Deep Learning är ett nytt maskininlärningsfält som fått stort intresse under de senaste åren. Den tillämpades i stor utsträckning på flera tillämpningar och visade sig vara ett kraftfullt verktyg för maskininlärning för många av de komplexa problemen. I detta papper använde vi Deep Neural Network clasfier som är en av DL arkitekturerna för att klassificera en datauppsättning på 66 hjärn MRIs i 4 klasser t.ex. normala, glioblastom, sarkom och metastaserande bronkogena cancertumörer. Klassifieraren kombinerades med den diskreta wavelettransform (DWT) det kraftfulla funktionsextraktionsverktyget och huvudkomponenterna analys (PCA) och utvärderingen av prestandan var ganska bra över alla prestandamått.
En annan metod för MRI-klassificering föreslogs av REF där en datauppsättning på 66 hjärn MRI användes för att klassificera tumörer i 4 klasser (dvs. normala, glioblastom, sarkom och metastaserande bronkogena cancertumörer).