探讨大脑中动脉(MCA)分叉的形态学特点与动脉瘤形成的相关性。
方法回顾性分析自2017年1月至2020年4月于石家庄市人民医院神经外科接受脑部3D-数字减影血管造影(3D-DSA)检查的65例MCA单发动脉瘤患者(动脉瘤组)资料，同时选择170例同期门诊中无动脉狭窄及脑动脉瘤患者作为正常对照组并分析其影像学资料中相应形态学参数。分叉顶角定义为φ1，φ2和φ3分别代表小、大外侧角，D2、S2、C2、T2和E2分别代表与主干血管形成小外侧角的一侧分支血管的直径、横截面面积、周长、曲度和椭圆率，D3、S3、C3、T3和E3分别对应对侧分支血管的相应参数。比较2组成员间MCA分叉的形态学参数并采用二元Logistic回归分析筛选影响MCA动脉瘤形成的独立因素，同时采用受试者工作特征(ROC)曲线评价影响MCA动脉瘤形成的独立因素的预测价值。
结果(1)参数比较：动脉瘤组的φ1显著大于正常对照组，而φ2、φ3显著小于正常对照组，差异均有统计学意义(P<0.05)。动脉瘤组的D3、S3、C3、T2、T3和E2显著大于正常对照组，差异均有统计学意义(P<0.05)。两侧分支血管对称性方面，2组患者φ3/φ2值差异有统计学意义(P<0.05)。(2)二元Logistic回归分析结果显示，D3和φ3/φ2值为动脉瘤形成的独立危险因素(OR=4.493，95%CI：1.414~14.278，P=0.011；OR=30.676，95%CI：9.884~95.202，P=0.000)；φ2为动脉瘤形成的独立保护因素(OR=0.880，95%CI：0.844~0.918，P=0.000)。(3)ROC曲线分析结果显示，φ2的曲线下面积最大，达到0.93，最佳截断点为104.59°，敏感度和特异度分别为87.7%和85.9%。
结论正常的MCA分叉更接近于对称的结构，而载瘤动脉分叉接近不对称的结构，具体表现为两侧外侧角及分支血管直径的不对称。小外侧角是预测MCA分叉动脉瘤形成的最佳形态学参数。