Ngày nay, việc áp dụng thị giác máy tính để phát hiện và chẩn đoán bất thường bên trong não đang được áp dụng rộng rãi. Trong bài báo này, mô hình phân lớp (EfficienNetB7) kết hợp với mô hình mạng GAN có điều kiện (Pix2Pix) được sử dụng để phát hiện vùng bất thường trên ảnh MRI não. Mô hình đề xuất được thực nghiệm và đánh giá trên tập dữ liệu LGG kết hợp với tập dữ liệu được các bác sĩ tại trường Đại học Y Dược Cần Thơ thu thập và gán nhãn. Để đánh giá chính xác hiệu quả của các mô hình, các lát cắt sử dụng để huấn luyện cũng như đánh giá mô hình được phân chia theo bệnh nhân. Mô hình đề xuất đạt hiệu quả trung bình như sau: Accuracy là 84.5% (phân chia dữ liệu huấn luyện và kiểm tra theo ảnh) và 71,2% (phân chia dữ liệu huấn luyện và kiểm tra theo bệnh nhân), F1 là 70.1% (phân chia dữ liệu huấn luyện và kiểm tra theo ảnh), F1 là 58,6%, (phân chia dữ liệu huấn luyện và kiểm tra theo bệnh nhân)