目的建立基于常规超声及双模态弹性成像的乳腺癌腋窝淋巴结转移(ALNM)的无创预测模型。方法前瞻性连续性收集2022年1月至2023年9月该院就诊并经病理证实的乳腺癌患者134例，根据有无转移分为转移组74例，无转移组60例。对2组患者原发病灶及腋窝淋巴结的常规超声及双模态弹性特征进行单因素分析，并对单因素分析中差异有统计学意义的参数进行二元logistic回归分析，根据危险因素的回归变量建立预测模型方程。采用受试者操作特征(ROC)曲线评价模型的诊断效能。结果2组患者年龄、原发病灶的位置、病灶数、纵横比、形态、血流分级、弹性评分、应变率比值、病变在弹性图上的面积与在灰阶超声图上的面积比（EI/B Ration-A）、病变在弹性图上的长度与在灰阶超声图上的长度比（EI/B Ration-D）、剪切波平均速度（SWVmean）、淋巴结的EI/B Ration-A和EI/B Ration-D差异无统计学意义(P＞0.05)。原发病灶的最大径、肿块内部是否有微钙化、常规超声诊断淋巴结阳性、阳性淋巴结数目、淋巴结的弹性评分、应变率比值、SWVmean差异具有统计学意义（P＜0.05）。多因素分析显示，原发肿物的最大径、肿物边缘、常规超声诊断阳性淋巴结的数目、淋巴结SWVmean是乳腺癌腋窝淋巴结转移的独立危险因素（P＜0.05）。根据回归系数与常数项构建预测模型，其ROC曲线下面积为 0.931(95%CI 0.881～0.981，P＜0.01)，灵敏度和特异度分别为92.50%和87.00%。结论基于乳腺原发病灶及腋窝淋巴结的常规超声和双模态弹性成像构建的预测模型能够较好地评估ALNM,其中乳腺肿物的最大径、肿物边缘、常规超声诊断阳性淋巴结的数目、淋巴结SWVmean是乳腺癌ALNM的独立危险因素。