Abstrak—Kanker  menjadi  salah  satu  penyebab  utama  angka kematian terbesar di dunia dan kanker payudara menjadi jenis kanker  dengan  prevalensi  paling  tinggi  dialami  oleh perempuan.  Pendeteksian  dini  menggunakan  screening mamografi  menjadi  langkah  efektif  untuk  mengetahui keberadaan kanker payudara walaupun benjolan dalam bentuk gumpalan sering kali muncul dengan tipikal kontras rendah dan seringkali  buram.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  dokter  dan radiologis  untuk  mendiagnosis  kanker  payudara  melalui  citra mamografi.  Namun,  tidak  menutup  kemungkinan  terdapat ketidakakuratan  proses  diagnosis  mengingat  keterbatasan visual dan objektivitas dari manusia itu sendiri. Beberapa tahun terakhir  penelitan  mengenai  pendeteksian  kanker  payudara melalui  citra  mamografi  banyak  dilakukan.  Untuk  itu,  pada penelitian ini dikembangkan sebuah metode untuk meningkatkan kualitas citra mamografi dan membantu proses pendeteksian  kanker  payudara  berbasis  tekstur.  Perbaikan kualitas citra berbasis indirect contrast enhancement dilakukan dengan  menggunakan  metode  Contrast  Limited  Adaptive Histogram Equalization dan contrast stretching yang dilakukan secara cascade. Melalui pengujian yang dilakukan terhadap 120 citra,  didapatkan  rata-rata  nilai  MSE  dan  PSNR  citra  yang telah  melalui  proses  peningkatan  kontras  dengan  metode CLAHE sebesar 65,92 dan 29,95dB. Sedangkan nilai rata-rata MSE dan PSNR citra hasil contrast stretching sebesar 57,47 dan 30,62dB.  Sehingga  dapat  dikatakan  metode  yang  diusulkan akan  sangat  membatu  proses  segmentasi  pada  penelitian selanjutnya.
Kata Kunci—CLAHE, Contrast Stretching, Kanker Payudara, Mamografi.

## I. PENDAHULUAN
ANKER  menjadi  salah  satu  penyebab  utama  angka kematian  terbesar  di  dunia.  Berdasarkan  data  yang dimiliki  WHO,  setidaknya  terdapat  9,6  juta  kematian diseluruh  dunia  pada  tahun  2018  yang  disebabkan  oleh kanker  .  Menurut  data  yang  dikeluarkan  oleh  KEMENKES RI  per  31  Januari  2019,  pengidap  kanker  di  Indonesia menduduki peringkat  ke delapan di Asia  Tenggara. Kanker payudara  menjadi  jenis  kanker  dengan  prevalensi  paling tinggi  dialami  oleh  perempuan.    Angka  pengidap  kanker payudara  di  Indonesia  sebesar  42,1  per  100.000  penduduk dengan rata-rata kematian 17 per 100.000 . Tingginya angka kematian  akibat  kanker  payudara  ini  dapat  ditekan  dengan antisipasi  berupa  pemeriksaan  rutin  serta  edukasi  mengenai kanker  payudara.  Pemeriksaan  fisik,  melalui  metode Pemeriksaan  Payudara  Sendiri  atau  lebih  dikenal  dengan metode  SADARI,  menjadi  langkah  awal  pendeteksian adanya kanker payudara. Kemudian untuk memastikan letak dan  kebenaran  adanya  kanker  payudara,  diperlukan  metode lebih lanjut yakni metode screening.
