## DETECTION EARLY BREAST CANCER BY USING DIGITAL INFRARED IMAGE BASED ON ASYMMETRY THERMAL

## DRINGHUZEN JEKKE MAMAHIT,ST.,M.ENG

## ABSTRACT
Breast    cancer  is  a  health  risk  main  to  woman.  The growth  hardly  quickly  and  can  result  death  for  patient. Principal  worked  Digital  infra-red  mall  imagery  applied  for diagnosa  non  invasive  which  enable  praktisis  klinis  do visualisation  and  quantification  of  change  of  mall  surface  of husk.
One  of  the  methods  for  breast  cancer  detection  is  to make  comparisons  between  contralateral  images.  When  the images  are  relatively  symmetrical,  small  asymmetries  may indicate  a  suspicious  region.  In  thermal  infrared  (IR)  imaging, asymmetry analysis normally needs human intervention because of  the  diculties  in    segmentation  image  processing.  In  order toprovide  a  more  objective  diagnostic  result,  we  describe  an automatic  approach  to  asymmetry  analysis  in  thermograms.  It includes  automatic  segmentation  and  supervised  pattern classication.
Key words :Thermal, image, breast,cancer, asymmetry.

## I. PENDAHULUAN
Dewasa ini kanker payudara  adalah suatu resiko kesehatan yang utama kepada sebagian wanita. Pertumbuhannya  sangat  cepat  dan  dapat  mengakibatkan kematian bagi sipenderita. Kanker merupakan benalu dari suatu  massa  atau  sel-sel  kegagalan  genetik  dengan pertumbuhan incoordinate yang berlebihan.
Pertumbuhannya  dengan  sepenuhnya  bebas  dari  fungsi- fungsi pengaturan normal tubuh manusia.
Pendeteksian dini kanker payudara riset menunjukkan  bahwa  jika    lebih  awal  diketahui  ukuran tumor  kurang  dari  10mm,  pasien  kanker  payudara mempunyai    85%  kesempatan    perawatan  dibandingkan jika  kanker  dideteksi  pada  stadium  lanjut.  Kanker payudara  muncul  karena  adanya  kombinasi  genetika, tanggapan  imun,  hormon-hormon  komposisi  jaringan serta  segala  penyebab  kanker.  Payudara  terdiri  dari cuping-cuping, lobules, saluran pipa, kelenjar, konsentrasi yang  tinggi  pembuluh  darah,  dan  sel  gemuk.  Sel  gemuk kedua-duanya estrogen dan gangguan. Reaksi gangguan/uraian kimia
aromatisasi estrogen menghasilkan    kanker  yang  menyebabkan  byproducts. Sebagai  hasilnya  segala  penyebab  kanker  mempengaruhi DNA  dari  sel-sel  yang  berdekatan.    Riset  sudah menunjukkan  bahwa  sekitar  payudara  wanita  lebih  peka dibandingkan estrogen dan byproductsnya pria, walaupun pria  bisa terkena kanker payudara. Sistem peringatan dini yang  ideal  akan  mendeteksi  kedua  payudara  sebelum perubahan-perubahan seperti kanker terjadi di dalam dada dan formasi-formasi sel kanker yang pertama. Penciteraan
Infra  Merah  Digital  (termal  inframerah  digital  atau Breast  Thermography)  mempunyai  kemampuan  untuk mendeteksi bahan kimia pada pembuluh darah mengubah jaringan/tisu payudara.
Seperti  adanya    kanker.  Sebagai  konsekwensi, termal inframerah digital merupakan indikator  yang bisa membentuk atau menyajikan pertama dalam  memberikan informasi  suatu  kanker.  Pemakaian  termal  inframerah digital  (Breast  Thermography)  sebagai  bagian  dari frontline  mendeteksi  kanker  payudara  karena  awal pendeteksian  mendatangkan  kabar  baik  pada  wanita- wanita terutama kesehatan payudaranya.
Prinsip  kerja  pencitraan  termal  Inframerah digital dapat digunakan untuk diagnosa non invasive yang memungkinkan praktisis klinis melakukan visualisasi dan kuantifikasi  perubahan  termal  permukaan  kulit.  Devais pemayaran  (scanning)  radiasi  infra  merah  digunakan untuk mengkonversi radiasi infra merah yang dipancarkan permukaan  kulit  menjadi  sinyal  elektris  yang  dapat divisualisasikan pada monitor. Citra visual ini memetakan secara  grafis  suhu  tubuh  dan  disebut  dengan  citra  termal (Thermogram).  Spektrum  atau  warna  menunjukkan kenaikan  atau  pengurangan  jumlah  radiasi  infra  merah yang  dipancarkan  dari  permukaan  kulit.    Termal  dalam tubuh  memiliki  derajad  yang  tinggi  maka  asimetri  suhu abnormal dapat di idetifikasi dengan mudah.
Pengolahan citra (Image Processing) merupakan bidang  yang  berkembang  pesat  dan  banyak  diterapkan pada  ilmu-ilmu  murni  dan  teknik.  Pengolahan  citra didefinisikan sebagai proses pengolahan dan analisis citra yang  banyak  melibatkan  persepsi  visual.  Proses  ini mempunyai  ciri  data  masukan  dan  informasi  keluaran berbentuk  citra,  sehingga  pengolahan  citra  adalah pemrosesan citra yang telah ada untuk menghasilkan citra yang  lebih  tinggi  kualitasnya,  dalam  arti  lebih  jelas menampilkan informasi yang diharapkan.
Berbagai  aplikasi  pengolahan  citra  sangat membantu  bagi  kepentingan  manusia.  Salah  satu aplikasinya  adalah  peningkatan  kualitas  citra  medis sebagai pra-proses agar lebih mudah untuk dianalisis atau diintepretasikan  melalui  sarana  visual  manusia  (tenaga kesehatan).  Hasil  analisis  seorang  dokter  atas  data  medis sangat  besar  pengaruhnya  terhadap  psikologi  dan kesehatan pasien.
Sebelumnya  metode-metode  populer  untuk pendeteksian  kanker  payudara  adalah  untuk  membuat perbandingan-perbandingan antara kontra lateral gambaran.  Bila  gambaran-gambaran  adalah  secara  relatif simetris,  ketidaksamaan  antara  payudara  kiri  dan  kanan
