颅内动脉瘤的稳定性评估，是一项重要工作，也是一项困难的任务。
我们首先要了解颅内动脉瘤为什么会破裂？在什么情况下出现破裂？破裂危险因素有哪些？生长危险因素有哪些？
颅内动脉瘤的稳定性评估方法，这样才有章可循。
一、颅内动脉瘤破裂与生长的机制何在？
未破裂颅内动脉瘤，在什么情况下会发生破裂与生长？
血管壁炎症及血流动力学改变是引起颅内动脉瘤破裂与生长的两大主要因素。动脉瘤的发生其实也与二者相关。它好发于动脉分叉、连接及动脉成角处，作用于该处的血流压力过大可损伤血管内皮，激活基质金属蛋白酶(MMPs)介导的细胞外基质降解，并诱导平滑肌细胞凋亡，渐进性地损伤动脉管壁，引起管壁炎症、退变和瘤样膨出、生长，最终导致动脉瘤破裂。
1、血管壁炎性反应这里包括各种原因引起的血管壁炎症细胞的活化以及炎症因子的分泌，这直接引起血管壁炎性反应，进而损伤血管壁，进而发生血管病理改变，动脉瘤发生、生长、动脉瘤壁变薄和动脉瘤壁破裂。
2、血流动力学因素血流动力学在动脉瘤的发生、生长及破裂中发挥重要作用，其中WSS、WSSG、OSI、GON与临床关系密切。壁面切应力(wallshearstress,WSS)异常是引起动脉瘤发生、生长并导致动脉壁撕裂的主要因素。WSS是血液流动时血流对血管壁的切向作用力，血液流动对血管内壁产生的剪切力；其作用方向与血管壁平行，血流速度越大，血流产生的WSS越大。OSI主要评价血流方向上的时间变化，用来衡量在心动周期中WSS方向改变的程度。
二、颅内动脉瘤不稳定性的危险因素有哪些？
传统的临床资料，随访资料和流行病学研究对颅内动脉瘤稳定性评估，始终作为重要的基线数据而存在。随着神经血管影像技术的不断更新，影像学成为评估颅内动脉瘤稳定性的重要手段。传统检查方法如数字减影血管造影（DSA）、CT血管造影（CTA）及磁共振血管造影（MRA）衍生众多形态学参数，可从宏观角度评估颅内动脉瘤的稳定性；而磁共振管壁成像（magneticresonancevesselwallimaging,MR-VWI)及分子影像学等新技术通过评估动脉瘤壁炎症反应的活跃程度，可从动脉瘤生长破裂的机制出发评估颅内动脉瘤的稳定性；。
1、临床信息年龄、是否有症状和是否有家族史及继往出血史，对稳定性判断有一定价值；是否为多发动脉瘤，存在争议。
2、形态学参数形态学与动力学有显著的相关性，形态学的背后就有动力学影子。多种形态学参数可用于评估颅内动脉瘤的破裂风险，包括动脉瘤及载瘤动脉形态学参数，目前认为动脉瘤位置、侧壁与分叉、入射角、长宽比（动脉瘤最大径与动脉瘤宽度的比值，D/W）；纵横比（动脉瘤高度与瘤颈的比，aspectratio，AR)、尺寸比（动脉瘤高度与载瘤动脉平均直径的比值，SR）；以及不规则指数(UI、NSI)与动脉瘤破裂相关，其中AR、SR与动脉瘤破裂的关系更为密切。还有瘤体高宽比(height-widthratio,HWR)，
瘤体与瘤颈宽径比（BNF）体颈比（D/N），分别与长宽比和纵横比（AR）相近。
3、血流动力学参数目前这方面研究较多，但形成共识的不多。目前比较一致的结论有：高WSS和ＷSSG与血管重构和最终动脉瘤生成有关；低WSS或高OSI被认为与动脉瘤破裂相关；高WSS和高GON与动脉瘤的生长有关。4D-Flow4D-FlowMRI是基于时间分辨的三维相位对比MRI技术，可同时对3个相互垂直的维度进行相位编码，可直接获得血流速度场，并由此获得能量损耗、壁面剪应力、血流模式等血动信息。可以识别颅内动脉瘤中的涡核，发现复杂的血流模式，对动脉瘤的稳定性评估形成直接的临床价值。
4、动脉瘤管壁高分辨磁共振成像(HR-MRI，MR-VWI)可观察到动脉血管壁和动脉瘤管壁成像。管壁是否有增强影像，与管壁的炎症变化密切相关，颅内动脉瘤管壁环形强化也被认为与炎症相关，同时提示动脉瘤不稳定；同时强化分级与稳定性呈线性相关。随着更多针对炎症细胞和炎症因子的分子影像标记物的出现，将会有更多重要的发现。对于颅内动脉瘤，高分辨磁共振成像MR-VWI因其无创性、高分辨率及可以多重序列对比判定组织成分等优势，具有重要价值。
三、未破裂颅内动脉瘤稳定性评估方法
目前看来，未破裂颅内动脉瘤稳定性应包括四个维度：临床、形态学、血流动力学和瘤壁炎症。
1、各种量表：
PHASES破裂风险量表：主要包括
ELAPSS生长风险量表：
PHASES破裂风险量表
ELAPSS生长风险量表
2、人工智能模型：
既往颅内动脉瘤风险评估模型研究构建了许多评估模型，后续的验证中发现这些模型的准确性均较低。
既往从CTA和MRA图像分割颅内动脉瘤及载瘤血管，量化动脉瘤形态学及载瘤血管几何参数，结合临床信息，建立动脉瘤破裂风险预测模型，得到了很好的预测结果，目前认为稳定性与AR、SR、UI和NSI等形态学指标有关，同时高血压病史、动脉瘤病史也密切相关。
基于大数据的未破裂颅内动脉瘤稳定性量表，如PHASES破裂风险量表、ELAPSS生长风险量表等，在行业内得到一定的认可。
高分辨MR可观察颅内动脉瘤瘤壁的结构，瘤壁的强化与否与破裂风险明显相关。
基于临床与形态学参数的人工智能模型，并已在临床中取得初步成功应用。
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