Pendeteksian  dini  menjadi  langkah  krusial  untuk mencegah  adanya  kanker  payudara  [1][2][3][4][5][6]. Selama  ini,  pemeriksaan  dengan  modalitas  mamografi  atau screening  mamografi  menjadi  pilihan  utama  dan  dinilai paling  efektif  untuk  mengetahui  kemungkinan  adanya jaringan kanker pada payudara  [4][6][7]. Hal ini dikarenakan benjolan  berupa  gumpalan  sering  kali  muncul  pada  citra mamografi  walaupun  dengan  tipikal  kontras  rendah  dan seringkali  buram  [3][6].  Mamografi  juga  dinilai  murah  dan memiliki  sensitivitas  yang  tinggi  pada  benjolan  dan mikrokalsifikasi [8][4][6]. Keberadaan modalitas mamografi yang  mudah  dijangkau  juga  menjadi  aspek  mengapa modalitas  ini  banyak  digunakan  [4][6].  Oleh  karena  itu, ketersediaan  dokter  dan  radiologis  yang  mempunyai

## Peningkatan Kontras Citra Mamografi Digital dengan Menggunakan CLAHE dan Contrast Stretching
Windy Deftia Mertiana, Tri Arief Sardjono, dan Nada Fitrieyatul Hikmah Departemen Teknik Biomedik, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : sardjono@bme.its.ac.id
K Gambar 1. Gambaran umum sistem
Gambar 1. Contoh histogram citra raw mamografi.
kapabilitas  dalam  bidang  ini  sangat  dibutuhkan  dalam  hal mendiagnosis  kanker  payudara  melalui  citra  mamografi. Namun, tidak menutup kemungkinan terdapat ketidakakuratan proses diagnosis [1][6] mengingat keterbatasan visual dan objektivitas dari manusia itu sendiri. Untuk  itu,  sistem  berbasis  komputer  yang  dapat  membantu proses  diagnosis  sangat  dikembangkan  beberapa  tahun terakhir [9].
Pada  penelitian  ini  diusulkan  sebuah  metode  untuk meningkatkan kontras citra mamografi dan membantu proses pendeteksian  kanker  payudara  berbasis  tekstur.  Perbaikan kualitas citra berbasis indirect contrast enhancement menjadi pilihan  yang  banyak  dilakukan  pada  tahap  pra-proses  citra mamografi. Perbaikan kualitas citra dengan metode ini tidak mengubah struktur citra secara langsung, melainkan melalui manipulasi  histogram.  Pada  proses  ini  digunakan  metode Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE)  dan contrast  stretching yang  diterapkan  secara cascade .  Penggunaan  metode  ini  akan  sangat  membantu dalam proses pendeteksian kanker payudara berbasis tekstur karena  pada  umumnya  proses  segmentasi  berbasis  tekstur sangat  memperhatikan  sebaran  intensitas  keabuan  pada
daerah  lokal. Sehingga            penggunaan        metode          ini diharapkan     dapat memudahkan untuk memisahkan antara jaringan  kanker  dan  jaringan  normal  pada  citra  mamografi dan membantu dokter dalam proses pembacaan citra.

## II. PERANCANGAN SISTEM

## A. Gambaran Umum Cara Kerja Sistem
Peningkatan  kualitas  citra  yang  dirancang  memiliki  dua proses  utama  yakni Contrast  Limited  Adaptive  Histogram Equalization (CLAHE) dan contrast stretching seperti pada Gambar  1.  Hal  ini  dilakukan  karena  kontras  pada  citra mamografi  tergolong  rendah,  seperti  pada  Gambar  2, sehingga  seringkali  terlihat overlapping antara  jaringan kanker  dan  jaringan  normal.  Oleh  karena  itu,  agar memudahkan dan meningkatkan efektifitas proses segmentasi  diperlukan  perbaikan  kontras.  Metode  CLAHE dipilih  karena  dinilai  menjadi  metode  yang  baik  jika diterapkan pada citra mamografi[10].
Pemrosesan  citra  dimulai  dengan  mengubah  format  citra mamografi  yang  semula  memiliki  format  RGB  menjadi grayscale sesuai dengan Persamaan 1.
Gambar 2. Perbandingan hasil perbaikan kontras citra serta histogram citra B_3065_1.RIGHT_CC.
Gambar 3. Perbandingan hasil perbaikan kontras citra serta histogram citra C_0022_1.RIGHT_CC.
Gambar 4. Perbandingan hasil perbaikan kontras citra serta histogram citra C_0051_1.RIGHT_CC.
