Ein Enchondrom ist eine Art von Tumor, der im Knochenmark entsteht und bis zu 10-25% aller häufigen Tumoren ausmacht. Dieses Manuskript schlägt einen Ansatz zur Erkennung von Enchondromen in MR-Bildern vor. Der geplante Ansatz umfasst Vorverarbeitungsmethoden wie den Gauß-Filter, um Rauschen zu beseitigen und Bilder zu glätten. Die Segmentierung ist die wichtigste Methode, die mithilfe der Markov-Random-Filed-Methode genaue Informationen über das Bild liefert. Die Merkmalsextraktion und der Naive Bayes-Klassifikator arbeiten effizient und erkennen die Krebszellen, die vom Enchondrom betroffen sind. Der vorgeschlagene Ansatz ist sehr leistungsfähig und unterscheidet auch das Vorhandensein von Enchondromen in MR-Bildern.