أصبحت السكتة الدماغية عبءً كبيرًا على الصحة العالمية، ولذلك نحن بحاجة إلى علاجات واستراتيجيات وقائية للتغلب على هذا التحدي. في هذا الإطار، يعتبر تحديد السكتة الدماغية بشكل فوري وتقييم المخاطر أولوية رئيسية للأطباء. لمساعدة الأطباء ذوي الخبرة، تعد النماذج المقطعية الآلية ضرورية. في هذه الدراسة، نعتبر مجموعة البيانات العامة ATLAS v2.0 لتقييم مختلف النماذج الرقابية من نوع U-Net من البداية إلى النهاية. وبشكل خاص، قمنا بتقييم النماذج على صور دماغ ثنائية الأبعاد وثلاثية الأبعاد باستخدام مقاييس معيارية. لقد حققنا أعلى درجة Dice بمقدار 0.583 في النموذج القائم على المحول (Transformer) ثنائي الأبعاد و0.504 في النموذج الثلاثي الأبعاد ذو البواقي (Residual U-Net). كما أجرينا اختبار ويلكокسون للنماذج ثلاثية الأبعاد لربط العلاقة بين حجم السكتة الدماغية المتوقع والفعلي. لتحقيق الإعادة، تم جعل الكود وأوزان النموذج متاحين للعامة: https://github.com/prantik-pdeb/BeSt-LeS.