## PERBANDINGAN EKSTRAKSI CIRI PADA DATA MAMMOGRAM UNTUK IDENTIFIKASI MIKROKALSIFIKASI

## Endang Supriyati
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Muria Kudus Email: esupriyati@gmail.com
Tutik Khotimah Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Muria Kudus Email: tutik.khotimah@gmail.com

## ABSTRAK
Salah  satu  cara  untuk  mendeteksi  ada  tidaknya  kanker  pada  payudara  adalah  dengan  mammografi.  Pada penelitian  ini,  dilakukan  pengenalan  pola  dengan  klasifikasi  massa,  jinak,  dan  ganas  pada  data  mammogram. Namun  data  mammogram  memiliki noise dan  struktur  patologis  yang  tidak  teratur  sehingga  perlu  dilakukan pengolahan citra terlebih dahulu. Tahapan pengolahan citra yang dilakukan antara lain: preprocessing , segmentasi, dan ekstraksi ciri. Pada tahap preprocessing dilakukan perbaikan kualitas citra dengan operasi CLAHE ( Contrast Limited Adaptive Histogram equalization ) dan tahap segmentasi dilakukan dengan metode OTSU. Sedangkan tahap ekstraksi ciri, ada 3 metode yang diperbandingkan yaitu Discreate Wavelet Transformation (DWT), Gray Level  Co-occurance  Matrix (GLCM),  dan Gabor  Wavelet (GW).  Setelah  pengolahan  citra  dilakukan,  tahap selanjutnya  adalah  pengenalan  pola  dengan  klasifikasi  menggunakan  metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)- Lavenberg Marquard (LM). Dari uji coba yang telah dilakukan dengan klasifikasi JST, hasil terbaik dari testing dengan  data  training  diperoleh  pada  data  mammogram  dengan  ekstraksi  ciri  menggunakan Gabor  Wavelet. Sedangkan  testing  dengan  data  testing  menunjukkan  hasil  yang  tidak  stabil.  Hal  ini  dikarenakan  adanya diversifikasi data yang besar, baik pada ukuran mau pun struktur patologis dari mammary .
Kata kunci: ekstraksi ciri, Discreate Wavelet Transformation, Gray Level Co-occurance Matrix , Gabor Wavelet, klasifikasi, jaringan syaraf tiruan- Lavenberg Marquard

## ABSTRACT
One  of  the  way  to  detect  the  breast  cancer  is  with  mammography.  In  this  study,  the  data mammogram  pattern  recognition  by  classification  with  the  masses,  benign,  and  malignant.  But  data mammogram has noise and pathological structures irregular so necessary image processing beforehand. Stages  of  image  processing  performed  include:  preprocessing,  segmentation  and  feature  extraction.  In the  preprocessing  to  be  improved  image  quality  with  operation  of  CLAHE  (Contrast  Limited  Adaptive Histogram  equalization)  and  segmentation  stage  is  done  by  the  method  of  Otsu.  While  the  feature extraction  stage,  there  are  three  methods  were  compared,  they  are  Discreate  Wavelet  Transformation (DWT), Gray Level Co-occurance Matrix (GLCM), and Gabor Wavelet (GW). After the image processing is done, the next step is the classification of pattern recognition using Artificial Neural Network (ANN - Lavenberg Marquard (LM). Of trials that have been conducted with ANN classification, the best results of  testing  with  training  data  obtained  in  the  data  mammograms  by  using  Gabor  wavelet  feature extraction. While testing with testing the data showed stable results. This is due to the diversification of data, like any good on the size of the mammary pathological structures.
Keywords :  feature  extraction , Discreate  Wavelet  Transformation, Gray  Level  Co-occurance  Matrix , Gabor Wavelet, Classification , Artificial Neural Network - Lavenberg Marquard

