目的分析MRI定性及定量参数联合前列腺健康指数（PHI）鉴别前列腺特异性抗原（PSA）阳性前列腺病灶良恶性的价值。方法选取华北理工大学附属医院2022年4月～2024年6月收治的行前列腺MRI检查的346例PSA阳性患者,前列腺影像报告数据系统（PI-RADS）3～5分。以穿刺病理结果作为金标准,分为良性组（良性前列腺病变,n=118）和恶性组（前列腺癌,n=228）。比较2组的PI-RADS评分、表观扩散系数（ADC）、慢速ADC（D）、快速ADC（D^*）、灌注相关体积分数（f）和PHI。采用Logistic回归和决策树分类法构建上述参数的模型,用ROC曲线、校准曲线和决策分析曲线比较各模型的诊断效能。结果恶性组的PI-RADS 5分占比、前2肽PSA和PHI均高于良性组,ADC、D、D^*和f均低于良性组（P<0.05）。模型4B（决策树分类模型,纳入PI-RADS、PHI、ADC、D、D^*和f,最终保留PHI、ADC、D和D^*）的ROC曲线下面积与模型3B （决策树分类模型,纳入PI-RADS、ADC、D、D^*和f）差异无统计学意义（P>0.05）,但高于其他模型（模型1A～4A、1B、2B,P<0.05）。模型3B和模型4B的校准曲线与对角线重合度高,其他模型的校准曲线与对角线重合度偏低。模型4B的净收益在全阈值范围内均高于其他模型。结论由PHI、ADC、D和D^*构建的决策树分类模型在鉴别PSA阳性且PI-RADS 3～5分的前列腺病灶良恶性方面表现出较高的区分度、校准度和临床应用价值。