## KLASIFIKASI CITRA MAMOGRAFI MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN

## MAMMOGRAPHYC IMAGES CLASSIFICATION USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

## Indah Susilawati
Staf Pengajar Teknik Elektro Universitas Mercu Buana Yogyakarta Jl. Wates Km. 10 Yogyakarta Telp. (0274) 6498211, 6498212  Fax. (0274) 6498213 Email: susilawati.indah@yahoo.co.id

## ABSTRACT
There are abnormalities in breast tissue which can be detected by mammogram images  analysis.  One  of  those  abnormalities  is  microcalcification. Microcalcifications are small calcium deposits in the breast tissue that can be seen only on a mammogram and can be an indicator of breast cancer. The main objective of  this  research  is  to  automatically  recognize  the  pattern  of  two  types  of  breast tissues,  i.e.  normal  tissue  and  breast  tissue  which  contain  microcalcifications  in digital mammograms using Matlab software tools.
In  this  research,  pattern  recognition  is  carried  out  using  Artificial  Neural Network (ANN), i.e. LVQ (Learning Vector Quantization). The pattern recognition is formulated  as  a  supervised-learning  problem  and  classification  was  based  on  six- feature  input  given  to  the  ANN.  The  system  recognizes  the  pattern  in  three  steps. Firstly,  a  tophat  transformation  is  applied  on  the  images,  and  then  features  of  the images are extracted based on images pixel values. Finally, image classification is carried out in recognizing the pattern. The research uses 26 digital mammograms, consist  of  16  normal  mammograms  and  10  mammograms  which  contain microcalcifications.
The  results  show  that  the  LVQ  best  performance  in  recognizing  the  pattern  is 97%, using learning rate and decrement of learning rate equal to 0.1.
Keywords : mammograms, microcalcification, pattern recognition, LVQ.

## PENDAHULUAN
Seorang  dokter  atau  ahli  radiologi menggunakan  citra  mamografi  untuk mengetahui  adanya  abnormalitas  pada jaringan  payudara.  Citra  mamografi dapat  dihasilkan  dengan  pencitraan sinar X menggunakan mesin mamografi  ( mammogram  machine ). Analisis seperti  ini  membutuhkan keahlian dan pengalaman, dengan kata lain  hasil  analisis  bersifat  subjektif.
Analisis  jenis  lain,  misalnya  analisis berbantuan komputer diharapkan dapat bersifat lebih  objektif.  Analisis  jenis yang  terakhir  ini diharapkan  dapat dibangun sebagai alat bantu bagi dokter atau  ahli  radiologi  dalam  melakukan diagnosa  dan  bukan  menggantikan peran  dokter  atau  ahli  radiologi sepenuhnya.
Diagnosis kanker payudara dapat dilakukan menggunakan  pemrograman  linear,  dan diagnosis berdasarkan metode pembelajaran merupakan  suatu  obyek  penelitian  yang
sangat menjanjikan [Mangasarian, 1995].
Jaringan  Syaraf  Tiruan  merupakan  suatu metode pembelajaran yang dapat digunakan untuk klasifikasi dan pengenalan pola. Metode ini menawarkan
kemampuan untuk membedakan objek menjadi beberapa kelas berdasarkan  ciri  yang  ada  pada  masing- masing  kelas atau  kategori  obyek  tersebut [Duda, 2000].
Pada penelitian ini dilakukan
klasifikasi  citra  mamografi  menjadi  dua kelas,  yaitu  citra  normal  dan  citra bermikrokalsifikasi.
Mikrokalsifikasi merupakan  deposit  atau  timbunan  kalsium pada  jaringan  payudara  dan biasanya menjadi  tanda-tanda  awal  perubahan  ke arah kanker [El-Naqa, 2002]. Ciri-ciri yang digunakan  dalam  proses  klasifikasi  adalah ciri-ciri  statistik  yang  diperoleh dari  nilai- nilai piksel citra.

## METODOLOGI PENELITIAN
Bahan Penelitian Bahan  penelitian  diperoleh  dari  basis data  MIAS  ( Mammographic  Image Analysis  Society ).  Citra  yang  tersedia berupa  citra  aras  keabuan  8  bit  berukuran 1024  x  1024  piksel  dengan  ukuran  piksel 200  mikron.  Pada  penelitian  ini  digunakan 16 citra  mamografi  normal  dan  10  citra mamografi bermikrokalsifikasi.
