目的 探讨超声检查联合模型预测甲状腺乳头状癌（PTC）同侧中央区颈部淋巴结转移（CLNM）的价值。方法 回顾性分析南方医科大学南方医院2021年1～7月137例经病理证实的PTC患者的临床资料及术前甲状腺超声二维影像，根据术后病理结果将患者分为转移组65例，非转移组72例。所有患者均淋巴结行预防性中央区淋巴结清扫，并根据术后病理结果分为转移组和非转移组。在超声影像中手动勾画病变，从处理后的超声图像中导出了纹理特征。然后使用ICC、统计筛选、相关系数筛选以及LASSO方法，最终将LASSO筛选的非0特征作为输入，进行影像特征模型建模。将137例患者的临床有效信息构建与影像特征模型相同的临床特征模型。将影像特征与临床特征相结合，构建联合模型。结果 在影像特征模型中，ExtraTrees模型表现最佳，训练集和测试集的曲线下面积分别为0.895和0.836。临床特征的最优模型也是ExtraTrees模型，训练集和测试集的曲线下面积分别为0.843和0.701。而联合模型的预测能力最好，训练集和测试集的曲线下面积分别为0.900和0.854。结论 结合影像特征和临床特征的联合模型对PTC同侧CLNM的预测能力较好，可为临床决策提供一种无创、有效的方法。