Chụp cộng hưởng từ (MRI) não là một phương pháp tạo hình cắt lớp giúp phát hiện các bệnh lý của não như u nang, xuất huyết, u não và các bất thường của cấu trúc não trong quá trình phát triển. Trong nghiên cứu này, mô hình U-Net được ứng dụng để dự đoán vùng bất thường trên ảnh MRI não. Mô hình U-Net được huấn luyện trên tập dữ liệu LGG (của 110 bệnh với 3929 ảnh MRI). Mô hình đánh giá trên tập dữ liệu DICOM được thu thập tại bệnh viện Trường Đại học Y Dược Cần Thơ của 10 bệnh nhân với 212 ảnh MRI (sử dụng chuỗi xung Flair) trong đó chứa 101 lát cắt MRI có vùng khối u và 111 lát cắt bình thường. Mô hình U-Net đã được hiệu chỉnh, bổ sung để đáp ứng với các hình ảnh đầu vào là ảnh DICOM. Mô hình đã đạt được độ chính xác trung bình là 85,5% khi so sánh kết quả dự đoán được bởi mô hình và kết quả đánh giá của các bác sĩ tại bệnh viện Trường Đại học YDược Cần Thơ.