Metodologi Langkah-langkah  yang  dilakukan dalam  penelitian  ini  diperlihatkan  pada Gambar 1 [Duda, 2000].
Sampling dilakukan  untuk  mengambil sampel-sampel  citra  dari  citra  mamografi normal (selanjutnya  disebut  citra  normal) dan  citra mamografi yang  mengandung mikrokalsifikasi (selanjutnya disebut dengan citra  bermikrokalsifikasi). Dalam penelitian  ini  diambil  64  sampel  citra normal dan 34 sampel citra bermikrokalsifikasi. Semua sampel berukuran 40 x 40 piksel.
Gambar 1. Diagram blok langkah penelitian
Citra mamografi seringkali mempunyai kontras  yang  kurang  baik.  Untuk mengatasinya  maka dalam  penelitian ini dilakukan  peningkatan  citra  menggunakan transformasi tophat.  Untuk  kepentingan transformasi tersebut digunakan persamaan berikut.
)) A ( min ( max A ) B A ( A ) B , A ( TopHat B B     
Dengan  A  adalah  objek  yang  akan ditransformasikan,  B  adalah  elemen penstruktur  ( structuring  element ),  notasi  menyatakan  operasi  pembukaan  ( opening ) untuk  objek  terang  dengan  latar  belakang gelap. Matlab memberikan beberapa pilihan bentuk  elemen  penstruktur,  di antaranya berbentuk disk,  line, dan  lain-lain. Pada penelitian ini digunakan elemen penstruktur berbentuk disk karena  secara  visual  titik- titik  deposit  kalsium  atau  mikrokalsifikasi biasanya cenderung berbentuk bulat. Secara umum transformasi bertujuan  untuk meningkatkan  kontras  citra  sehingga  ciri- ciri  yang  membedakan  antara  citra  normal dan  citra  dengan  mikrokalsifikasi  akan lebih menonjol.
Langkah  selanjutnya  adalah  proses ekstraksi  ciri  citra yang  sebelumnya  telah melalui  proses  peningkatan  citra.  Dalam
penelitian  ini  diekstrak  enam ciri  citra berdasarkan  nilai-nilai piksel  citra  sampel [Jain,  1989].  Keenam ciri  tersebut  adalah rerata,  varians,  standar  deviasi  (disingkat std), entropi, beda  antara  nilai  piksel maksimum dan nilai minimun (selanjutnya disebut  dengan  istilah beda1), serta  beda antara  nilai  piksel  maksimum  dan  nilai reratanya  (selanjutnya  disebut  dengan istilah beda2).  Hasil  ekstraksi  ciri  akan menjadi masukan pengklasifikasi
( classifier ). Pada penelitian ini digunakan Jaringan Syaraf  Tiruan,  yaitu Learning  Vector Quantization (LVQ), sebagai pengklasifikasi. LVQ  merupakan  jenis Jaringan  Syaraf  Tiruan yang  bekerja berdasarkan  pembelajaran  kompetitif  dan termasuk  dalam  kategori  pembelajaran terbimbing atau supervised [Sri  Widodo, 2005;  Siang,  2005]. Arsitektur  LVQ  yang akan digunakan pada  penelitian  ini diperlihatkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Arsitektur LVQ yang digunakan Masukan  jaringan  LVQ,  yaitu  x 1 sampai  dengan  x 6 , adalah vektor  ciri  yang telah  diekstrak pada  langkah  sebelumnya. Bobot w mk adalah bobot masukan ciri ke-m ke  keluaran  ke-k. Keluaran  jaringan  LVQ berupa kelas citra (ditentukan kelas 1 untuk citra  normal  dan  kelas  2  untuk  citra bermikrokalsifikasi). Bobot  awal  jaringan
LVQ  ditentukan  secara  acak  dari  hasil ekstraksi ciri sampel citra.