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang Masalah
Kanker  adalah  pertumbuhan  sel  yang  tidak  terkendali.  Penyakit  kanker  payudara  masih  memiliki  peluang yang  besar  untuk  dapat  disembuhkan  ketika  ditemukan  masih  pada  tahap  awal  atau  dini.  Salah  satu  cara  untuk mendeteksi  ada  tidaknya  kanker  pada  payudara  adalah  dengan  mammografi.  Mammografi  adalah  prosedur
pemeriksaan  payudara  menggunakan  sinar  X  dosis  rendah  yang  dapat  mendeteksi  tumor  kecil  dan  kelainan payudara  sampai  dua  tahun  sebelum  tumor  atau  kelainan  itu  dapat  teraba.  Perubahan  yang  dapat  terlihat  dari mammogram  adalah  mikrokalsifikasi  yaitu  deposit-deposit  kecil  kalsium  dalam  jaringan  payudara  yang  terlihat sebagai titik-titik kecil putih di sekitar jaringan payudara [1][2][3]. Pemeriksaan mamografi telah terbukti efektif dalam mengurangi angka kematian kanker payudara. Program  pemeriksaan ini telah mengurangi angka kematian 30-70%.  Tugas  mendeteksi  mikrokalsifikasi  untuk  diagnosa  kanker  payudara  sangat  sulit.  Kepadatan  payudara, faktor teknis yang tidak benar atau pengawasan yang sederhana oleh ahli radiologi berkontribusi pada kegagalan deteksi mikrokalsifikasi.
Ada  3  masalah  utama  dalam  menganalisa  dan  mendeteksi  mikrokalsifikasi  [4].  Pertama  ukuran mikrokalsifikasi sangat kecil. Mereka muncul pada mammogram sebagai benda kecil yang digambarkan sebagai butiran, garis atau bentuk yang tidak teratur. Berdasarkan literatur, ukuran mikrokalsifikasi bervariasi antara 0.1 mm sampai 1.0 mm, dengan rata-rata diameter antara 0.3 mm. Mikrokalsifikasi yang kecil berada pada ukuran 0.1 mm sampai 0.2 mm. Demikian sangat susah dilihat pada citra mammogram karena letaknya yang tumpang tindih pada tekstur parenkim payudara dan juga adanya noise pada mammogram. Masalah yang kedua, mikrokalsifikasi sering muncul pada struktur jaringan payudara dengan background yang tidak sama. Beberapa bagian dari background , seperti kepadatan jaringan, mungkin lebih cerah dari mikrokasifikasi bagian lemak. Masalah yang ketiga, beberapa mikrokalsifikasi mempunyai kontras yang rendah pada background .
Pengenalan pola pada pengolahan citra membutuhkan ekstraksi ciri untuk  area citra. Ciri adalah pola pada citra yang memberikan beberapa informasi tentang citra. Ekstraksi ciri merupakan tahap yang paling penting pada proses  klasisfikasi.  Tingkat  akurasi  pada  klasifikasi    bergantung  pada  tahap  ekstraksi  ciri.  Metode  ekstraksi  ciri memainkan peran yang sangat penting dalam mendeteksi kelainan mammogram karena sifat dari mammogram. Beberapa metode ekstraksi ciri telah dikembangkan misalnya multiwavelet , wavelet , Haralick [5][6],  GLCM ( Grey Level Co-ocurence Matrix ), LBG ( Linde-Buzo-Gray ) dan  KPE ( Kekre’s Proportionate Error ) [7].
Dalam penelitian ini akan diperbandingkan ekstraksi ciri yang mempunyai akurasi tinggi dengan klasifisikasi jaringan syaraf tiruan – backpropagation [8].

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini, ada beberapa langkah yang dilakukan, antara lain: : (1) Pengumpulan Data – citra input, (2) menentukan ROI ( Region of Interest ), (3) Preprocessing yaitu proses peningkatan kualitas citra, (4) Segmentasi dalam penelitian menggunakan metode OTSU, (5) Ekstraksi Ciri yaitu DWT ( Discrete Wavelet Transformation ), GLCM ( Gray Level Co-occurance Matrix ), Gabor-Wavelet , langkah (6) Klasifikasi dengan Jaringan Syaraf Tiruan. Metode penelitian ditunjukkan pada gambar 1.

