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        <journal-title>国际医学</journal-title>
        <abbrev-journal-title>International medicine</abbrev-journal-title>
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      <issn>ISSN：3104-4891（Print）（原2972-4163）</issn>
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        <publisher-name>华文科学出版社（HUAWEN SCIENCE PRESS）</publisher-name>
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      <article-id pub-id-type="publisher-id">31308</article-id>
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        <article-title>基于多模态影像的肺结节良恶性风险分层及随访策略研究</article-title>
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        <contrib contrib-type="author">
          <string-name>孔琴会 （云南省曲靖中心医院 呼吸与危重症医学科 云南曲靖 655000）</string-name>
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      <pub-date pub-type="epub">
        <year>2026</year>
        <month>6</month>
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      <issue>6</issue>
      <abstract>
        <p>摘 要：目的 探讨基于 CT 与 MRI 多模态影像特征融合的肺结节良恶性风险分层模型的诊断价值，并制定个体化分级随访
策略。方法 回顾性收集经病理证实的 333 例肺结节患者临床与影像资料，提取 CT 形态学特征、影像组学特征及 MRI 弥散加权
成像参数，采用极端梯度提升算法构建多模态融合风险分层模型，通过受试者工作特征曲线评估各模型诊断效能，并依据风险
等级制定对应随访方案。结果 多模态融合模型对肺结节良恶性鉴别的曲线下面积达 0.918，显著优于单一 CT 影像组学模型
（0.851）及 MRI 模型（0.786）；根据风险评分将结节分为低危、中危、高危三级，各级别恶性率分别为 3.6%、24.3%和 91.4%，
组间差异具有统计学意义（P</p>
      </abstract>
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