Berikut  adalah  algoritma  pelatihan jaringan  LVQ  yang  digunakan  dalam penelitian ini [Kusumadewi, 2004]. Notasi- notasi yang digunakan adalah:
x : vektor pelatihan (x 1 , x 2 , ...., x m ) T : kelas atau kategori vektor pelatihan yang sebenarnya w j : vektor bobot untuk unit output ke-j (w 1j , w 2j , ..., w mj )
C j : kelas atau kategori yang direpresentasikan  oleh  unit  output ke-j ||x–w j || jarak Euclidean antara vektor input  dan  vektor  bobot  untuk  unit output ke-j Langkah 0 Inisialisasi  vektor-vektor  bobot awal dan laju pembelajaran  (0). Langkah 1 Jika  kondisi  berhenti  salah, lakukan langkah 2 – 6. Langkah 2 Untuk  setiap  vektor  input pelatihan x, lakukan  langkah  3 – 4. Langkah 3 Tentukan  J  sedemikian  rupa sehingga ||x – w j || minimum. Langkah 4 Perbarui  w j dengan  ketentuan sebagai berikut:
Jika T = C j maka w j (b) = w j (l) +  [ x – w j (l) ] Jika T  C j maka w j (b) = w j (l) –  [ x – w j (l) ] Langkah 5 Kurangi laju pembelajaran. Langkah 6 Tes  kondisi  berhenti.  Kondisi berhenti  dapat  berupa  jumlah iterasi  tertentu  yang  tetap  (yaitu eksekusi  langkah  1)  atau  laju pembelajaran  mencapai  nilai yang cukup kecil.

## HASIL  DAN  PEMBAHASAN
Hasil Penelitian
Sampling citra  baik  citra  normal maupun citra bermikrokalsifikasi dilakukan dari  data  yang  diperoleh  dari  basis  data MIAS. Pada  Gambar  3  diperlihatkan  satu contoh hasil sampling citra normal (kelas 1) yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini. Sedangkan  pada  Gambar  4  diperlihatkan
satu  contoh  hasil sampling untuk  citra bermikrokalsifikasi (kelas 2).
Gambar 3. Contoh hasil sampling citra normal
Gambar 4. Contoh hasil sampling citra bermikrokalsifikasi
Gambar  5  memperlihatkan  hasil transformasi tophat untuk sampel citra normal  (kelas  1)  Gambar  3.  Sedangkan pada  Gambar  5  diperlihatkan  hasil transformasi tophat untuk sampel citra bermikrokalsifikasi  (kelas  2)  pada  Gambar
4. Gambar 5. Hasil perentangan kontras citra normal pada Gambar 3

## Gambar 6. Hasil perentangan kontras citra bermikrokalsifikasi pada Gambar 4
Jangkauan nilai hasil ekstraksi ciri pada semua sampel citra untuk citra normal dan citra  bermikrokalsifikasi  ditampilkan  pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 1. Jangkauan nilai ciri (tanpa transformasi tophat )
Ciri Jangkauan Nilai Citra Normal Citra bermikrokalsifikasi Rerata 0,0050 – 219,5988 96,6319 – 181,0606 Varians 0,0040 – 1779,8 39,8339 – 391,5422 Std 0,1999 – 42,1875 6,3114 – 19,7874 Entropi 0,0076 – 7,0703 4,5959 – 6,1755 Bedaan1 8 – 167 47 – 108
Bedaan2 6,4013 – 63,8131 26,4419 – 73,1188 Tabel 2. Jangkauan nilai ciri (dengan transformasi tophat ) Ciri Jangkauan Nilai Citra Normal Citra bermikrokalsifikasi Rerata 0,0050 – 2,8169 1,8425 – 3,8706 Varians 0,0040 – 10,3858 4,3215 – 69,7926 Std 0,1999 – 3,2227 2,0788 – 8,3542 Entropi 0,0076 – 7,0703 4,5707 – 6,1755 Bedaan1 3 – 20 16 – 72 Bedaan2 2,6981 – 17,6806 13,7125 – 68,1294 Jaringan  LVQ  yang  dibangun akan dilatih  menggunakan    data  ciri  dari  98 sampel  yang  ada,  kemudian  jaringan  yang telah terlatih diuji menggunakan data  yang sama. Tabel  3 hingga  Tabel  6 memperlihatkan hasil klasifikasi selengkapnya. Pembahasan Sampling citra  bertujuan  mengambil sampel-sampel  citra  yang  akan  digunakan untuk klasifikasi citra. Sampel citra normal yang  digunakan  adalah  sebanyak  64 sampel,  diambil  secara  acak  dari  citra mamografi  normal.  Sampel  citra  ini dikategorikan sebagai citra kelas 1. Sampel  citra  bermikrokalsifikasi  yang digunakan  berjumlah  34  sampel,  diambil dari citra bermikrokalsifikasi. Pengambilan sampel  citra  bermikrokalsifikasi  dilakukan dengan  memperhatikan  letak  atau  posisi mikrokalsifikasi, informasi  ini  diperoleh dari  basis  data  MIAS.  Sampel  citra bermikrokalsifikasi  dikategorikan  sebagai citra kelas 2.