Gambar 5. Hasil CLAHE dan histogram citra B_3065_1.RIGHT_CC pada clip limit = 2.0.
Gambar 6. Hasil CLAHE dan histogram citra B_3065_1.RIGHT_CC pada clip limit = 7.0.
Gambar 7. Hasil CLAHE dan histogram citra B_3065_1.RIGHT_CC pada clip limit = 15.0.
𝑔𝑟𝑎𝑦𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒 = (0,2126𝑅) + (0,7152𝐺) + (0,0722𝐵 (1)
Hal  ini  dilakukan  karena  pada  dasarnya  persamaan pemrosesan  citra  dilakukan  dalam  domain  dua  dimensi. Kemudian  modifikasi  histogram  citra  dilakukan  dengan metode Contrast Limited Adaptive Histogram Enhancement (CLAHE) yang diikuti dengan contrast stretching .
B. Data
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah citra open source dari Digital  Database  for  Screening  Mamografi (DDSM) [11] yang terdiri dari 120 citra dengan resolusi 50 mikron.  Citra  dipilih  berdasarkan  pasien  yang  memiliki komposisi jaringan payudara dengan kepadatan kategori 1, 2, dan 3 baik dengan kondisi normal maupun kanker.

## C. CLAHE
Proses  perbaikan  kualitas  citra  yang  pertama  adalah metode CLAHE. Metode ini dilakukan dengan membagi citra
menjadi  beberapa  bagian  sub  citra,  berdasarkan  ukuran structuring element, untuk selanjutnya dilakukan penentuan batas  tertentu  untuk  memotong  citra. Clip  limit yang digunakan  pada  penelitian  ini  sebesar  2.0  dengan  ukuran structuring  element untuk  membagi  citra  sebesar  8x8. Pemotongan intensitas pada histogram citra dilakukan secara rekursif agar intensitas tersebar merata sedemikian sehingga intensitas tidak melebihi nilai clip limit yang ditentukan. Pada penelitian ini ukuran structuring element ditentukan sebagai variabel tetap sehingga pengujian hanya dilakukan terhadap nilai clip limit .
D. Contrast Stretching
Contrast stretching atau biasa disebut dengan normalisasi distribusi  keabuan  merupakan  teknik  peningkatan  kualitas citra dengan merentangkan rentang intensitas pada nilai-nilai tertentu seperti pada Persamaan 2 dengan keterangan nilai a dan  b  sebagai  batas  bawah  dan  batas  atas.  Kemudian  nilai intensitas piksel terendah dan tertinggi pada batas a-b bernilai c dan d.
𝑃 𝑜𝑢𝑡= (𝑃 𝑚 − 𝑐) ( 𝑏 − 𝑎 𝑑 − 𝑐 ) + 𝑎 (2)
Tabel 2.
Perbandingan nilai entropi histogram citra raw, entropi histogram hasil metode CLAHE, dan entropi histogram hasil contrast stretching N o Nama File Nilai Entropi Citra Raw CLAHE Contrast Stretchin g 1 B_3065_1.RIGHT_CC 3,79 4,25 4,93 2 C_0022_1.RIGHT_CC 3,38 3,96 5,05 3 C_0051_1.RIGHT_CC 4,14 4,65 4,96 4 B_3621_1.LEFT_CC 3,45 4,01 4,85 5 B_3622_1.RIGHT_CC 3,50 4,05 4,86 Tabel 3.
Perbandingan nilai nilai rata-rata intensitas citra raw, rata-rata intensitas hasil metode CLAHE, dan rata-rata intensitas hasil contrast stretching No
Nama File Nilai Rata-Rata Intensitas Citra Raw CLAHE Contrast Stretching 1 B_3065_1.RIGHT_CC 36,48 50,54 51,60 2 C_0022_1.RIGHT_CC 27,10 38,93 37,28 3 C_0051_1.RIGHT_CC 58,03 70,83 77,51 4 B_3621_1.LEFT_CC 68,61 80,20 90,33 5 B_3622_1.RIGHT_CC 35,69 47,52 46,97
Gambar 8. Perbandingan hasil perbaikan kontras citra serta histogram citra B_3621_1.LEFT_CC.