dapat  menandai  adanya  satu  daerah  curiga.  Infra  merah yang  berkenaan  dengan  pencitraan  panas  (IR),  analisa ketidaksamaan  antara  payudara  kiri  dan  kanan  secara normal  intervensi  manusia  kebutuhan-kebutuhan  didalam segmentasi  otomatis.  Untuk  tujuan  menyediakan  satu hasil  lebih  diagnostik  objektif,  kita  menguraikan  satu pendekatan  otomatis  sampai  ketidaksamaan  antara  kiri kanan  analisa  di  dalam  termogram-termogram.  Itu meliputi segmentasi otomatis dan diawasi pola klasifikasi. Eksperimen-eksperimen telah diselenggarakan didasarkan pada  gambaran-gambaran  yang  disajikan  oleh  Elliott Mastology  Pusat  (Inframetrics  600M  kamera)  dan Bioyear Inc.
Selanjutnya tentang aplikasi IR imaging di dalam kanker  payudara  mulai  sejak  tahun  1961  oleh  Williams dan Handley rst  menerbitkan  pisau kecil para ahli bedah. Penggunaan  prematur  dari  teknologinya  kurang  baik pengenalan  ke  dalam  pendeteksian  kanker  payudara. Hasil  diagnosa  IR-based  di  kritik  ketika  membangitkan satu  tingkat  lebih  tinggi  dibanding  mammography  dan dengan demikian tidak direkomendasikan sebagai sesuatu cara  baku  untuk  pendeteksian  kanker  payudara.  Oleh karena  itu,  di  samping  penyebarannya  di  dalam  banyak area-area  dari  industri  dan  militer,  inframerah  kamera pemakaian di dalam pengobatan sudah merosot.
Tiga  dekade  kemudian,  beberapa  dokumen  dan studi  telah  diterbitkan  untuk  menaksir  lagi  penggunaan dari  inframerah      didalam  pendeteksian  kanker  payudara untuk  pertimbangan:  1)  Kita  sudah  sangat  meningkatkan teknologi infra merah. Generasi-generasi baru inframerah kamera  telah  dikembangkan  dengan  banyak  yang ditingkatkan ketelitiannya; 2) Kita mempunyai kemampuan banyak lebih baik di dalam pengolahan citra. Teknik-teknik yang termasuk peningkatan citra, pemugaran  dan  segmentasi  didalam  proses  kamera inframerah gambaran-gambaran; 3) Kita mempunyai satu lebih  dalam  pemahaman  patho-physiology  dari  generasi panas.
Kemudian  pencitraan  inframerah  (IR)  yang berkenaan  dengan  panas  oleh  William  Herschel  tahun 1877  menemukan  keberadaan  dari    infra  merah  radiasi berusaha  untuk  mengukur  panas  warna-warna  terpisah spektrum  pelangi  yang  dipengaruhi  satu  meja  di  dalam ruang yang diredupkan. Ia menemukan temperatur paling tinggi  nampak  di  dalam  merah  spektrum.  Ia  melaporkan untuk royal masyarakat sama panas gelap di 1800 bagian infra merah spektrum. Penyinaran inframerah menduduki daerah  yang    kelihatan  dan  gelombang  mikro.  Semua object didalam alam semesta memancarkan radiasi-radiasi didalam  kamera  inframerah  daerah  spectra  sebagai  satu fungsi  temperatur.  Pada  temperatur-temperatur  moderat (di  atas  200°F),  intensitas  radiasi  mendapatkan  cukup tinggi  sedemikian  sehingga  tubuh  dapat  mendeteksi radiasi  sebagai  panas.  Pada  temperatur-temperatur  cukup tinggi  (di  atas  1200°F),  intensitas  tinggi    dan  panjang gelombang mendapatkan cukup singkat sehingga persilangan  radiasi  di  atas  ambang    untuk  merah    tiada batas  spektrum  cahaya.  Mata  manusia  tidak  bisa mendeteksi  sinar-sinar  kamera  inframerah,  tetapi    dapat dideteksi  dengan  menggunakan  detektor-detektor  dan kamera-kamera yang infra merah yang berkenaan dengan panas.
Sasaran  utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengevaluasi kelangsungan kamera penciteraan inframerah  sebagai  penciteraan  non  invasive  suatu  cara yang  dilakukan  untuk  awal  pendeteksian  gejala  kanker payudara  dan  pasien  asymptomatic  dengan  begitu digunakan sebagai satu komplemen. Penelitian bagaimana  identifikasi  ketidaksamaan  antara  payudara kiri  dan  kanan  dapat  dilihat  menggunakan  segmentasi gambaran dengan pengambilan/penyaringan fitur dan pola teknik pengenalan. Kita menyelidiki fitur yang mencolok ke  arah  pendeteksian  ketidaksamaan  antara  kiri  dan kanan,  pendekatan  macam  ini  membantu  mengurangi tingkatan  penyebaran  penyakit    untuk  mendapatkan penyembuhan bagi pasien.
Thermografi  atau  termal  Inframerah  digital merupakan hal yang jarang digunakan dalam pendeteksian  kanker  payudara  dengan  menggunakan sensor-sensor  infra  merah  untuk  mendeteksi  panas  dan meningkat  vascularas  (angiogenesis)  seperti  byproduct dari  reaksi-reaksi  biokimia.  Panas  di-compile  ke  dalam satu  gambaran  untuk  analisa  yang  terkomputerisasi. Sehingga  ada  perbedaan  pada  penelitian  ini  dengan penelitian-penelitian yang sudah pernah dilaksanakan.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  apakah thermografi  atau  termal  inframerah  digital  dapat  dipakai untuk    pendeteksian  dini  kanker  payudara.  Penerapan termal inframerah digital pada suatu teknik diagnosa non invasive  citra  visualnya  berupa  spektrum  warna  yang menunjukkan  perbedaan  temperatur  suhu  tubuh  yang normal  maupun  tidak  normal.  Pada  temperatur  yang tinggi  dapat  menunjukkan  adanya  deteksi  tumor  dan kanker selain itu mengakibatkan asimetri payudara.
