Healthcare scientists determined how MRI images have indeed been highly beneficial in latest times in the investigation of the recognition and early identification of a brain disease. The main primary stages in analysing the brain MRI pictures are image pre-processing, segmentation, feature extraction, and classification. Among the crucial processes that can evaluate how well brain MRI scans can be classified and ultimately the condition it will indicate is feature extraction and segmentation. In this paper stage wise methods are described. In the first stage (pre-processing stage) different filters; like; median, wiener, anisotropic, non-local means as well as combined filters used. In the pre-processing part, combined wiener and anisotropic filter gives the best result. In the second stage (segmentation stage), multi-thresholding technique – cuckoo search algorithm used using different objective functions; like; ostu, kapur entropy, tsallis entropy and proposed. In the proposed method of the segmentation stage used cuckoo search algorithm using combined ostu and tsallis entopy as an objective function. In the third stage (feature extraction), discrete wavelet transform used and in the fourth stage (classification) support vector machine used. In each stage results are compared using different parameters and we got best output using proposed method.Los científicos sanitarios han determinado que las imágenes de resonancia magnética han sido muy beneficiosas en los últimos tiempos para la investigación del reconocimiento y la identificación precoz de enfermedades cerebrales. Las principales etapas primarias en el análisis de las imágenes de resonancia magnética del cerebro son el preprocesamiento de imágenes, la segmentación, la extracción de características y la clasificación. Entre los procesos cruciales que pueden evaluar lo bien que se pueden clasificar las imágenes de resonancia magnética del cerebro y, en última instancia, la enfermedad que indicarán, se encuentran la extracción de características y la segmentación. En este artículo se describen métodos por etapas. En la primera etapa (etapa de preprocesamiento) se utilizan diferentes filtros, como la mediana, wiener, anisotrópico, medios no locales, así como filtros combinados. En la parte de preprocesamiento, los filtros wiener y anisotrópico combinados dan el mejor resultado. En la segunda etapa (etapa de segmentación), la técnica de umbralización múltiple - algoritmo de búsqueda de cuco utilizado utilizando diferentes funciones objetivas; como; ostu, kapur entropía, tsallis entropía y propuso. En el método propuesto de la etapa de segmentación utilizado cuckoo algoritmo de búsqueda utilizando ostu combinado y tsallis entropía como función objetivo. En la tercera etapa (extracción de características), transformada wavelet discreta utilizada y en la cuarta etapa (clasificación) máquina de vectores soporte utilizado. En cada etapa se comparan los resultados utilizando diferentes parámetros y se obtienen los mejores resultados utilizando el método propuesto