Gambar 9. Perbandingan hasil perbaikan kontras citra serta histogram citra B_3622_1.RIGHT_CC.
Tabel 1. Pengujian nilai clip limit metode CLAHE pada citra B_3065_1.RIGHT_CC No Clip limit MSE PSNR (dB) 1 2.0 63,78 30,08 2 5.0 75,59 29,34 3 7.0 83,00 28,93 4 10.0 92,99 28,44 5 15.0 130,27 26,98
Metode  ini  dilakukan  untuk  memperjelas  keberadaan abnormalitas  pada  citra  mamografi.  Sehingga  proses pendeteksian  jaringan  kanker  payudara  dengan  metode segmentasi  berbasis  tekstur  semakin  mudah  dilakukan. Penentuan  batas  atas  dan  batas  bawah  pada  penelitian  ini dilakukan  secara  trial  and  error  sedemikian  sehingga didapatkan  citra  dengan  kontras  yang  cukup  baik. Penggunaan  trial  and  error  diperkuat  dengan  pengujian terhadap perbandingan nilai MSE dan PSNR antara citra hasil CLAHE dan citra hasil contrast stretching.

## E. Pengujian
Pengujian pada penelitian ini digunakan beberapa  metode. Pada masing-masing tahap peningkatan kontras, dipaparkan histogram  citra  sebelum  dan  setelah  dilakukan  perbaikan kontras.  Selain  itu  dilakukan  perhitungan  terhadap  nilai statistik histogram citra seperti, entropi, standar deviasi, dan rata-rata intensitas keabuan.  Histogram citra akan memperlihatkan persebaran nilai keabuan pada citra sehingga dapat digunakan  untuk  mengukur  peningkatan  kontras  citra yang  dilakukan.  Nilai  entropi  didapatkan  dari  sebaran histogram citra yang perhitungannya dapat dilakukan dengan Persamaan  3  dimana  P(i,j)  merupakan  jumlah  intensitas  i pada nilai grayscale ke j.
𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑖 =   ∑ 𝑃(𝑖, 𝑗) log 𝑃(𝑖, 𝑗) 𝑖,𝑗 (3)
Semakin  besar  nilai  entropi  maka  menunjukkan  tingkat keabuan citra yang beragam. Selain entropi, kualitas kontras citra dapat dilihat menggunakan nilai standar deviasi. Standar deviasi  dapat  memberikan  informasi  rata-rata  kontras  citra. Semakin  tinggi  nilai  standar  deviasi  maka  kontras  semakin tinggi.  Perhitungan  hasil  perbaikan  kontras  juga  dilakukan dengan menghitung nilai Mean Square Error (MSE)  antara citra asli dengan citra yang telah ditingkatkan kontrasnya dan Peak Signal to Noise Ratio (PSNR)  sesuai dengan Persamaan 4 dan Persamaan 5 dimana  Sxy  menunjukkan piksel ke x.y pada  citra  dengan  kontras  yang  telah  ditingkatkan,  Cxy menunjukkan piksel ke x,y pada citra raw . Sedangkan pada
PSNR,  max  C  merupakan  nilai    piksel  tertinggi  pada  citra yang  ingin  diuji.  Jika  nilai  PSNR  citra  di  atas  30dB  maka kualitas citra dapat dikatakan baik.