Penerapan  metode  segmentasi  pada  pengolahan citra  termal  membantu  mengekstraksi    beberapa  fitur untuk    mendapatkan  informasi  pengaruh  ketidaksamaan antara payudara yang sakit dan payudara yang tidak sakit. Sebuah  teknik  dikembangkan  Digital  Infrared  Imaging atau  Pencitraan  Inframerah  Digital  (PID).  Pencitraan inframerah  digital  memungkinkan  seorang  wanita dimonitor  kesehatan  payudaranya  untuk  melihat  proses prakanker  yang  terjadi.  Bahkan  teknik  pencitraan inframerah digital  diklaim dapat memberi peringatan 8 – 10  tahun  sebelum  sebuah  tumor  dapat  dideteksi  dengan metode lain.
Prinsip  fisika  Pengolahan  Inframerah  Digital setiap  benda  pada  suatu  temperatur  memancarkan  radiasi gelombang  elektromagnet  dari  permukaannya. Hukum Stefan-Boltzmann  menyatakan  hubungan  antara  energi yang  diradiasikan  dan  temperatur  benda  yaitu  bahwa energi  total  yang  dipancarkan  oleh  sebuah  benda sebanding  dengan  luas  permukaannya  dan  berbanding lurus dengan pangkat empat temperaturnya (dalam satuan derajat  Kelvin).  Radiasi  yang  dipancarkan  tersebut meliputi  spektrum  panjang  gelombang  yang  lebar,  tetapi intensitas  terbesar  ada  pada  panjang  gelombang  tertentu, tergantung  temperatur  benda  tersebut  (hukum  pergeseran Wien).  Pada  temperatur  sekitar  temperatur  badan manusia,  intensitas  maksimum  terjadi  pada  panjang gelombang daerah sinar inframerah yang tidak kasatmata. Menggunakan  kamera  inframerah,  peta  suhu  badan, khususnya  pada  payudara,  dapat  dicitrakan.  Apa hubungannya  radiasi  inframerah  ini  dengan  kanker
payudara aktivitas kimia dan aktivitas pembuluh darah di dalam  jaringan  prakanker  dan  di  daerah  sekitar  kanker payudara yang sedang tumbuh selalu lebih tinggi daripada aktivitas di- dalam jaringan normal.
Selanjutnya  benda  dengan  suhu  lebih  kecil warnanya  berubah  kehijauan,  dan  panas  normal digambarkan  dengan  warna  hijau.  Termal  camera kebanyakan mampu bekerja pada rentang suhu antara 300 Celsius -500 Celcius.
Munir  (2004)  menyatakan  bahwa  citra  (image)  adalah istilah  lain  untuk  gambar  sebagai  salah  satu  komponen multimedia  memegang  peranan  sangat  penting  sebagai bentuk  informasi  visual.  Secara  harfiah,  citra  adalah gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi).
Elemen  terkecil  citra  digital  disebut  piksel  atau pel  (singkatan  picture  element).  Jumlah  piksel  yang terdapat  pada  suatu  citra  disebut  resolusi  citra.  Makin banyak  piksel  yang  mewakili  suatu  citra,  maka  makin tinggi nilai resolusi dan makin halus gambarnya.
Pada hakikatnya, visi komputer mencoba meniru cara  kerja  sistem  visual  manusia  (human  vision).  Human vision  sesungguhnya  sangat  kompleks.  Manusia  melihat objek  dengan  indera  penglihatan  (mata),  lalu  citra  objek diteruskan  ke  otak  untuk  diinterpretasi  sehingga  manusia mengerti  objek  apa  yang  tampak  dalam  pandangan matanya.  Hasil  interpretasi  ini  mungkin  digunakan  untuk pengambilan keputusan. Visi komputer merupakan proses otomatis  yang  mengintegrasikan  sejumlah  besar  proses untuk  persepsi  visual,  seperti  akuisisi  citra,  pengolahan citra, klasifikasi, pengenalan (recognition), dan pembuatan  keputusan.  Visi  komputer  terdiri  atas  teknik- teknik  untuk  mengestimasi  ciri-ciri  objek  di  dalam  citra, pengukuran  ciri  yang  berkaitan  dengan  geometri  objek, dan menginterpretasi informasi geometri tersebut.
Menurut  Munir  (2004),  perbaikan  kualitas  citra (image  enhancement)  merupakan  salah  satu  proses  awal dalam  pengolahan  citra  (image  preprocessing).  Melalui operasi  pemrosesan  awal  inilah  kualitas  citra  diperbaiki, sehingga citra dapat digunakan untuk aplikasi lebih lanjut, misalnya  pada  pengenalan  objek  di  dalam  citra.  Secara matematis  perbaikan  citra  dapat  diartikan  sebagai  proses mengubah  citra  f(x,y)  menjadi  f’(x,y)  sehingga  ciri-ciri yang dilihat pada f(x,y) lebih ditonjolkan.
Pada penelitian ini proses awal pengolahan citra yang  digunakan  adalah  pengubahan  kontras  dan pengubahan  kecerahan. Radiasi termal inframerah   untuk asimetri  termal  tipe  citranya  dibedakan  menjadi  empat yaitu: citra berindeks, citra biner,citra intensitas dan citra RGB.  Untuk  menghemat  memori  termogram  yang dihasilkan oleh kamera inframerah biasanya dalam bentuk citra berindeks.
Citra berindeks dapat divisualisasikan berdasarkan peta warna (color map). Peta disajikan dalam matriks  tiga  kolom.  Setiap  dari  matriks  tersebut mendefinisikan  warna  tertentu  dengan  menggunakan bilangan  antara  0  dan  1.  bilangan  tersebut  memberi spesifikasi  nilai  RGB  yaitu  intensitas  warna  merah (red),Hijau(green), dan biru(blue).
Untuk  identifikasi  objek  dengan  suhu  tertentu  didalam termogram yang disajikan dengan format berindeks  maka perlu mengkonversi citra menjadi RGB. Citra RGB biasa disebut  dengan  citra”truecolor”,  pada  matlab  disimpan
dalam  array  berukuran  m  x  n  x  3  yang  mendefinisikan warna  merah,warna  hijau  dan  warna  biru  untuk  setiap pixelnya.
Operasi pengambangan digunakan untuk mengubah  citra  dengan  format  skala  keabuan,  yang mempunyai kemungkinan nilai lebih dari 2, ke citra biner yang memiliki 2 nilai (yaitu 0 dan 1).