## Metodologi

## Gambar 1. Metodologi penelitian

## 2.1   Pengumpulan Data
Data  diambil  dari  MIAS  ( Mammogrphic  Image  Analisis  Society ) 1 .  Citra  ini  berukuran  1024x1024  pixel. Databases ini  berisi  322  citra  mammogram,  terdiri  dari  3  kategori  :  normal,  ganas  dan  jinak.    Ganas  dan  jinak dikategorikan  sebagai  abnormal.  Pada  data  abnormal  terbagi  menjadi  6  kategori  yaitu  mikrokalsifikasi,  massa (gumpalan),  spiculated  mass  (sebuah    benjolan  jaringan  dengan  titik  di  permukaan),  massa  yang  tidak  jelas,
1 http://www.mammoimage.org/databases/
architectural  distortion dan asymetry .  Pada  data  ini  juga  telah  ditentukan  tipe  jaringan  payudara  yaitu  lemak, butiran lemak ( fatty–glandular ) dan kepadatan. Juga telah ditentukan tipe kanker/tumornya yaitu jinak dan ganas.

## 2.2   Region of Interest
Proses  ini  untuk  menentukan  area  yang  terdapat  keabnormalan. Region  of  Interest (ROI)  pada  citra mammogram yang ditunjukkan pada gambar 2 ini diatur dengan ukuran 500x500 pixel.
(a)
(b)
Gambar 2. (a) Mammogram dengan Mass (mdb005), (b) Mammogram dengan mikrokalsifikasi jinak (mdb 252)

## 2.3   Preprocessing
Teknik peningkatan kualitas citra untuk membawa keluar detail yang dikaburkan, atau hanya untuk menyorot ciri tertentu yang menarik dalam sebuah gambar. Teknik perbaikan citra dapat dibagi menjadi dua kategori yaitu metode  domain  spasial  yang  beroperasi  secara  langsung  pada  piksel,  dan  metode  domain  frekuensi  yang mengoperasikan Transformasi Fourier pada  gambar. Pada penelitian ini digunakan CLAHE ( Contrast Limited Adaptive Histogram equalization ) sebagai teknik peningkatan  kualitas  citra.  CLAHE  [9]  merupakan  salah  satu  metode  pada  domain  spasial.  CLAHE    dapat digunakan  sebagai  alternatif  pengganti  ekualisasi histogram.  Ekualisasi  histogram  bekerja  pada  seluruh  citra, sedangkan    CLAHE  beroperasi  pada  daerah  kecil  di  citra  yang  disebut  blok.  Setiap  blok  ditingkatkan  nilai kontrasnya,  sehingga  histogram  dari  wilayah  sekitar  cocok  untuk  histogram  tertentu.  Setelah  melakukan pemerataan, CLAHE menggabungkan blok  tetangga menggunakan  interpolasi  bilinier  untuk  menghilangkan batas-batas  artifisial. CLAHE  juga  dapat  digunakan  untuk  menghindari  derau  yang  ada  pada  citra dengan membatasi  kontras  pada  daerah  homogen. Gambar 3 menunjukkan proses CLAHE untuk meningkatkan kualitas citra.
(a) (b)
(c )
Gambar 3. (a) ROI Mass, (b) Crop Mammogram, (c ) CLAHE dengan Clip Limit 0.02

## 2.4   Segmentasi
Dalam  menganalisis  gambar  mammogram,  penting  untuk  membedakan  wilayah  yang  mencurigakan  dari lingkungannya. Metode yang digunakan untuk memisahkan Region of Interest dari latar belakang biasanya disebut sebagai  proses  segmentasi.  Segmentasi  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  salah  satu  teknik  standar  seperti teknik Otsu[10]. Gambar 4 memperlihatkan area massa dan hasil segmentasi dengan metode otsu.
(a)
(b)
Gambar 4. (a) Gambar gumpalan massa (b) Segmentasi Otsu

