经颅多普勒超声（TCD）在临床应用中具有突出的诊断价值。它可以在患者出现临床症状之前，探测大血管痉挛的发生，并对痉挛 的严重程度及其动态变化进行评估，从而为治疗决策和药物效果的评估提供可靠依据。然而，TCD 测量往往伴随着显著的噪声干扰，增加 了分析的复杂性。此外，准确的诊断不仅需要依赖医生的丰富经验，还需要耗费大量时间和精力。针对这些问题，本文设计了一种基于深 度神经网络的 TCD 智能诊断系统，主要包括以下内容：（1）建立血流的动态和量测模型；（2）构建专用的 TCD 诊断数据库；（3）通过 U-Net 对 TCD 图像进行语义分割，使用 Inception 网络提取特征，并结合 LSTM 网络进行特征聚合，最终实现自动化临床诊断。