تولید سلول‌های اضافی اغلب تشکیل توده‌ای از بافت را می‌دهند که به آن تومور اطلاق می‌شود. تومورها می‌توانند عملکرد صحیح مغز را مختل کنند و حتی منجر به مرگ بیمار گردند. یکی از راه‌های تشخیصی غیرتهاجمی برای این بیماری تصویر‌برداری تشدید مغناطیسی (MRI) می‌باشد. توسعه‌ی یک سیستم تشخیصی اتوماتیک یا نیمه‌اتوماتیک به کمک کامپیوتر در درمان‌های پزشکی مورد نیاز است. الگوریتم‌های متعددی برای تشخیص تومور بکار گرفته شده است که هرکدام دارای مزایا و معایب خاص خودش است. در این پژوهش، از تلفیق روش‌های تقسیم‌بندی سوپرپیکسل و طبقه‌بندی RVM، یک روش اتوماتیک برای پیدا کردن محدوده دقیق ناحیه تومور در تصویر MRI ابداع نموده است. الگوریتم مورد‌استفاده در روش سوپرپیکسل، الگوریتم SLIC است که برای هر سوپرپیکسل 13 ویژگی آماری و شدت روشنائی، محاسبه شده و در نهایت توسط الگوریتم طبقه‌بندی RVM روشی آموزش داده می‌شود که بتواند در هر تصویر MRI مغز، قسمت تومور را از غیر‌تومور تشخیص دهد.در این تحقیق از مجموعه داده BRATS2012 و از تصاویر با وزن FLAIR استفاده شده است و نتایج بدست آمده با نتایج BRATS2012 مقایسه گردیده است و ضرایب هم‌پوشانی Dice، BF score و Jaccard به ترتیب 0.898 ، 0.697 و 0.754 بدست آمده است. پرونده مقاله