## 2.5  Ekstraksi Ciri
Ciri  ini  digunakan  untuk  menunjukkan  informasi  yang  relevan  guna  memecahkan  tugas  komputasi  yang terkait dengan aplikasi tertentu.  Lebih khusus lagi, ciri dapat merujuk ke (1). Hasil operasi lingkungan umum ( ciri extractor atau detektor  ciri )  diterapkan  pada  gambar,  (2).  Struktur  khusus  pada  gambar  itu  sendiri,  mulai  dari struktur  sederhana  seperti  poin  atau  tepi  sampai    struktur  yang  lebih  kompleks  seperti  objek  Penelitian  ini menggunakan uji coba  dengan 3 metode ektraksi ciri yaitu DWT, GLCM dan Gabor Wavelet
a. DWT ( Discrete Wavelet Transformation )
Dalam  DWT,  sinyal  dibagi  menjadi  2  bagian  yaitu  frekuensi  rendang  dan  frekuensi  tinggi  dengan menggunakan 2 filter yaitu low pass filter dan high pass filter . Kemudian hasil filter tersebut diambil sebagian dan dilakukan  proses downsampling .  Gambar  5.  menunjukkan  hasil  perhitungan  DWT.  Proses  ini  disebut  dengan dekomposisi[11]. Rumus untuk menghitung frekuensi rendah dan tinggi 1 tingkat adalah sebagai berikut :
(1)
(2)
Dimana : ylow[k] =  hasil dari low pass filter yhigh[k] = hasil dari high pass filter x[n] = sinyal awal g[n] = high pass filter h[n] = low pass filter
b. GLCM ( Gray Level Co-occurance Matrix ) Orde Dua
Metode GLCM ( Gray Level Co-occurrence Matrix ) adalah salah satu cara mengekstrak ciri tekstur statistik orde-kedua [12]. Ciri-ciri yang digunakan pada penelitian ini yaitu  antara  lain: Contrast , Correlation , Variance , Inverse  Different  Moment ,  dan Entropy .  Matriks  kookurensi  merupakan  matriks  bujursangkar  dengan  jumlah elemen  sebanyak  kuadrat  jumlah  level  intensitas  piksel  pada  citra.  Setiap  titik  (p,q)  pada  matriks  kookurensi berorientasi  θ  berisi peluang kejadian piksel bernilai p bertetangga dengan piksel bernilai q pada jarak d serta orientasi θ dan (180−θ).
Berikut ini adalah gambaran pembentukan GLCM atas citra dengan 4 tingkat keabuan ( gray level ) pada jarak d=1 dan arah 0°.  Gambar 5 dan 6 menunjukkan deskripsi perhitungan ekstraksi ciri dengan GLCM.
Gambar 5. (a) Citra dengan 4 Tingkat Keabuan, (b) GLCM pada jarak d=1,arah 0 ⁰
Gambar 6.  Dari pixel di tengah, pixel 1 menunjukkan arah = 0 ⁰ dengan jarak d=1, pixel 2 arah=45 ⁰ dengan d =1, pixel 3 arah = 90 ⁰ dengan jarak d = 1, dari pixel 4 arah = 135 ⁰ dengan jarak d=1.
1) Contrast
Contrast menunjukkan ukuran penyebaran (momen inersia) elemen-elemen matriks citra. Jika letaknya jauh dari  diagonal  utama,  nilai  kekontrasan  besar.  Secara  visual,  nilai  kekontrasan  adalah  ukuran  variasi  antar derajat keabuan suatu daerah citra.
dimana (3)
2) Correlation
Correlation menunjukkan  ukuran  ketergantungan  linear  derajat  keabuan  citra  sehingga  dapat  memberikan petunjuk adanya struktur linear dalam citra.
(4)
3) Variance
Variance menunjukkan  variasi  elemen-elemen  matriks    kookurensi.  Citra  dengan  transisi  derajat  keabuan kecil akan memiliki variansi yang kecil pula.
(5)
4) Inverse Different Moment
Inverse Different Moment menunjukkan kehomogenan citra yang berderajat keabuan sejenis. Citra homogen akan memiliki harga IDM yang besar.
(6)
5) Entropy
Entropy menunjukkan ukuran ketidakteraturan bentuk. Harga ENT besar untuk citra dengan transisi derajat keabuan merata dan bernilai kecil jika struktur citra tidak teratur (bervariasi).
(7)
c. GW(Gabor Wavelet)
Gabor Wavelet merupakan bagian dari bermacam-macam wavelet yang ada. Wavelet berasal dari 2 kata yaitu : wave dan let yang  berarti  gelombang  yang  pendek,  maksudnya  gelombang  yang  memiliki  durasi  yang  sangat terbatas.  Dengan  kata  lain  fungsi  gelombang  yang  akan  dijadikan  objek  dilokalisasi.  Teknik    ekstraksi    ciri menggunakan  fungsi Gabor  Wavelet digunakan  untuk  mengekstrak  ciri  dari  citra  yang ternormalisasi. Fungsi 2-D Gabor Wavelet [13] merupakan tapis  spasial  pelewat  bidang  yang  optimum  dalam meminimalisasi  ciri yang  tidak  penting  dalam  kawasan  spasial  dan  frekuensi.
Fungsi Gabor Wavelet yang digunakan didefinisikan sebagai:
(9)
dengan
dimana  σ  merupakan    varians dari  distribusi  Gaussian  baik  pada  arah    x  dan  arah  y, merupakan  frekuensi sinusoidal dan  θ   merupakan  arah sinusoidal .  Sebenamya  fungsi  dasar Gabor adalah  2D Gaussian envelope yang  dimodulasi  dengan  frekuensi dan orientasi θ .

