歧视方法试图提取区分特征，然后是分类器以进行分类[3]。例如，Dandil等。[4]使用基于图像强度特征的空间模糊c均值（FCM）分类器，以达到0.91的精度，0.91灵敏度的灵敏度和0.95的敏感性对于“ WT”段。Tustison等。[5]研究了不同的特征，包括强度，几何和不对称特征，提取了多种MRI模态。基于与不对称相关的特征的随机森林分类器在Brats 2013数据库[6]中获得了最佳性能[6]，即“ WT”，“ TC”，“ TC”和“ ET”组件的DSCS为0.87、0.78和0.74。然而，歧视方法依赖于提取特征的质量，这可能并不能很好地代表肿瘤分割问题。