Un aneurisma cerebral es una condición médica descrita como la protrusión de la arteria cerebral bajo condiciones de presión adversas. Los pacientes con tales condiciones médicas tienen una mortalidad del 20% y una morbilidad adicional del 30-40% debido a la ruptura del aneurisma. Las herramientas de imagen actualmente utilizadas, como la resonancia magnética y las tomografías computarizadas, solo proporcionan información geométrica del aneurisma y no el riesgo de ruptura asociado con la progresión del aneurisma. Se desarrolló un nuevo marco de modelado computacional para modelar la progresión del aneurisma y evaluar la distribución del estrés bajo diferentes condiciones de carga de presión para cerrar esta brecha. Se utilizó segmentación de imágenes para segmentar dos arterias cerebrales medias (ACM) y se reconstruyeron para diseñar modelos de aneurisma en sitios vulnerables para la simulación de la progresión del aneurisma. Se modelaron cinco tamaños de aneurisma y dos grosores de pared diferentes para simular diferentes etapas de la progresión del aneurisma. Se adoptaron tres presiones (es decir, diastólica, sistólica e hipertensiva) para imitar el escenario de carga de presión realista para las arterias cerebrales medias, y se estimaron las distribuciones de estrés en todos los modelos para entender el riesgo de ruptura. Se observó que los esfuerzos inducidos en las paredes del aneurisma aumentaron con un aumento en el diámetro del aneurisma y la presión arterial. Además, un aneurisma con un diámetro grande y paredes delgadas mostró un alto riesgo de ruptura, especialmente a altas presiones arteriales. Se anticipa que los resultados reportados ayudarán a los profesionales médicos a predecir los riesgos de ruptura con tamaños de aneurisma conocidos basados en imágenes y a tomar decisiones oportunas para tales condiciones de aneurisma.