陆云峰 董海波

Willis环由双侧颈内动脉（ICA）末端、前交通动脉（ACoA）、双侧后交通动脉（PCoA）、双侧大脑前动脉（ACA）的A1 段、双侧大脑后动脉（PCA）的P1 段组成。研究证明Willis环变异畸形和脑动脉瘤的发生密切相关［1-2］，但Willis环变异畸形和脑动脉瘤破裂与否相关，目前尚不清楚。脑动脉瘤破裂早期死亡率达43%，且容易发生再次破裂，再次破裂死亡率达60%～70%［3］。本文分析Willis环变异畸形与脑动脉瘤破裂的相关性。

1 资料与方法

1.1 临床资料 回顾性分析2021年1月至2021年12月行头颅CTA诊断为脑动脉瘤患者214例。排除标准：①DSA证实存在脑动脉瘤，但头颅CTA图像质量差，血管显示不清；②烟雾病；③脑动脉瘤术后。

1.2 方法 使用16排菲利浦螺旋CT机。先行常规头部平扫及增强扫描，扫描范围为自颅底至颅顶，扫描层厚为1 mm，螺距为0.95，扫描速度为0.5 r/s，扫描视野18～20 cm。管电压120～140 kV，管电流250 mAs，静脉团注法对比剂注射速度为3.5～4 mL/s，用量100 mL。增强扫描时智能触发软件监视颈总动脉的造影剂浓度达到120 Hu时触发扫描。

1.3 Willis变异畸形定义及图像后处理 （1）Willis变异畸形定义：大脑前动脉A1段直径＜1 mm或小于对侧A1段50%为发育不良；大脑后交通动脉直径大于同侧大脑后动脉P1段为大脑后动脉胚胎型发育；畸形：开窗畸形、数量增减。（2）图像后处理：1 mm薄层重建横断面图像数据传入后处理工作站，分别采用表面容积重建（VR）、最大密度投影（MIP）及高级血管分析软件等计算机图像处理技术进行血管三维重建处理，并结合原始横断位图像，由2名有经验的诊断医师分析Willis变异畸形情况，有分歧时经协商达成一致。

1.4 统计学方法 采用SPSS 25.0统计软件。采用组内相关系数（ICC）评价2名医师测量结果的一致性。计数资料以n（%）表示，采用χ2检验。以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 诊断一致性 2名医师测量动脉瘤是否破裂的ICC分别为0.930和0.942，具有良好的一致性。

2.2 Willis环变异畸形与脑动脉瘤破裂的相关性 214例脑动脉瘤中，Willis环变异畸形141例，破裂77例（54.6%）；Willis环发育对称完整73例，破裂25例（34.2%）。Willis环变异畸形和脑动脉瘤破裂率差异有统计学意义（χ2=7.995，P＜0.05），Willis环变异畸形的动脉瘤更易破裂。141例Willis环变异畸形中，前循环变异畸形有81例，破裂45例（55.6%）；后循环变异畸形有30例，破裂15例（50.0%）；前、后循环均有变异畸形30例，破裂17例（56.7%）。三组之间脑动脉瘤破裂率差异无统计学意义（χ2=0.338，P＞0.05）。Willis环前循环变异畸形、后循环变异畸形及前、后循环均有变异畸形之间脑动脉瘤破裂率差异无统计学意义。见表1～2。

表1 脑动脉瘤破裂和Willis环的相关性

表2 脑动脉瘤破裂和Willis环变异畸形的相关性

3 讨论

CTA属于无创性检查，扫描时间短，辐射剂量低，在诊断动脉瘤灵敏性、特异性、准确性方面与DSA基本一致［4-5］。且CTA三维形态及空间结构的显示情况优于2D-DSA，能清楚显示Willis环上各个血管。

大量研究证明脑动脉瘤发生和血流动力的改变相关。当Willis 环发育对称完整时，环各个血管的血流压力均相近，但当Willis 环存在变异畸形时血流压力失衡［6-8］。本研究结果显示Willis存在变异畸形的动脉瘤更易发生破裂。这可能是脑动脉瘤的壁较薄，仅存一层内膜、缺乏中层平滑肌组织及外膜弹力纤维断裂或消失，动脉瘤壁内常有炎性细胞浸润。当一侧Willis环变异畸形后，对侧血流量增加，流速加大，产生湍流及涡流，这些血流动力学应激源的累积效应会引发一系列炎症和信号级联反应，最终导致血管壁变薄、扩张和破裂［9-12］。

由于Willis环变异畸形情况复杂，如大脑前动脉A1段发育不良或缺如、胚胎型大脑后动脉、各种血管的开窗畸形及数量增减等。为了方便比较不同Willis环变异畸形之间的脑动脉瘤破裂率是否存在差异，笔者将Willis环变异畸形分为Willis环前循环变异畸形、Willis环后循环变异畸形、Willis环前后循环均存在变异畸形三类。研究显示Willis环前循环变异畸形、Willis环后循环变异畸形及Willis环前、后循环均有变异畸形，这三者之间脑动脉瘤破裂率没有统计学差异。

综上所述，Willis环变异畸形与Willis环发育对称完整的脑动脉瘤破裂率存在差异，Willis存在环变异畸形的动脉瘤更易发生破裂。Willis环变异畸形可能是选择预防性动脉瘤治疗患者的一个重要特征。