脳腫瘍を磁気共鳴画像（MRI）で分類することは、自動腫瘍認識の困難な性質を考慮すると、医療画像処理において重要な取り組みです。これらの病変の位置、サイズ、形状、テクスチャの変動性と複雑性に加えて、脳病変と正常組織の強度の類似性が大きなハードルとなります。本研究は、医療画像処理の文脈における脳腫瘍検出の重要性とその課題に焦点を当てています。現在、研究者たちは人間の関与を軽減するための脳腫瘍分類モデルを開発することを目的としたさまざまな介入を考案しています。しかし、このタスクには時間とコストの制限があり、腫瘍組織を特定できる他の課題も存在します。本研究では、脳腫瘍を分類する多くの出版物をレビューします。主に使用される教師あり機械学習アルゴリズムとして、サポートベクターマシン（SVM）、ランダムフォレスト（RF）、ガウスナイーブベイズ（GNB）、k-最近傍法（K-NN）、k-meansがあり、一部の研究者は畳み込みニューラルネットワーク法、転移学習、深層学習、およびアンサンブル学習を利用しています。すべての分類アルゴリズムは、最も迅速で正確な腫瘍検出を可能にする正確で効果的なシステムを提供することを目指しています。通常、システムの精度を評価するために前処理アプローチが採用されます。Gabor離散ウェーブレット変換（DWT）、局所バイナリパターン（LBP）、グレーレベル共起行列（GLCM）、主成分分析（PCA）、スケール不変特徴変換（SIFT）、および方向勾配のヒストグラム（HOG）などの他の技術も使用されます。本研究では、特徴抽出手法に関する以前の研究を検討し、さまざまな分類法を論じ、そのそれぞれの利点を強調し、パフォーマンスに関する統計分析を提供します。
Zine-dine et al. (2025)はこの問題を研究しました。