62.00歲。采用隨機數字表法按3∶1的比例將患者分為訓練集和內部驗證集，其中訓練集213例、內部驗證集83例。根據病理診斷結果分為浸潤前病變組（非典型腺瘤樣增生和原位腺癌）和浸潤性病變組（微浸潤性腺癌和浸潤性腺癌）。對訓練集進行單因素和多因素logistic回歸分析，篩選出獨立危險因素（P≤0.05）并構建Nomogram預測模型。通過受試者工作特征曲線和校準曲線分別驗證模型的準確性和一致性；對不同直徑結節進行亞組分析，進一步驗證模型的性能。計算出敏感性、特異性、陽性預測率、陰性預測率和準確性。結果 Logistic回歸分析結果顯示，年齡、CTCs、結節成分、分葉征、毛刺征是肺亞實性結節浸潤性的獨立危險因素（P<0.05）。訓練集中Nomogram預測模型的曲線下面積（area under the curve，AUC）為0.914（0.872，0.956），顯著優于影像學特征預測模型的AUC ［0.856 （0.794，0.9 17），P=0.003］和單獨CTCs預測模型的AUC ［0.750 （0.675，0.825），P=0.001］；訓練集的C指數為0.914，矯正C指數為0.902；內部驗證集的C指數為0.894，矯正C指數為0.843；訓練集在結節直徑范圍為5～20 mm、10～20 mm和21～30 mm時，Nomogram預測模型的AUC為0.902 （0.848，0.955）、0.913（0.860，0.966）和0.873（0.730，1.000）。結論本研究建立的預測模型可以提高肺亞實性結節浸潤性的診斷價值，更有效地輔助臨床診斷疾病。