Ein System und Verfahren für Risikovorhersage von ischämischen Schlaganfällen auf der Basis von medizinischen Bildern werden offenbart. Messungen am linken Atrium (LA) und linken Atriumsanhang (LAA) aus werden aus medizinischen Bilddaten eines Patienten extrahiert (104). Abgeleitete Metriken für das LA und LAA des Patienten werden berechnet unter Verwendung eines patientenspezifischen Berechnungsmodells der Herzfunktion auf der Basis der Messungen des LA und LAA, die aus den medizinischen Bilddaten des Patienten extrahiert (104) werden. Schlaganfallrisikoeinstufung für den Patienten auf der Basis der extrahierten (104) LA- und LAA-Messungen und der berechneten (106) abgeleiteten Metriken für das LA und LAA des Patienten unter Verwendung eines Klassifikators, der auf dem trainierten maschinellen Lernen basiert, der die extrahierten (104) LA- und LAA-Messungen und die berechneten (106) abgeleiteten Metriken für das LA und LAA als Merkmale in den Klassifikator eingibt.A system and method for risk previously say of ischemic stroke on the basis of medical images are disclosed. Measurements on the left atrium (la) and left atrium appendix (laa) are extracted from medical image data of a patient (104). Metrics derived for the la and laa of the patient are calculated using a patient-specific calculation model of the cardiac function on the basis of the measurements of the la and laa, which consist of the medical image data of the patient (104) are extracted. Impact production risk of classification for the patient on the basis of the extracted (104) la - and laa - measurements and the calculated (106) metrics derived for the la and laa of the patient by means of a classifier, which is based on the trained machine learning, which the extracted (104) la - and laa - measurements and the calculated (106) metrics derived for the la and laa inputs as features in the classifier.
