El accidente cerebrovascular es una afección médica que afecta a alrededor de 15 millones de personas anualmente. Los pacientes y sus familias pueden enfrentar desafíos financieros y emocionales graves, ya que puede causar discapacidades motoras, del habla, cognitivas y emocionales. La segmentación de lesiones por accidente cerebrovascular identifica la lesión por accidente cerebrovascular visualmente mientras proporciona información anatómica útil. Aunque existen diferentes software asistidos por computadora para la segmentación manual, el aprendizaje profundo de última generación hace que el trabajo sea mucho más fácil. Este documento de revisión explora los diferentes modelos de segmentación de lesiones basados en aprendizaje profundo y el impacto de diferentes técnicas de preprocesamiento en su rendimiento. Su objetivo es proporcionar una visión general completa de los modelos de última generación y guiar la investigación futura y contribuir al desarrollo de modelos de segmentación de lesiones por accidente cerebrovascular más robustos y efectivos.