目的探讨多因素Logistic回归分析评价自动乳腺全容积扫描（ABVS）联合常规超声鉴别诊断乳腺影像报告及数据系统（BI-RADS）3～5类结节良恶性的价值。方法 216例患者（247个BI-RADS 3～5类乳腺结节）接受常规超声及ABVS检查。以穿刺活检或术后病理为金标准,建立多因素Logistic回归模型,筛选出诊断乳腺恶性肿瘤的主要超声特征,并评价其鉴别诊断乳腺BI-RADS 3～5类结节的价值。绘制ROC曲线,评价Logistic回归模型的诊断效能。结果多因素Logistic回归筛选出4个诊断BI-RADS 3～5类结节良恶性的独立危险因素,为"皱缩征"[X₁,优势比（OR）=12.03,P<0.01)、"微分叶征"（X₂,OR=6.00,P<0.01）、结节边界（X₆,OR=11.48,P=0.01）和纵横比（X₈,OR=4.09,P=0.01）,其中"皱缩征"的OR最大。回归方程为Logit（P）=-4.43+2.49 X₁+1.79 X₂+2.44 X₆+1.41 X₈（χ²=196.32,P<0.01）。Logistic回归模型预测乳腺恶性结节的ROC曲线下面积为0.95（P<0.01）。结论 Logistic回归模型鉴别诊断BI-RADS 3～5类良恶性结节有较高价值。