Neste artigo apresentamos um sistema automatizado baseado principalmente a tomografia computadorizada (TC) consiste de dois componentes principais: a estimativa de desvio da linha média e da pressão intracraniana (PIC), pré-triagem do sistema. Para estimar o desvio da linha média, primeiro uma estimativa da linha média ideal é realizada com base na simetria do crânio e características anatômicas no cérebro CT scan. Em seguida, a segmentação dos ventrículos do TC é realizado e utilizado como um guia para a identificação da linha média real através de correspondência de forma. Estes processos imitar o processo de medição por médicos e têm mostrado resultados promissores na avaliação. No segundo componente, mais recursos são extraídos relacionado ao ICP, como a informação de textura, quantidade de sangue de tomografia computadorizada e outras características registradas, tais como a idade, escore de lesão de gravidade para estimar o ICP também são incorporados. Técnicas de aprendizagem de máquina, incluindo a seleção de recurso e classificação, como o apoioVector Machines (SVMs), são utilizados para a construção do modelo de previsão usando RapidMiner. A avaliação da predição mostra potencial utilidade do modelo. O desvio da linha média estimada ideal e previu PIC pode ser usado como uma etapa de pré-triagem rápida para os médicos para tomar decisões, de modo a recomendar a favor ou contra a monitorização da PIC invasivo.