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<0.001）。结论 多模态影像融合模型可有效提高肺结节良恶性诊断准确率，基于风险分层的个体 化随访策略有助于减少过度检查与诊断延迟，为临床肺结节精准管理提供参考依据。