背景:目前关于颅内多发动脉瘤（multiple intracranial aneurysm,MIA）破裂危险因素研究较少,尚没有专门适用于此类患者的破裂风险评估模型;此外,对并存颅内动脉瘤的破裂风险相加效应是否会增加MIA患者动脉瘤性蛛网膜下腔出血（aneurysmal subarachnoid hemorrhage,SAH）的风险尚不明确。目的:1)收集MIA的多中心横断面数据集作为外部验证集验证PHASES评分（population,hypertension,age,size,earlier SAH,site score）对 MIA破裂风险评估的准确性;2)基于发生aSAH的MIAs患者亚组分析,开发并验证结合动脉瘤放射组学（Radiomics）形态特征和传统形态特征的列线图用于评估MIA的破裂风险。3)建立评估MIA破裂风险的广义线性混合模型（generalized linear mixed model,GLMM）,分析MIA患者中并存的多个动脉瘤的破裂风险是否存在相加效应,并对并存动脉瘤的相加作用进行了分析验证。方法:回顾性收集自2016年1月1日至2019年1月1日于北京医院、北京天坛医院、北京大学国际医院连续就诊并行数字减影血管造影（DSA）的MIA患者。1)应用PHASES评分评估颅内动脉瘤破裂的理论风险。对于患者水平的分析,使用四种应用模式进行评分:最大动脉瘤PHASES评分,最高PHASES评分,总PHASES评分和平均PHASES评分,对比分析四种评分模式区分aSAH结局的准确性。2)回顾性分析105例以aSAH就诊的MIA患者中的254例动脉瘤,随机分为推导数据集（70%）和验证数据集（30%）。通过Radiomics技术自动提取动脉瘤的放射组学形态特征。在推导数据集中通过最小绝对收缩与选择算子（LASSO）方法进行特征筛选,以构建放射组学标签,进而结合传统形态学特征开发MIAs破裂相关的列线图,随后在验证数据集中验证模型的准确性。3)基于多中心MIA患者的横断面数据,对比分析所有破裂及未破裂MIA患者中的人口学因素、血管病危险因素、动脉瘤形态学因素,建立MIA破裂风险相关的GLMM模型,估算每个动脉瘤的破裂概率,再根据概率学原理计算每个患者的相加风险,对并存动脉瘤破裂风险的相加作用进行分析验证。结果:1)在以每个动脉瘤为研究对象的分析中,平均PHASES评分为3.0±3.0分,未破裂组和破裂组分别为2.8±3.0分和4.1±2.9分（p<0.001）。在患者为对象的分析中,对于每个患者中最大动脉瘤的评分,其受试者工作特征曲线（ROC）的曲线下面积（AUC）为0.572,但其AUC随着患者动脉瘤数量增加逐渐下降,在2个IA,3个IA和4个或更多IA的亚组中,AUC分别为0.597、0.518和0.450。对于每个患者中最高PHASES评分,总PHASES评分和平均PHASES评分三种评分模式的应用,AUC分别为0.577、0.599和0.619。2)LASSO回归筛选出十个放射组学形态特征来建立放射组学标签,在推导和验证数据集中,AUC分别0.814和0.835,与传统形态学特征构成的模型的0.747和0.666相比,具有更好的区分度。结合放射组学形态特征和传统形态特征后,在推导和验证数据集中,列线图模型的AUC分别增至0.842和0.849,在评估动脉瘤破裂风险方面表现出更好的评估能力。3)在最初的未经校正的分析中,并存动脉瘤数目增加与单个动脉瘤破裂风险显著相关（OR,0.85;p=0.044）。然而,校正混杂因素后,其相关性不显著（OR,0.85;P=0.111）。最终校正后的GLMM模型具有良好的判别性能,AUC为0.837。在患者水平分析中,具有2、3、4个或更多并存动脉瘤的患者的估计相加风险为22.5%,27.3%,34.50%,与这些患者中aSAH的实际发生率非常相近（分别为 26.6%,29.5%,36.5%,Spearman 相关系数为 1.000,P<0.001）。此外,与动脉瘤形态特征相比,估计的相加风险对aSAH风险具有更好的判别能力,AUC 为 0.864。结论:综上,1)在MIA患者的治疗决策中,PHASES评分的作用有限,应为此类患者开发更准确适用的模型,并应考虑并存动脉瘤破裂风险之间的相加效应。2)基于放射组学形态特征的列线图模型可以为MIA患者的风险分层和治疗决策提供相对准确,微创的方法。3)并存的动脉瘤数量增加可能不会增加单个动脉瘤的破裂风险,但是它们的潜在相加效应可能会增加患者的aSAH风险。