## A. Pengambangan Otomatis Metode P Tile
Menurut Ahmad (2005), Operasi pengambangan atau  binerisasi  secara  manual  akan  merepotkan  dan menyebabkan  penundaan  (karena  menunggu  masukan dari keyboard), tidak dapat diterapkan untuk operasi real- time,  dimana  pengambilan  citra  melalui  kamera  dan operasi  binerisasi  serta  operasi-operasi  lainnya  dilakukan secara  berkesinambungan.  Alternatif  lainnya  adalah dengan  memberikan  suatu  nilai  yang  tetap  dalam algoritma program. Meskipun ini sangat efisien dan cepat, serta  kesalahan  yang  ditimbulkan  dalam  melakukan segmentasi objek dari latar belakangnya dapat diminimalkan,  namun  penggunaannya  terbatas  hanya pada  sekelompok  citra  dengan  sifat-sifat  pencahayaan yang mirip satu sama lain.
Pada operasi binerisasi otomatis, nilai batas tidak ditentukan  sejak  awal  karena  bersifat  dinamis  karena harus  ada  dengan  sendirinya  dan  ditentukan  dalam program.  Salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk menentukan  pengambangan  otomatis  adalah  metode  P Tile.  Metode  P  Tile  menggunakan  pengetahuan  tentang daerah  atau  ukuran  dari  objek  yang  diinginkan  untuk menentukan  nilai  batas  dan  melakukan  operasi  binerisasi pada  citra  abu-abu  berdasarkan  nilai  batas  tersebut. Misalnya  dalam  suatu  citra  abu-abu,  bagian  objek menempati  sekitar  P  persen  dari  area  citra,  sedangkan sisanya  adalah  bagian  latar  belakang.    Persamaan  yang digunakan:
  
