本文探讨了利用卷积神经网络自动检测脑血管源性腔隙的方法，强调其在减少误检率和促进神经退行性疾病研究中的优势。研究评估了多种自动化白质高信号分割算法的性能，并提出了新框架以提高小血管病和认知疾病的检测效率。此外，介绍了APIS数据集，以支持中风诊断和分析，推动机器学习算法的发展。