颅内出血CT图像辅助分诊软件的研发涉及到多个环节和方面。首先，需要了解临床需求和背景，包括对颅内出血的诊断和治疗方面的知识进行深入研究。其次，需要开展数据采集和标注工作，为软件算法的训练和测试提供充足的数据集。在此基础上，需要开发基于深度学习算法的图像处理模块，对颅脑CT平扫影像进行显示、处理、测量和分析，以实现颅内出血的分诊提示和出血体积定量分析功能。此外，还需要开发服务器端和浏览器端的应用程序，实现数据的存储、同步和可视化等功能。最后，需要进行临床试验和评估，验证软件的准确性和可靠性，并不断优化和改进软件算法和功能。