## 2.6   Jaringan Syaraf Tiruan-Lavenberg Marquard
Algoritma  backpropagation [14]  digunakan  sebagai training  model ANN  ( Artificial  Neural  Network ). Training pada jaringan syaraf ini menghitung bobot sampai pada output untuk merespon input sampai batas error yang ditentukan. Nilai input dan target disebut sebagai pasangan training. Algoritma backpropagation adalah (1) Pilih  pasangan  training  (input  dan  target),  masukan  nilai  input  pada  jaringan,  (2)  Hitung  jaringan  output,  (3) bandingan nilai output dengan target dan hitung error, (4) Hitung kembali bobot untuk mengurangi error. Langkah- langkah (1-4) diulangi sampai pada batas error yang ditentukan.
Pada  penelitian  ini  menggunakann  multi  layer  perseptron    dan  dilatih  dengan  algoritma Levenberg– Marquardt (LM) [15]. Algoritma (LM) merupakan pengembangan algoritma Backpropagation (BP) standar. Pada algoritma  BP  standar  proses  update  bobot  dan  bias  menggunakan negative  gradient  descent secara  langsung sedangkan pada algoritma Levenberg-Marquardt menggunakan pendekatan matrik Hesian (H) yang dapat dihitung dengan,
(10)
sedangkan gradient dapat digitung dengan,
(11)
Dalam hal ini   J merupakan sebuah matrik jacobian yang berisikan turunanan pertama dari error  jaringan terhadap bobot  dan bias  jaringan. Perubahan pembobot dapat dihitung dengan,
(12)
Sehingga perbaikan pembobot dapat ditentukan dengan
(13) (14)
X= fungsi bobot-bobotjaringan dan bias e adalah vektor yang menyatakan error pada output jaringan e  =[ t1-y1,t2-y2….tp-yp]p µ = konstanta learning I = matrik identitas