≥ = lp p p Ko 2 , 1 1 , 0 (1)
dengan: p1 = jumlah piksel total dalam citra
p2 = jumlah data histogram lp = angka persentase objek dalam citra

## B. Pengambangan Ganda
Perubahan  nilai  skala  keabuan  menjadi  citra biner juga dapat dilakukan dengan pengambangan ganda. Pengambangan ganda dilakukan untuk menampilkan titik- titik  yang  mempunyai  rentang  nilai  skala  keabuan tertentu.
   ≤ ≤ = lainnya ambangatas Ki h ambangbawa jika Ko , 1 , 0
(2)
Proses  pengolahan  citra  yang  berkaitan  dalam membentuk  model  objek  yaitu  proses  segmentasi  dan representasi  citra.  Segmentasi  merupakan  langkah pertama yang biasanya digunakan sebelum proses analisis terhadap  suatu  citra  dilakukan.  Algoritma  segmentasi untuk  gambar  monokrom  secara  umum  didasarkan  pada satu dari dua karakteristik gambar yang memuat nilai aras
keabuan,  yaitu  sifat  diskontinu  (discontinuity)  dan  sifat keserupaan  (similarity).  Contoh  proses  segmentasi  yang didasarkan  pada  sifat  diskontinu  antara  lain  deteksi  titik, deteksi  garis,  dan  deteksi  tepi,  sedangkan  yang berdasarkan  sifat  kemiripan  adalah  thresholding,  region growing,  region  splitting,  dan  merging.  Dalam  penelitian ini  selain  menggunakan  metode  pengambangan  dan deteksi tepi.
Munir  (2004),  Tepi  (edge)  adalah  perubahan nilai  intensitas  derajat  keabuan  yang  mendadak  (besar) dalam  jarak  yang  singkat.  Perbedaan  intensitas  inilah yang  menampakkan  rincian  pada  gambar.  Tepi  biasanya terdapat pada batas antara dua daerah berbeda pada suatu citra.  Tepi  dapat  diorientasikan  dengan  suatu  arah,  dan arah  ini  berbeda-beda  bergantung  pada  perubahan intensitasnya.  Pada  penelitian  ini  operator  deteksi  tepi yang digunakan adalah diferensiasi dan marker controlled watershed segmentation.
Deteksi tepi menggunakan diferensiasi berlawanan dengan “penghalusan Citra”  penajaman citra intensitas suatu citra justru akan diperkuat. Caranya antara lain  dengan  melewatkannya  pada  suatu  tapis  lolos  atas (High  Pass-filter)  dan  proses  diferensiasi  suatu  proses penajaman  citra  dengan  menurunkan  citra  aslinya  proses ini  dilakukan  karena  memberikan  efek  high-pass  filter. Proses penonjolan pinggiran (edge sharpened) juga sering dilakukan dengan menggunakan teknik konvolusi dengan matriks-matriksnya  konvolusi  (kernel)  tertentu.  Kernel- kernel ini biasa disebut “mask”.
Ada berbagai macam kernel konvolusi, diantaranya ada yang berbentuk high pass-filter, ada yang hanya menonjolkan arah-arah tertentu vertical, horizontal, diagonal, atau juga utara, timur,selatan dan barat, ada pula yang mengabaikan pinggiran (laplacian mask dan sobel). Bentuk-bentuk high pass-filter sebagai berikut:
1. High pass-filter dimensi dua F(u,v) = H(u,v) * F(u,v)
(3)
Dengan  H(u,v,)  =  representasi  high  pass  filter dimensi dua.
2. High pass-filter ideal
      > ≤ = 0 0 ) , ( , 1 ) , ( , 0 ) , ( D v u jikaD D v u jikaD v u H
(4)
3.   High  pass-filter  untuk  filter  butterwort  dan  filter eksponensial { } n v u D D v u H )] , ( / [ exp ) , ( 0 − =
(5)

## 4. Bentuk  konvolusi high pass-filter
WH1 =     
     − − − − 0 1 0 1 5 1 0 1 0 (6) WH2 =           − − − − 0 1 0 1 4 1 0 1 0
(7)
5. Gradien Arah: Utara: WGN =           − − − − 1 1 1 1 2 1 1 1 1
(8)
Selatan: WGS =           − − − − 1 1 1 1 2 1 1 1 1 (9) Timur : WGE =           − − − − 1 1 1 1 2 1 1 1 1
(10)
Barat: WGW =           − − − − 1 1 1 1 2 1 1 1 1 (11)
6. Laplacian Mask
WLP1 =
          − − − − 0 1 0 1 4 1 0 1 0
(12)
WLP2 =           − − − − − − − − 1 1 1 1 8 1 1 1 1 (13) WLP3 =           − − − − 1 2 1 2 4 2 1 2 1 (14)