Tabel 3. Hasil pengenalan pola (tanpa transformasi tophat , dec  = 0,1, min  = 10 -4 , maxepoch = 100)  Tingkat Pengenalan Rata-rata (%) Jumlah Epoch  Minimum 0,1 50 66 9,6 x 10 -5 0,2 50 73 9,1 x 10 -5 0,3 50 76 10 x 10 -5 0,4 50 79 9,7 x 10 -5 0,5 50 81 9,8 x 10 -5 0,6 50 83 9,6 x 10 -5 0,7 50 85 9,0 x 10 -5 0,8 50 86 9,3 x 10 -5
0,9 50
87 9,4 x 10 -5 1 50 88 9,4 x 10 -5 Tabel 4. Hasil pengenalan pola (tanpa transformasi tophat , dec  = 0,5, min  = 10 -4 , maxepoch = 100)  Tingkat Pengenalan Rata-rata (%) Jumlah Epoch  Minimum 0,1 59 10 9,8 x 10 -5 0,2 58 11 9,8 x 10 -5 0,3 50 12 7,3 x 10 -5 0,4 50 12 9,8 x 10 -5 0,5 50 13 6,1 x 10 -5 0,6 50 13 7,3 x 10 -5 0,7 50 13 8,5 x 10 -5 0,8 50 13 9,8 x 10 -5 0,9 50 14 5,5 x 10 -5 1 50 14 6,1 x 10 -5 Tabel 5. Hasil pengenalan pola (dengan transformasi tophat , dec  = 0,1, min  = 10 -4 , maxepoch = 100)  Tingkat Pengenalan Rata-rata (%) Jumlah Epoch  Minimum 0,1 97 66 9,6 x 10 -5 0,2 97 73 9,1 x 10 -5 0,3 97 76 10 x 10 -5 0,4 97 79 9,7 x 10 -5 0,5 97 81 9,8 x 10 -5 0,6 97 83 9,6 x 10 -5 0,7 97 85 9,0 x 10 -5 0,8 50 86 9,3 x 10 -5 0,9 50 87 9,4 x 10 -5 1 97 88 9,4 x 10 -5
Tabel 6. Hasil pengenalan pola (dengan transformasi tophat , dec  = 0,5, min  = 10 -4 , maxepoch = 100)  Tingkat Pengenalan Rata-rata (%) Jumlah Epoch  Minimum 0,1 97 10 9,8 x 10 -5 0,2 97 11 9,8 x 10 -5 0,3 97 12 7,3 x 10 -5 0,4 97 12 9,8 x 10 -5 0,5 97 13 6,1 x 10 -5 0,6 97 13 7,3 x 10 -5 0,7 97 13 8,5 x 10 -5 0,8 97 13 9,8 x 10 -5 0,9 97 14 5,5 x 10 -5 1 97 14 6,1 x 10 -5
Jumlah  sampel  citra  normal  diambil kira-kira dua kali lipat jumlah sampel citra bermikrokalsifikasi.  Hal  ini  dilakukan dengan  alasan  bahwa citra  mamografi normal  jauh  lebih  bervariasi  daripada  citra bermikrokalsifikasi,  misalnya  oleh  karena sifat  jaringan,  adanya  saluran  air  susu  ibu, pembuluh  darah, dan  lain-lain [Sheshadri, 2006; Liu, 1998].
Untuk  kepentingan  peningkatan  citra digunakan transformasi tophat . Langkah ini dilakukan karena citra mamografi seringkali  merupakan  citra  dengan  kontras yang  kurang  baik.  Kontras  yang  kurang baik  ini  dapat  dipengaruhi  oleh  proses pencitraan  itu  sendiri misalnya  karena penggunaan  dosis  sinar  X  yang  kurang sesuai  atau  karena  pengaruh  sifat  jaringan yang bersangkutan [Yaffe, 1995].
Pada  Gambar  5  dan  Gambar  6 diperlihatkan  sampel  citra  yang  telah dikenakan  transformasi tophat ,  masing- masing  untuk  citra  normal  dan  citra bermikrokalsifikasi. Perbaikan kontras citra ini  juga  akan lebih tampak  jika dibandingkan  histogram  citranya,  yaitu histogram citra sebelum dan sesudah proses transformasi perentangan kontras.
