脑动脉瘤是脑内血管的凸起或膨胀，可能会渗漏或破裂，引起出血，也可能导致脑出血。这是一种紧急医疗情况，需要立即进行神经系统评估和检测以确保生存。[19] 动脉瘤的大小不到 MRI 扫描大小的 1%，因此使用深度学习识别和分割动脉瘤具有挑战性。在这个任务中，我们探索了深度学习神经网络如何帮助从 MRI 扫描中解决脑动脉瘤的分类问题。我们模型的输入是 3D 图像、医院的扫描图像和没有动脉瘤的开源图像。我们使用 DenseNet 网络架构和 MONAI（人工智能医疗开放网络）[12] 平台，这是一个基于 PyTorch 的开源框架，用于训练和提高分类任务的准确性。我们与一家初创公司 VasoGnosis Inc. 合作，这是一家为脑血管疾病提供人工智能诊断和手术规划软件平台的供应商 [15]，通过这个项目获取数据和指导。