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑀𝑁 ∑ ∑(𝑆 𝑥𝑦 − 𝐶 𝑥𝑦 ) 𝑁 𝑦=1 𝑀 𝑥=1 ² 𝑃𝑁𝑆𝑅 = 10 𝑙𝑜𝑔 1 max 𝐶² 𝑀𝑆𝐸 (5)

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. RGB to Grayscale
Perubahan  format  citra  dilakukan    untuk  mempermudah komputasi citra karena pada dasarnya persamaan pemrosesan citra bekerja dalam domain 2 dimensi (i,j). Pada proses RGB to  grayscale ,  dimensi  ketiga  citra raw mamografi  disimpan dalam kanal R, G, dan B. Kemudian nilai dari masing-masing baris  kanal  diproses  menggunakan  Persamaan  1.  Keluaran dari  proses  ini  merupakan  citra grayscale 2  dimensi  64-bit dengan range intensitas dari 0-1. Untuk itu, perlu dilakukan normalisasi intensitas menjadi 0-255 dengan mengalikan tiap intensitas  piksel  dengan  255  sehingga  format  citra  menjadi grayscale 8-bit. Hal ini dilakukan agar memperkecil memori yang dibutuhkan oleh citra mamografi raw.

## B. CLAHE
Pengolahan  citra  dengan  metode Contrast  Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) dilakukan pada citra mamografi grayscale 8-bit. pada tahap ini clip limit yang digunakan  sebesar  2.0  dengan structuring  element 8x8. Parameter clip  limit yang  diambil  ditetapkan  berdasarkan pengujian  yang  telah  dilakukan.  Nilai clip  limit akan memengaruhi tingkat pemotongan pada histogram. Pemberian  nilai clip  limit yang  terlampau  besar  dapat
(4)
Tabel 5.
Perbandingan nilai MSE serta PSNR pada citra hasil CLAHE dan citra hasil contrast stretching
No Nama File CLAHE
Contrast Stretching MSE PSNR (dB) MSE PSNR (dB) 1 B_3065_1.RIG HT_CC 63,78 30,08 56,43 30,61 2 C_0022_1.RIG HT_CC 58,10 30,48 39,85 32,12 3 C_0051_1.RIG HT_CC 73,07 29,49 63,98 30,06 4 B_3621_1.LEF T_CC 71,02 29,61 74,15 29,42 5 B_3622_1.RIG HT_CC 63,65 30,09 52,92 30,89 Tabel 4.
Perbandingan nilai standar deviasi histogram citra raw, standar deviasi histogram hasil metode CLAHE, dan standar deviasi histogram hasil contrast stretching
No Nama File
Nilai Standar Deviasi Histogram
Citra Raw CLAHE Contrast Stretching 1 B_3065_1.RIGHT_CC 41,86 41,86 64,67 2 C_0022_1.RIGHT_CC 42,24 42,24 64,42 3 C_0051_1.RIGHT_CC 59,35 59,35 83,66 4 B_3621_1.LEFT_CC 56,50 56,50 79,39 5 B_3622_1.RIGHT_CC 47,85 47,85 72,18
membuat  citra  menjadi over  contrast sehingga  citra terlampau  terang.  Pengujian  MSE  serta  PSNR  dilakukan untuk  menentukan  clip  limit  yang  optimal pada  tugas  akhir ini, hasilnya pada clip limit 7.0 dan 15.0 nilai PSNR jatuh di bawah  angka  30  dB.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  citra output memiliki tingkat kemiripan yang rendah dengan citra asli atau dengan kata lain distorsi pada citra asli terlihat jelas. Disamping  itu,  nilai  MSE  pada  clip  limit  2.0,  7.0  dan  15.0 meningkat  yang  mengindikasikan  semakin  besar  clip  limit maka  error    yang  dihasilkan  juga  semakin  besar.  Tabel  1 menunjukkan  perbandingan  nilai  PSNR  citra raw dengan citra  hasil  peningkatan  kontras  dengan  CLAHE  pada clip limit berbeda. Sedangkan Gambar 3, Gambar 4, dan Gambar 5 menunjukkan citra serta histogram pengujian clip limit yang diterapkan pada citra mamografi B_3065_1.RIGHT_CC.