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  training yang  digunakan  pada  uji  coba  ini  sebanyak  18  buah,  yang  terdiri  dari  6  data  mammogram massa, 6 data mammogram jinak dan 6 data mammogram ganas. Sedangkan data testing yang digunakan sebanyak 12 buah, yang terdiri dari 4 data mammogram massa, 4 data mammogram jinak dan 4 data mammogram ganas. Uji coba  ini  akan  menghasilkan  3  kelas  yaitu  massa,  jinak  dan  ganas.  Metode training yang  digunakan  adalah Levenberg-Marquard .  Ada  pun  percobaan  yang  dihasilkan  dari  masing-masing  ekstraksi  ciri  adalah  sebagai berikut:
a) Uji coba ekstraksi ciri GLCM ( Grey Level Co-ocurence Matrix ) dengan JST Pengaturan jaringan syaraf tiruan percobaan ini dapat dilihat pada tabel 1:
Tabel 1 : Hasil Uji Coba dengan ciri GLCM orde 2 No Uji Coba Node Input GLCM Node Hiden Layer Node Ouput Layer Target Fungsi aktivasi Hidden Layer Fungsi aktivasi output layer Akurasi Training Akurasi Testing 1 5x18 20 3 3x18 logsig logsig 61% 41% 2 5x18 20 3 3x18 logsig logsig 61% 41% 3 5x18 20 3 3x18 logsig logsig 50% 25% 4 5x18 20 3 3x18 logsig logsig 39% 42%
Tabel  1  menunjukkan node pada  input  berjumlah  5  yang  merupakan  nilai  dari Contrast , Correlation , Variance , Inverse  Different  Moment ,  dan Entropy yang  semua  ini  merupakan  nilai  ekstraksi  ciri,  nilai  18 adalah  jumlah data  training . Node pada hidden  layer sebanyak  20,  tidak  ada  ketentuan  khusus  dalam penentuan  jumlah node ini.  Fungsi  aktivasi  yang  digunakan  adalah  fungsi logsig baik  untuk hidden  layer maupun output layer . Ouput layer mempunyai 3 node untuk  kelas massa, jinak dan ganas.
b) Uji coba ekstraksi ciri DWT (Discreate Wavelet Transformation) dengan JST
Pengaturan jaringan syaraf tiruan ini  percobaan dapat dilihat pada tabel 2:
Tabel 2: Hasil uji coba dengan ciri DWT No Uji Coba Node Input Node Hiden Layer Node Ouput Layer Target Fungsi aktivasi Hidden Layer Fungsi aktivasi output layer Akurasi Training Akurasi Testing 1 32X18 20 3 3x18 logsig logsig 100% 33% 2 32X18 20 3 3x18 logsig logsig 94% 33% 3 32X18 20 3 3x18 logsig logsig 89% 33% 4 32X18 20 3 3x18 logsig logsig 67% 33%
Tabel 2 menunjukkan node pada input berjumlah 32 yang merupakan nilai dari ekstraksi ciri, nilai 18 adalah jumlah data  training . Node pada hidden  layer sebanyak  20,  tidak  ada  ketentuan  khusus  dalam  penentuan jumlah node ini. Fungsi aktivasi yang digunakan adalah fungsi logsig baik untuk hidden layer maupun output layer . Ouput layer mempunyai 3 node untuk  kelas massa, jinak dan ganas.
c) Uji coba ekstraksi ciri Gabor Wavelet dengan JST
Pengaturan jaringan syaraf tiruan ini  percobaan dapat dilihat pada tabel 3:
Tabel 3. Hasil uji coba dengan ciri GW No Uji Coba Node Input Node Hiden Layer Node Ouput Layer Target Fungsi aktivasi Hidden Layer Fungsi aktivasi output layer Akurasi Training Akurasi Testing 1 40X18 20 3 3x18 logsig logsig 100% 33% 2 40x18 20 3 3x18 logsig logsig 100% 33% 3 40X18 20 3 3x18 logsig logsig 100% 33% 4 40x18 20 3 3x18 logsig logsig 72% 33%
Tabel 3 menunjukkan node pada input berjumlah 48 ini merupakan nilai ekstraksi ciri, nilai 18 adalah jumlah data  training . Node pada hidden  layer sebanyak  20,  tidak  ada  ketentuan  khusus  dalam  penentuan  jumlah node ini. Fungsi aktivasi yang digunakan adalah fungsi logsig baik untuk hidden layer maupun output layer . Ouput layer mempunyai 3 node untuk  kelas massa, jinak dan ganas.