## 7. Sobel Mask
GH =
    
     − − − − 1 2 1 0 0 0 1 2 1 (15) GV=     
     − − − 1 0 1 2 0 2 1 0 1 (16)
8. Besaran gradien :
Y(i,j)= ] ) , ( ) , ( [ 2 2 j i B j i A + (17)
9.
Arah gradien :
)] , ( / ) , ( [ tan ) , ( 1 j i A j i B j i − = θ (18)
Dengan  : A(i,j) = X(i,j)*GH B(i,j) = X(i,j)*GV
Marker  controlled  watershed  adalah  suatu operasi pengolahan citra lebih sulit. Penjelmaan batas air sebagai  piksel-piksel  cahaya  dimana  permukaan  tinggi dan  piksel-piksel  gelap  adalah  rendah.  Segmentasi menggunakan  batas  air  mengubah  bentuk  perbentengan lebih  baik  jika  dapat  mengidentifikasi,  atau"  menandai," penempatan-penempatan  latar  belakang  dan  object  latar depan.
Segmentasi  batas  air  Marker-controlled prosedur dasar ini:
1. Satu fungsi segmentasi. Ini berhubungan dengan satu gambaran daerah gelap.
2. Penanda-penanda  latardepan.  Ini  gumpalnya yang  dihubungkan  dari  piksel masing-masing object.
3. Penanda-penanda  latar  belakang.  Ini  adalah piksel-piksel yang adalah bukan bagian dari manapun.
4. Memodifikasi fungsi segmentasi
5. Batas  air  untuk  mengubah  bentuk  fungsi segmentasi  yang  dimodifikasi.  Contoh  pada pengolahan  citra  untuk  fungsi imfilter,  batas  air,  label2rgb,  imopen,  imclose, imreconstruct,  imcomplement,  imregionalmax, bwareaopen, graythresh, dan
II. METODE PENELITIAN
Adapun  tahapan-tahapan  dalam  penelitian  sebagai berikut:
Pengambilan  gambar/foto  pada  pasien  menggunakan Kamera  IR  Kamera  IR      (Fluke  Thermal  Imager  Model Ti20)    untuk  menghasilkan  citra  dalam  bentuk  termal digital.
o Proses pra-pengolahan citra yang meliputi pengubahan  kontras dan pengubahan  kecerahan citra RGB,  Citra  aras  keabuan(grayscale),  peningkatan kualitas citra dengan melakukan penajaman citra.
o Proses  segmentasi  citra  yang  diterapkan  pada  citra termal  digital  dengan  deteksi  tepi,  mengekstrak komponen warna,membuat citra biner,asimetri termal.
o Proses  analisis  statistik  citra  tresholding  dan histogram.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Program  yang  digunakan  sebagai  antarmuka  pemakai pada  penerapan  metode  segmentasi  citra  digital deteksi dini kanker payudara untuk analisis objek tersusun atas  beberapa  unit  program  yang  dipadukan  ke  dalam program  utama  dengan  susunan  menu  yang  diusahakan seinteraktif mungkin terhadap pemakai.
: A(i,j) = X(i,j)*GH B(i,j) = X(i,j)*GV
Marker  controlled  watershed  adalah  suatu operasi pengolahan citra lebih sulit. Penjelmaan batas air piksel  cahaya  dimana  permukaan  tinggi piksel  gelap  adalah  rendah.  Segmentasi menggunakan  batas  air  mengubah  bentuk  perbentengan bih  baik  jika  dapat  mengidentifikasi,  atau"  menandai," penempatan  latar  belakang  dan  object  latar

## controlled  mengikuti
Satu fungsi segmentasi. Ini berhubungan dengan
penanda  latardepan.  Ini  gumpalnya yang  dihubungkan  dari  piksel-piksel  di  dalam
penanda  latar  belakang.  Ini  adalah piksel yang adalah bukan bagian dari manapun.
Memodifikasi fungsi segmentasi.
Batas  air  untuk  mengubah  bentuk  fungsi segmentasi  yang  dimodifikasi.  Contoh  pada pengolahan  citra  untuk  fungsi-fungsi:    fspecial, imfilter,  batas  air,  label2rgb,  imopen,  imclose, imreconstruct,  imcomplement,  imregionalmax, bwareaopen, graythresh, dan imimposemin.
PENELITIAN tahapan  dalam  penelitian  sebagai
Pengambilan  gambar/foto  pada  pasien  menggunakan Kamera  IR  Kamera  IR      (Fluke  Thermal  Imager  Model Ti20)    untuk  menghasilkan  citra  dalam  bentuk  termal
pengolahan citra yang meliputi pengubahan  kontras dan pengubahan  kecerahan citra RGB,  Citra  aras  keabuan(grayscale),  peningkatan kualitas citra dengan melakukan penajaman citra. Proses  segmentasi  citra  yang  diterapkan  pada  citra eteksi  tepi,  mengekstrak komponen warna,membuat citra biner,asimetri Proses  analisis  statistik  citra  tresholding  dan

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Program  yang  digunakan  sebagai  antarmuka  pemakai pada  penerapan  metode  segmentasi  citra  digital  thermal deteksi dini kanker payudara untuk analisis objek tersusun atas  beberapa  unit  program  yang  dipadukan  ke  dalam program  utama  dengan  susunan  menu  yang  diusahakan seinteraktif mungkin terhadap pemakai.
Program  dibuat  dengan  bahasa  pemrograman  Matlab 7.0.4  yang  mendukung  tampilan  interaktif  serta mendukung  aplikasi  pemrograman  berorientasi  objek yang  memudahkan  dalam  tahapan  pemrograman.  Sarana antarmuka  program  penerapan  metode  segmentasi  citra digital dapat dilihat pada gambar:

## Analisa Asimetri Termal  13 Citra:
Proses  pengambangan  (threshold  atau  binary  image) digunakan  untuk  mengubah  citra  dengan  format  skala keabuan  ke  citra  biner.  Dalam  hal  ini  titik  dengan  nilai rentang  keabuan  tertentu  diubah  menjadi  berw dan sisanya menjadi putih.
Untuk  payudara  normal  memiliki  simetri  termal  yang baik, sedangkan pada payudara yang sakit atau terdeteksi adanya tumor/kanker memiliki asimetri termal yang tidak baik.
Definisi Asimetri Termal  :
AT  =
Dengan : AR = luas temuan termal kanan AL = luas temuan termal kiri
Asimetri  termal  untuk  ke  13  termogram  adalah    0,63  , 0,99 , 0,84 , 0,1 , 0,76 , 0,84 , 0,4 , 0,6 , 0,8 ,
,  0,6.  Temuan  termal  menunjukkan    perubahan  vascular untuk yang terdeteksi adanya massa,fam,tumor jinak, dan tumor  ganas  nilainya  lebih  tinggi  (0,6  ,  0,63,   0,76 ,  0,8, 0,8  ,  0,8,  0,84,  0,99)  dari  temuan  termal  pada  vascular terdeteksi adanya lesi dan kista nilainya lebih rendah (0,1, 0,4). Tabel 1 menunjukkan temuan asimetri termal ini.
Citra  RGB  juga  disebut  citra merepresentasikan  langsung  nilai  warna  dari  pada menggunakan  colormap  disimpan  dalam mendefinisikan warna merah, Menampilkan  citra  intensitas  keabuan  ( diatur dalam matriks citra, matriks citra mempunyai kelas uint  8  atau  [0    65535]  jika  kelasnya  uint  16    citra grayscale  nilai  akan  berkisar  mulai  dari  hitam putih  selanjutnya  menggunakan  fspecial  yang  dapat menghasilkan  sebuah  filter  perata menghitung  nilai  keluaran  dari  sebuah  pixel  keluaran dengan  merata-ratakan  nilai  dari  piksel  sekeliling. Gambar 2 menunjukkan hasil pencitra abuan.
Peningkatan  kualitas  citra  dengan  penajaman  citra dimana  intensitas  suatu  citra  akan  diperkuat,  caranya dengan diferensiasi  yaitu dengan  menurunkan penajaman pada citra aslinya seperti yang terlihat pada gambar 3