## C. Contrast Stretching
Pada tahap ini dilakukan normalisasi histogram pada hasil citra  CLAHE.  Hal  ini  dilakukan  agar  pendeteksian  kanker payudara  dengan  metode  segmentasi  berbasis  tekstur semakin  mudah  dan  efektif.  Segmentasi  berbasis  tekstur memperhitungkan nilai keabuan pada tiap piksel citra. Untuk itu  intensitas  pada  tiap-tiap  tingkat  keabuan  di  normalisasi sehingga  distribusi  keabuan  merata.  Metode contrast stretching menggunakan batas atas serta batas bawah dalam merentangkan  rentang  intensitas  histogram  pada  nilai-nilai tertentu.  Melalui  nilai  tersebut  intensitas  baru  dikalkulasi berdasarkan rentang antar batas.
Batas  atas  dan  batas  bawah  yang  digunakan  pada  tugas akhir ini berturut-turut sebesar 20 dan 200. Nilai batas-batas ini  ditentukan  dengan  cara trial  and  error dengan memperhitungkan sebaran histogram citra output. Selain itu dilakukan juga perhitungan statistik pada citra seperti entropi, rata-rata intensitas keabuan, dan standar deviasi. Perhitungan tersebut dinilai dapat  menjadi  acuan  efektifitas  peningkatan kontras citra. Tabel 2, Tabel 3, Tabel 4 dan Tabel 5 berturut- turut menunjukkan perbandingan nilai-nilai statistik entropi, rata-rata intensitas keabuan,  nilai standar deviasi, serta nilai MSE dan PSNR. Sedangkan untuk hasil peregangan kontras pada citra mamografi B_3065_1.RIGHT_CC,
C_0022_1.RIGHT_CC,
C_0051_1.RIGHT_CC, B_3622_1.LEFT_CC,  B_3622_1.RIGHT_CC  berturut-turut ditunjukkan pada Gambar 6, Gambar 7,  Gambar  8,  Gambar 9 dan Gambar 10.
Pada  pemrosesan  dengan  metode  contrast  stretching penentuan  nilai  batas  atas  dan  batas  bawah  sangat berpengaruh  pada  citra  output.  Jika  ditinjau  dari  hasil perhitungan entropi, rata-rata intensitas keabuan, dan standar deviasi  nilai  yang  didapat  cenderung  meningkat  dari  citra raw,  citra  CLAHE  dan  citra  contrast  stretching.  Selain  itu, jika ditinjau dari histogram citra raw, citra CLAHE dan citra contrast stretching sebaran intensitas cenderung lebih besar. Sesuai dengan nilai entropi yang semakin meningkat, maka semakin besar nilai entropi suatu histogram maka intensitas keabuan  citra  semakin  beragam.  Hal  ini  didukung  dengan nilai standar deviasi yang semakin besar. Semakin besar nilai standar  deviasi  maka  sebaran  data  atau  intensitas  keabuan semakin luas. Sebaran intensitas citra yang semakin luas ini akan membantu dalam proses segmentasi berbasis tekstur.

## D. Pengujian Terhadap Keseluruhan Data Uji
Setelah  dilakukan  pengujian  terhdap  120  data  uji,  maka didapatkan nilai rata-rata MSE dan nilai rata-rata PSNR citra hasil CLAHE sebesar 65,92 dan 29,95 dB. Sedangkan nilai rata-rata  MSE  dan  nilai  rata-rata  PSNR  citra  hasil  contrast stretching sebesar 57,47 dan 30,62 dB. Melalui hasil tersebut maka dapat diketahui bahwa nilai MSE menurun dan PSNR meningkat. Turunnya nilai MSE menunjukkan bahwa error yang ada pada citra semakin kecil. Sedangkan meningkatnya nilai PSNR menunjukkan bahwa distorsi yang ada pada citra mamografi semakin berkurang. Nilai akhir PSNR yang diatas 30 dB mengindikasikan bahwa kualitas citra semakin baik.