## 4. KESIMPULAN
Dari ketiga ekstraksi ciri yang diperbandingkan, nilai akurasi training yang cukup bagus adalah ekstraksi ciri dengan Gabor Wavelet. Sedangkan akurasi testing, tidak ada hasil yang signifikan. Hal ini karena diversifikasi yang cukup  besar  pada  data  mammogram.  Data  mammogram  diambil  dari  pasien-pasien  yang  berbeda,  maka  akan berbeda pula ukuran dan struktur patologis mammary-nya. Untuk menghasilkan klasifikasi yang lebih baik, perlu dilakukan optimasi ekstraksi ciri dan pengukuran area tumor.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  merupakan  hibah  Penelitian  Dosen  Pemula  yang  dibiayai  oleh  Direktorat  Penelitian  dan Pengabdian  Kepada  Masyarakat  Direktorat  Jendral  Pendidikan  Tinggi  Kementrian  Pendidikan  dan  Kebudayaan tahun 2014.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Rabi  NP  ,et  al.  2009.  ”Feature  Extraction  for  Classification  of  Microcalcifications  and  Mass  Lesions  in Mammograms”. IJCSNS  International  Journal  of  Computer  Science  and  Network  Security ,  Vol.  9  No.  5. May 2009.
[2]  M. Arfan Jaffar, Nawazish Naveed, et al. 2011. “DCT  Features Based Malignancy And Abnormality Type Detection Method For Mammograms”. ICIC International . ISSN 1349-4198.
[3]  Maria Rizzi, Matteo D’Aloia, et al. 2011. “Review: Health Care CAD Systems for Breast Microcalcification Cluster Detection”.
[4]  Moti  melloul.  2001.  “Segmentation  of  Microcalcification  in  X-ray  Mammogram  Using  Entropy Thresholding”. Thesis. School of Computer Science and Engineering the Hebrew University of Jerusalem.
[5]  Hamid Soltanian-Zadeh, et al. 2004. “Comparison of multiwavelet, wavelet, Haralick, and shapefeatures for microcalcification classification in mammograms”, Pattern Recognition 37 (2004) 1973 – 1986.
[6]  Håkan  Bårman,  Gösta  H.  Granlund  and  Leif  Haglund.  1993.  “Feature  Extraction  for  Computer-Aided Analysis  of  Mammograms”. International  Journal  of  Pattern  Recognition  and Artificial Intelligence (7), 6. 1339-1356.
[7]  H.B.Kekre,  Sudeep  D.  2010.  “Image  Retrieval  using  Texture  Features  extractedfrom  GLCM,  LBG  and KPE”, International Journal of Computer Theory and Engineering , Vol. 2, No. 5, October, 2010, 1793-8201.
[8]   R.P. Lippman. 1987. “An introduction to computing with neural nets”. IEEEASSP 2–22.
[9]   Rajesh Garg dkk. 2011. “Histogram Equalization Techniques For Image Enhancement”. IJECT Vol. 2, Issue 1, March 2011.
[10]   Nobuyuki Otsu. 1979. “A Tlreshold Selection Methodfrom Gray-Level Histograms”, Eee Transactions On Systrems, Man, And Cybernetics . Vol. Smc-9, No. 1, January 1979.
[11]   Gonzalez RC, Woods RE. (2002). Digital  Image Processing .  Ed  ke-2. New  Jersey:  Prentice Hall.
[12]   Michael Barnathan. 2012. algorithms ,ISSN 1999-4893, www.mdpi.com/journal/algorithms.
[13]   Rangaraj M. Rangayyan et al. 2007. “A review of computer-aided diagnosis of breast cancer”. Journal of the Franklin Institute 344 (2007) 312–348.
[14]   Cemil  Oz,  Ming  C.  Leu.  2007.  “Linguistic  properties  based  on  American  Sign  Language  isolated wordrecognition with artiﬁcial neural networks using a sensory glove andmotion tracker”. Neurocomputing 70 (2007) 2891–2901.
[15]   Rahmat, Rachmad S., Mauridhi H. P. 2007. “Perbandingan Algoritma Levenberg-Marquardt Dengan Metoda Backpropagation  Pada  Proses  Learning  Jaringan  Saraf  Tiruan  Untuk  Pengenalan  Pola  Sinyal Elektrokardiograf”, Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2006 (SNATI 2006).