## TABEL 1. TEMUAN
Massa
Fam
Tumor jinak
Tumor ganas
Lesi Kista AR AL AR AL + −
dibuat  dengan  bahasa  pemrograman  Matlab 7.0.4  yang  mendukung  tampilan  interaktif  serta mendukung  aplikasi  pemrograman  berorientasi  objek yang  memudahkan  dalam  tahapan  pemrograman.  Sarana antarmuka  program  penerapan  metode  segmentasi  citra ihat pada gambar:

## Analisa Asimetri Termal  13 Citra:
Proses  pengambangan  (threshold  atau  binary  image) digunakan  untuk  mengubah  citra  dengan  format  skala keabuan  ke  citra  biner.  Dalam  hal  ini  titik  dengan  nilai rentang  keabuan  tertentu  diubah  menjadi  berwarna  hitam
Untuk  payudara  normal  memiliki  simetri  termal  yang baik, sedangkan pada payudara yang sakit atau terdeteksi adanya tumor/kanker memiliki asimetri termal yang tidak
Definisi Asimetri Termal  :
(19)
: AR = luas temuan termal kanan
= luas temuan termal kiri
Asimetri  termal  untuk  ke  13  termogram  adalah    0,63  ,
0,99 , 0,84 , 0,1 , 0,76 , 0,84 , 0,4 , 0,6 , 0,8 , 0,8 , 0,8 , 0,4
,  0,6.  Temuan  termal  menunjukkan    perubahan  vascular untuk yang terdeteksi adanya massa,fam,tumor jinak, dan tumor  ganas  nilainya  lebih  tinggi  (0,6  ,  0,63,   0,76 ,  0,8, 0,8  ,  0,8,  0,84,  0,99)  dari  temuan  termal  pada  vascular ya lesi dan kista nilainya lebih rendah (0,1,
Tabel 1 menunjukkan temuan asimetri termal ini.
Citra  RGB  juga  disebut  citra  truecolor  artinya merepresentasikan  langsung  nilai  warna  dari  pada disimpan  dalam  array  yang mendefinisikan warna merah, hijau dan biru. Menampilkan  citra  intensitas  keabuan  (grayscale)  image diatur dalam matriks citra, matriks citra mempunyai kelas uint  8  atau  [0    65535]  jika  kelasnya  uint  16    citra nilai  akan  berkisar  mulai  dari  hitam  menjadi putih  selanjutnya  menggunakan  fspecial  yang  dapat menghasilkan  sebuah  filter  perata-rata  dimana  filter  ini menghitung  nilai  keluaran  dari  sebuah  pixel  keluaran ratakan  nilai  dari  piksel  sekeliling.
Gambar 2 menunjukkan hasil pencitraan RGB dan keabu-
Peningkatan  kualitas  citra  dengan  penajaman  citra dimana  intensitas  suatu  citra  akan  diperkuat,  caranya dengan diferensiasi  yaitu dengan  menurunkan penajaman seperti yang terlihat pada gambar 3.

## TABEL 1. TEMUAN ASIMETRI TERMAL
0.64, 0.76 0.6 0,8 0,84, 0,99
0,1 0,4 AR AR
(a) (b)
Gambar 2.  (a) Citra RGB  dan (b)Citra grayscale(keabuan)
Gambar 3. Hasil Penajaman Citra (a) Original Image (b) Motion Blured Image
(c) Blurred  Image (d) Sharpened Image
Proses  ini  dilakukan  karena  memberikan  efek  high-  pass filter.  Juga  menggunakan  teknik  konvolusi  dengan matriks-matriks  konvolusi  untuk  penonjolan  pinggiran (sharpened image).
Pendeteksian  tepi  penajaman  citra  ‘diferensiasi  dan marker  controlled  watershed  segmentation’  dilakukan sehingga diperoleh hasil yang ditunjukkan oleh gambar 4.
(a) (b)
Gambar 4. Hasil Citra Deteksi Tepi (a) object Penanda Boudaries Melapiskan di gambarAsli (b) Label2rgb.
Histogram  citra  untuk  sebuah  grafik  yang menunjukkan distribusi intensitas warna pada sebuah citra berindeks  atau  citra  intensitas.  Fungsi  image  histogram diwakili  dengan  perintah  imhist  yang  akan  menciptakan sebuah  grafik  yang  terbentuk  dari  garis-garis  yang masing-masing garis mewakili selang dari nilai intensitas warna,  kemudian  akan  menjumlahkan  jumlah  piksel didalam tiap selang.
Citra  yang  mengumpul  pada  intensitas  citra redup  akan    terkonsentrasi  pada  daerah  gelap,  histogram citra  yang  mengumpul  pada  daerah  terang  atau terkonsentrasi pada intensitas citra yang tinggi menampilkan citra yang terang. Citra thermal inframerah menunjukkan  deteksi  jaringan  vascular  pasien  kanker payudara,  temperatur  yang  melebihi  batas  normal terindikasi adanya suatu penyakit (seperti pada gambar 5). Secara umum lebih tinggi satu temperatur object semakin jelas penyinaran inframerah untuk mendeteksi orang yang suhu badannya melebihi suhu normal atau sedang sakit.
Original Image (a) Motion Blurred Image (b) Blurred Image (c) Sharpened Image (d) Markers and object boundaries superimposed on original image Lrgb 0 100 200 300 400 500 600 700 800 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 jarak sepanjang profil 0 50 100 150 200 250 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 c a c a h p ik s e l Intensitas

