目的:建立一个定量数学模型去准确地预测动脉瘤破裂的风险大小。定量分析模型能模拟各种各样的生理动力学过程,能够揭示动脉瘤增大和破裂的原因。以前的研究表明回归模型能够揭示动脉瘤的哪些参数对其破裂有重要的影响。在这项研究中我们获得了一个改良的二项logistic回归分析模型,并将其运用于另一个独立的病人群体作预测性分析去评贪其稳定性。方法:所有的动脉瘤患者均行全脑血管DSA检查,并予三维图像重建,获得了动脉瘤的瘤颈、长度和高度以及载瘤动脉的平均直径,计算AR(高度/瘤颈)和SR(长度/载瘤动脉的直径)值。然后将这些变量结合动脉瘤位置和患者基本信息进行逐步淘汰的二项logistic回归分析,并将其运用于另外19个患者(非原来得出模型的病人)的19个动脉瘤,来计算其破裂的logit值。结果:在37个病人共有37个动脉瘤(24个破裂和13个非破裂)。五个形态学指标中的四个在破裂动脉瘤中比未破裂动脉瘤要大的多(P＜0.05)。二项logistic回归分析模型运用于预测性分析显示了其稳定性:敏感度为84.6%,准确度为78.9%。结论:这个二项logistic回归分析模型能够比较准确地判断一个动脉瘤的状态。这项技术的运用说明生物形态学数据及其相互关系可能在判断动脉瘤状态方面非常有价值。