## IV. KESIMPULAN
Penelitian  ini  mengusulkan  sebuah  metode  untuk meningkatkan  kontras  citra  mamografi  menggunakan  dua metode histogram  equalization yang  diimplementasikan secara cascade .  Melalui  proses  pengujian  yang  telah dilakukan  terhadap  algoritma,  dengan  120  citra  uji,  maka dapat ditarik beberapa kesimpulan. Pertama metode CLAHE dapat  meningkatkan  kontras  citra  mamografi  dengan pengaruh nilai clip limit yang digunakan. Semakin besar nilai clip  limit  maka  kontras  akan  semakin  tinggi.  Namun,  juga akan  menyebabkan over  contrast sehingga  diperlukan  nilai clip  limit optimum.  Kedua,  metode  contrast  stretching terbukti dapat meratakan sebaran intensitas sehingga kontras citra mamografi semakin meningkat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  Guzman-Cabrera et  al. ,  “Digital  image  processing  technique  for breast cancer detection,” Int. J. Thermophys. , vol. 34, no. 8–9, pp. 1519–1531, 2013, doi: 10.1007/s10765-012-1328-4.
[2]  A.  S.  A.  Bin  Sama  and  S.  M.  S.  Baneamoon,  “Breast  cancer classification  enhancement  based  on  entropy  method,” Int.  J.  Eng. Appl.  Comput.  Sci. ,  vol.  02,  no.  08,  pp.  267–271,  2017,  doi: 10.24032/ijeacs/0208/06.
[3]  A.  K.  Singh  and  B.  Gupta,  “A  novel  approach  for  breast  cancer detection and segmentation in a mammogram,” Procedia Comput. Sci. , vol. 54, pp. 676–682, 2015, doi: 10.1016/j.procs.2015.06.079.
[4]  N. M. Basheer and M. H. Mohammed, “Segmentation of breast masses in  digital  mammograms  using  adaptive  median  filtering  and  texture analysis,” Int. J. Recent Technol. Eng. , vol. 2, no. 1, 2013.
[5]  M.  A.  Al-Masni et  al. ,  “Detection  and  classification  of  the  breast abnormalities  in  digital  mammograms  via  regional  convolutional neural  network,”  in Proceedings  of  the  Annual  International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, EMBS , Sep. 2017, pp. 1230–1233, doi: 10.1109/EMBC.2017.8037053.
[6]  A. P. Singh and B. Singh, “Texture features extraction in mammograms using  non-shannon  entropies,”  in Lecture  Notes  in  Electrical Engineering , 2010, vol. 68 LNEE, pp. 341–351, doi: 10.1007/978-90- 481-9419-3_26.
[7]  A. Mencattini, M. Salmeri, R. Lojacono, M. Frigerio, and F. Caselli, “Mammographic images enhancement and denoisusing dyadic wavelet processing,” IEEE  Trans.  Instrum.  Meas. ,  vol.  57,  no.  7,  pp.  1422– 1430, 2008, doi: 10.1109/TIM.2007.915470.
[8]  M.  J.  Bottema,  G.  N.  Lee,  and  S.  Lu,  “Automatic  image  feature extraction  for  diagnosis  and  prognosis  of  breast  cancer,  in  Artificial intelligence techniques in breast cancer diagnosis and prognosis, series in machine perception and artificial intelligence,” World Sci. Publ. C , vol. 39, pp. 17–54, Aug. 2000, doi: 10.1142/9789812792488_0002. [9]  D. Cascio et al. , “Mammogram segmentation by contour searching and mass  lesions  classification  with  neural  network,” IEEE  Trans.  Nucl. Sci. ,  vol.  53,  no.  5,  pp.  2827–2833,  Oct.  2006,  doi: 10.1109/TNS.2006.878003.
[10]  K.  Akila,  L.  S.  Jayashree,  and  A.  Vasuki,  “Mammographic  image enhancement using indirect contrast enhancement techniques,”
Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  47,  pp.  255–261,  2015,  doi: 10.1016/j.procs.2015.03.205.
[11]  M. Heath, K. Bowyer, D. Kopans, R. Moore, and W. P. Kegelmeyer,
“The digital database for screening mammography,” in Proceedings of the Fifth International Workshop on Digital Mammography , 2001, pp. 212–218.