腦中風對健康公衛影響深遠，人工智慧解析腦影像有助改善中風醫療品質。SGD-Net腦中風磁振造影智慧診斷與預測系統以二階段模型，在急性期磁振造影影像上精準定量定位病灶。透過語意與影像體學分析及特徵融合，精準預測中風預後、原因與大動脈狹窄。SGD-Net結合神經學知識與影像特徵，具臨床價值與應用潛力。

人工智慧應用於缺血性腦中風腦部磁振造影分析中至關重要，但現有應用缺乏領域知識的整合。SGD-Net系統首次將神經科學知識融入，結合大腦圖譜，提升了對中風病情的認識。SGD-Net的二階段模型設計，使其具有極佳的擴充性。結合領域知識導向的概念，我們志在提高可釋型人工智慧在神經影像及中風照護的價值。

SGD-Net腦中風磁振造影智慧診斷與預測系統，可整合於臨床資訊系統，用於警示危急性中風、提示大面積中風、預警栓塞性血栓來源、及預測大血管狹窄，因而降低臨床風險，減少中風後社會家庭照護負擔。在教育與研究方面，跨領域整合臨床神經學、認知科學與神經影像學，深化中風病灶分析，創新性超越現行商業軟體。