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目的:本研究旨在回顾性分析研究18F-FDG PET/CT纹理分析参数、常规PET/CT参数及临床相关因素对肾癌与肾淋巴瘤的鉴别诊断价值及其对肾癌总体生存期（OS）的影响。方法:回顾性纳入2014年1月27日至2019年12月23日在浙江大学医学院附属第二医院行18F-FDG PET/CT检查并经病理确诊为肾癌或肾淋巴瘤的患者为研究对象。共筛选有效病例40例,其中包括肾癌22例,肾淋巴瘤18例。使用Life X软件包（http://www.lifexsoft.org）从患者PET/CT图像中提取PET纹理分析参数、CT纹理分析参数、常规PET参数和常规CT参数,其中PET纹理分析参数共40个,包括5个直方图（HISTO）参数,3个形状（SHAPE）参数,7个灰度共生矩阵（GLCM）参数,11个灰度运行长度矩阵（GLRLM）参数,3个邻域灰度差异矩阵（NGLDM）参数和11个灰度区域长度矩阵（GLZLM）参数;CT纹理参数同为上述40个纹理参数;常规PET参数共10个,包括目标体积中的最小、平均、最大标准化摄取值（SUVmin、SUVmean、SUVmax）,肿瘤与肾皮质的平均、最大标准化摄取值比值（肿瘤SUVmean/肾皮质SUVmean、肿瘤SUVmax/肾皮质SUVmax）,肿瘤与肝血池的平均、最大标准化摄取值比值（肿瘤SUVmean/肝血池SUVmean、肿瘤SUVmax/肝血池SUVmax）,肿瘤代谢活性体积（MTV）,肿瘤总体葡萄糖代谢（TLG）和峰值SUV（SUVpeak）;常规CT参数3个,包括病灶区域内以Hounsfield Unit（HU）为单位的最小、平均、最大密度（HUmin、HUmean、HUmax）。采用受试者工作特征曲线（ROC曲线）在每个类别中选择最具区分性的参数,运用二元logistic回归分析将最具区分性的常规PET参数、PET纹理参数、二者组合PET参数、CT组合参数、PET/CT纹理参数、PET/CT组合参数转换为六种模型,进行ROC曲线分析六种模型能否有效鉴别两种肾脏肿瘤,进一步通过Medcalc软件分析六种模型之间的AUC值差异是否具有统计学意义。在生存分析中,以各参数的中位数为临界值,分为高值组及低值组两组,采用对数秩检验进行Kaplan-Meier单因素生存分析,以P<0.05为差异有统计学意义,进一步将单因素分析有意义的参数纳入Cox风险回归模型中进行多因素分析。结果:常规PET参数SUVmax、SUVpeak,13个PET纹理分析参数:HISTOEntropylog10、HISTOEntropylog2、SHAPESphericity、GLCMContrast、GLCMEntropylog10、GLCMEntropylog2、GLCMDissimilarity、GLRLMSRE、GLRLMHGRE、NGLDMContrast、GLZLMHGZE、GLZLMZP、GLZLMZLNU,1个CT常规参数HUmin和1个CT纹理参数HISTOSkewness均可有效鉴别诊断肾癌与肾淋巴瘤（AUC:0.689-0.760,均P<0.05）。二元logistic回归分析显示常规PET参数、PET纹理参数、二者组合参数、CT组合参数、PET/CT纹理参数以及PET/CT组合参数六种模型均可有效鉴别两种肾脏肿瘤（AUC值分别为0.704、0.801、0.843、0.788、0.905、0.902,P值分别为0.028、0.001、<0.001、<0.001、<0.001、<0.001）。进一步通过Medcalc软件分析结果表明仅常规PET参数模型与PET/CT纹理参数模型、常规PET参数模型与PET/CT组合参数模型之间的AUC值差异有显著统计学意义（P=0.007、0.008）,余模型之间均P>0.05。肾癌患者的单因素生存分析显示:病理分型为非透明细胞癌（P=0.007）、未接受手术治疗（P=0.002）、CONVENTIONALTLG≥206.0（P=0.031）、PET纹理参数HISTOKurtosis≥3.0（P=0.047）、GLRLMRLNU≥220.0（P=0.029）、GLZLMZLNU≥3.2（P=0.021）、CT纹理参数GLCMContrast≥125.0（P=0.019）和GLZLMLZHGE≥2970.0（P=0.029）,均为影响肾癌预后的不良因素（均P<0.05）。而针对肾淋巴瘤患者的单因素生存分析显示,除血肌酐值与预后相关外（P=0.029）,各临床因素、常规PET参数及PET/CT纹理参数均不是影响肾淋巴瘤患者的预后因素（P>0.05）。多因素生存分析显示:由肾癌患者的病理分型、是否接受手术治疗、CONVENTIONALTLG、PET纹理参数HISTOKurtosis、GLRLMRLNU、GLZLMZLNU、CT纹理参数GLCMContrast及GLZLMLZHGE所构成的整体模型P=0.045,提示上述多因素模型对患者预后有影响,但各参数中并无独立预测因子（P均>0.05）。结论:（1）PET/CT纹理分析与常规PET/CT参数均可有效鉴别诊断肾癌与肾淋巴瘤,且PET/CT纹理分析更具优势;（2）PET纹理分析参数HISTOKurtosis、GLRLMRLNU、GLZLMZLNU,CT纹理参数GLCMContrast、GLZLMLZHGE,常规PET参数CONVENTIONALTLG,临床病理分型为非透明细胞癌,或未接受手术治疗,均为影响肾癌预后的不良因素。