摘要：在医学领域，识别脑肿瘤是一项复杂的任务，需要专家仔细分析 MRI 扫描以检测肿瘤。最近的进展引入了各种旨在实现此过程自动化的人工智能方法。然而，以前的方法通常依赖于单一数据集，这限制了它们在不同情况下识别脑癌的能力。本研究通过对来自三个不同数据集的医学图像采用数据增强和去噪算法来解决此问题，旨在提高检测效率。为了评估这些方法的有效性，我们利用卷积神经网络 (CNN) 实现了两种深度学习算法，这些算法表现出很高的准确性。这些结果表明，结合数据增强和去噪技术可以显著提高脑肿瘤诊断的准确性。这项研究有助于医学领域不断努力改进先进机器学习技术的应用，以便尽早和精确地检测脑癌。关键词：脑肿瘤；机器学习；深度学习；CNN；医学成像。