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan, dapat disimpulkan beberapa hal berikut ini.
1. Kamera  citra  thermal  inframerah  Kamera  IR (Fluke  Thermal  Imager  Model  Ti20)  dapat digunakan  untuk  pendeteksian  dini  kanker payudara. Pembuktiannya juga dapat dibandingkan dengan hasil USG dari pasien yang terdeteksi dini kanker payudara.
2. Pemrosesan  citra  termogram  yang  dilakukan dapat  digunakan  untuk  ekstraksi  temuan  termal pada termogram. Bilangan asimetri yang didefinisikan  dapat  digunakan  untuk    asimetri termal antara payudara kiri dan kanan.
3. Peningkatan  kualitas citra secara signifikan dapat memperjelas  citra  serta    penerapan  pengolahan citra segmentasi deteksi tepi, ekstraksi, tresholding, dan histogram  secara langsung dapat memberikan  informasi    perbandingan  citra payudara  yang  sakit/  terdeteksi  adanya  kanker payudara dan citra  yang sehat.

## V. SARAN
Berikut  adalah  beberapa  saran  untuk  pengembangan hasil penelitian.
1. Dalam  pengolahan  citra  termal  inframerah  digital perlu  dikembangkan  segmentasi  yang  sifatnya otomatis sehingga dapat digunakan langsung pada citra  deteksi  dini  kanker  payudara  yang  akan dianalisis.
2. Penentuan  jenis  objek  dengan  mengklasifikasikan ke  dalam  jenis  tumor/kanker  perlu  dikembangkan untuk  mengurangi  subjektivitas  radiolog  yang memudahkan klinision dalam  membaca citra hasil kamera thermal inframerah.
3. Perlu  dikembangkan  suatu  metode  yang  dapat mengukur  posisi  objek,  ukuran  objek  secara otomatis pada saat pengambilan data pasien.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Anonium,  Breast Health, Meditherm Inc, 2003.
[2] U. Ahmad, Pengolahan Citra Digital dan Teknik
Pemrogramannya, Graha Ilmu, Yogyakarta, 2005.
[3] A.  Biran  ,  M.  Breiner  ,  Matlab  for  Engineering,  Addisson Wesley, New York, 1999.
[4] N. Bellveau , J. Keyserlink ,  “Infrared  Imaging of the Breast Initial  Reppraisal  Using  High  Resolution  Digital  Technology in  100  Successive  Cases  of  Stage  I  and  II  Breast  Cancer”, Breast Journal, 1998.
[5] C.J.D’Orsi,MD & R.E. Wilson,MD, Carcinoma of the breast : Diagnosis and Treatment, Boston/Toronto, 1983.
[6] D.C.Rendy.,  Biomedical  Signal  Processing,  Mc  Geaw  Hill, Osmania University Hyderabad,  2005.
[7] C.Gros,  M.Gautherie,  Breast  Thermography and  Cancer  Risk Prediction, Cancer , 1980.
[8] B. Jacobson, J.G.Webster, Medicine and clinical Engineering, Prentice-Hall Inc.,New Jersey, 1977.
[9] A.K.Jain,  Fundamentals  of  Digital  Image  Processing, Prentice-Hall of Indian, New Delhi, 1995.
[10] J.G.Proakis  &  D.G.  Manolakis.,  Digital  Signal  Processing Principle, algoritma, and application, Prentice Hall, Inc. New
Jersey, 1995.
[11] M.C.H.  Wijaya  &  A.  Prijono,  Pengolahan  Citra  Digital Menggunakan Matlab, Informatika, Bandung, 2007.
[12] A.  Nalwal,  Pengolahan  Gambar  Secara  Digital,  Elex  Media Komputindo, Jakarta,1997.
[13] R.Aston,  Priciple  Of  Biomedical  Instrumentation  And Measurement,  Maxwell  Macmillan  International  Editions, New York, 1991.
[14] R.J.Schalkoff,  Digital  Image  Processing  and  Computer Vision, Jhon Wiley & Sons,Inc. New York, 1989.
[15] Turkington  C.A.  :    Breast  Cancer,  tersedia  di  : http://www.findarticles.com/cf
0/g2601/0002/
2601000232/print.jhtml
[16] D.J.  Winchester  :  Evaluation  and  Surgical  Management  of Stage  I  and  II  Breast  Cancer,  In  :  Breast  Cancer  Atlas  of Clinical Oncology, American Cancer Society, Chicago, 2000: pp. 146.