在本研究中，我们使用 ML 算法和图像处理方法从 MRI 中提取数据。我们使用预处理来提高信噪比 (S/N) 并消除不必要的噪声的影响。基于阈值技术，我们使用颅骨剥离算法来增强颅骨剥离性能。在这项研究中，我们使用公认的分类器分析了基于纹理的特征，以对 MRI 图像中的脑肿瘤进行分类。从结果来看，与临床专家进行的手动识别相比，脑肿瘤识别显然是快速而准确的。各种执行因素还表明，建议的算法通过改进某些参数（如平均值、MSE（均方误差）、PSNR、准确度、灵敏度、特异性和骰子系数）提供了有效的结果。我们的结果表明，计划的方法可以帮助及时准确地检测脑肿瘤，并识别其精确位置。因此，使用 ML 和 NLP，提出的系统对于从 MRI 图像中识别脑肿瘤具有重要意义。