Ekstraksi ciri pada sampel-sampel citra yang  telah  dikenai  transformasi tophat menghasilkan  ciri-ciri  yang  jangkauannya masing-masing  diperlihatkan  pada  Tabel  1 dan  Tabel  2.  Setiap  sampel  citra  akan menghasilkan  kombinasi enam ciri,  yang akan membentuk  satu  vektor  ciri  sehingga secara  keseluruhan  terdapat  98 vektor  ciri yang  diekstrak  dari  98 sampel  citra  yang digunakan. Vektor  ciri  inilah  yang digunakan  sebagai  masukan  jaringan pengklasifikasi LVQ. Dalam  penelitian  ini  dilakukan pelatihan dan pengujian jaringan pengklasifikasi  dengan  data  yang  sama. Klasifikasi  dilakukan  dengan  berbagai kombinasi parameter jaringan, yaitu dengan berbagai  nilai  laju  pelatihan  (  ) dan penurunan  laju  pelatihan (dec  ). Tanpa transformasi tophat , jaringan LVQ hampir tidak mengenali jaringan bermikrokalsifikasi  sebagai  kelas  2  (dalam hal ini jaringan bermikrokalsifikasi dikenali sebagai jaringan normal atau kelas 1), atau tingkat  pengenalan  rata-rata  50%. Jaringan mampu  mengenali  kedua  jenis  citra  saat digunakan nilai  = 0,1 dan  = 0,2 (nilai dec  =  0,5),  yaitu  setinggi  59%. Dengan demikian  dapat disimpulkan  bahwa  jika menggunakan  ciri-ciri  yang  diekstrak  dari
sampel  asli,  jaringan  LVQ  hanya  mampu menampilkan  kinerja  pengenalan  pola tertinggi 59%.
Berdasarkan  hasil  pengenalan  pola dengan  masukan  ciri-ciri  sampel  yang dikenai  transformasi tophat pada  Tabel 5dan Tabel  6,  diperoleh  pengenalan tertinggi  97%.  Kinerja  pengenalan  dapat dikatakan  cukup  stabil  kecuali  saat digunakan  dec  =  0,1  dengan  nilai  sebesar  0,8  dan  0,9.  Pada  kedua  nilai kombinasi dec  dan  ini hanya diperoleh kinerja  pengenalan  50%  yang  berarti jaringan  LVQ  tidak  mampu  mengenali jaringan  dengan  mikrokalsifikasi;  semua sampel dikenali sebagai jaringan normal. Berdasarkan  kedua  tabel  juga diketahui  bahwa  tingkat  pengenalan setinggi  97%  dicapai  hampir  pada  seluruh kombinasi  dec  dan  kecuali  pada  saat digunakan  dec  =  0,1  dengan nilai  sebesar  0,8  dan  0,9.  Untuk  menentukan kombinasi  dec  dan  terbaik  dapat ditentukan  dengan  memperhatikan  jumlah epoch yang  diperlukan  untuk  mencapai kinerja pengenalan tersebut.  Jumlah epoch untuk  keempat tabel  di  atas  disajikan kembali dalam bentuk grafik pada Gambar 7.
Jumlah Epoch yang Diperlukan 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 alpha Ju m la h E po ch decalpha 0.1 decalpha 0.5

## Gambar 7. Grafis perbandingan hasil
pengenalan pola
Jumlah epoch terkecil yang diperlukan untuk  proses  pengenalan  pola  pada penelitian ini adalah 10 epoch , dicapai saat
digunakan  dec  =  0.1  dan  =  0.1.  Pada kombinasi  dec  dan  tersebut,  jaringan LVQ  menghasilkan  bobot  akhir  jaringan sebagai berikut.
BobotAkhir =
1.7534    4.9208    2.1272    5.3610   12.8059   11.0525 2.8038   18.4257   4.1564    5.4032   38.1547   35.3509
Berdasarkan  hasil-hasil  di  atas,  maka jaringan  LVQ  yang  direkomendasikan untuk  digunakan  untuk  pengenalan  pola jaringan  normal  dan  jaringan  dengan mikrokalsifikasi  pada  citra  mamografi digital  adalah  jaringan  LVQ  yang  telah dilatih  menggunakan  dec  =  0.1  dan  = 0.1.  Kesimpulan  ini  ditentukan  dengan memperhatikan  jumlah epoch yang diperlukan  untuk  pelatihan  jaringan  LVQ, yaitu  10 epoch yang  merupakan  jumlah epoch terkecil dalam penelitian ini. Jumlah
epoch yang  kecil  berarti  waktu  yang  lebih singkat dan juga memungkinkan terhindarnya overlearning (akibat overfitting )  selama  proses  pelatihan jaringan LVQ.

## SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan Berdasarkan  hasil  penelitian  dan pembahasan  pada  bab  sebelumnya,  dapat ditarik  beberapa  kesimpulan  sebagai berikut. 1. Jaringan  LVQ  dapat  digunakan  untuk proses pengenalan pola jaringan normal dan  jaringan  dengan  mikrokalsifikasi pada  citra  mamografi  digital,  dengan masukan berupa ciri-ciri yang diekstrak berdasarkan  nilai  piksel  citra  yaitu rerata, varians, standar deviasi, entropi, beda  nilai  piksel  minimum  dan maksimum, serta  beda  nilai  piksel maksimum dengan reratanya.
2. Transformasi tophat pada  citra  mampu meningkatkan  kinerja  pengenalan  pola oleh jaringan LVQ. Kinerja pengenalan pola tertinggi tanpa transformasi tophat hanya  mencapai  59%,  sedangkan
dengan
pra-pengolahan
berupa transformasi tophat kinerja  pengenalan pola oleh jaringan LVQ mencapai 97%.
Saran Berdasarkan  hasil  penelitian  dan pembahasan  serta  simpulan,  maka  dapat disarankan untuk pengembangan penelitian ini. Mengupayakan kinerja pengenalan pola oleh  jaringan  LVQ  yang  lebih  tinggi  lagi dengan cara mengekstrak lebih banyak ciri dari  citra  mamografi  untuk  selanjutnya digunakan sebagai masukan jaringan LVQ.
1. Mengupayakan  kinerja  pengenalan pola  yang  lebih  tinggi  lagi menggunakan metode klasifikasi yang lain,  misalnya  menggunakan  SVM
( Support Vector Machines ).
2. Menggunakan  jaringan  LVQ  terlatih yang  telah  dihasilkan  pada  penelitian ini  untuk  mendeteksi  letak  jaringan yang  mengandung  mikrokalsifikasi pada citra mamografi digital.

## DAFTAR PUSTAKA
El-Naqa, Issam, dkk, 2002, Support Vector Machine  Learning  for  Detection  of Microcalcifications  in  Mammograms ,
Dept.  Of  Electrical  and  Computer Engineering,  Illinois  Institute  of Technology.
Duda,  R.O.,  Harl,  P.E.,  Stork,  D.G., 2000,
Pattern Classification , Second
Edition, John Wiley & Sons, Inc. Haykin,  Simon,.  1994, Neural  Network  a Comprehensive Foundation , Macmillan College Publishing Company. Jain, Anil K., 1989, Fundamental of Digital Image  Processing ,  Prentice  Hall International, Inc. Singapore.
Kusumadewi,  Sri.,  2004,  Membangun Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan
Matlab  dan  Excel  Link,  Graha  Ilmu,
Yogyakarta. Liu,  Sheng.,  Babbs,  Charles  F.,  dan  Delp, Edward J., 1998, Normal Mammogram Analysis and Recognition ,  Purdue  University, Indiana. Mangasarian,  O.L.,  1995, Breast  Cancer
Diagnosis  and  Prognosis  via  Linear Programming ,  Oper.  Res.,  43:  570- 577. Munir,  R.,  2004,  Pengolahan  Citra  Digital dengan Pendekatan Algoritmik, Informatika Bandung. Sheshadri,  H.S.  dan  Kandaswamy,  A., 2006, Computer  Aided  Decision System for Early Detection of  Breast Cancer ,    Indian  J  Med  Res  124,  pp 149 – 154.
Siang,  J.J.,  2005,  Jaringan  Syaraf  Tiruan dan  Pemrogramannya  Menggunakan Matlab, Penerbit Andi, Yogyakarta.
Sri  Widodo,  Thomas,  2005,  Sistem  Neuro Fuzzy  untuk  Pengolahan  Informasi, Pemodelan, dan Kendali, Graha Ilmu, Yogyakarta.
Yaffe,  Martin  J,.  1995, Mammography, Biomedical  Engineering  Handbook , IEEE Press.
_____, http://www.imaginis.com/breasthealth /statistics.asp, download tanggal  15
Mei 2008 pukul 13.42 WIB.
_____, http://peipa.essex.ac.uk/ipa/pix/mias, download tanggal 27 Desember 2007 pukul 12.22 WIB.
_____, http://www.ph.tn.tudelft.nl/Courses/ FIP/noframes/fip download tanggal 24 April 2008 pukul 19.39 WIB.