Barah payudara merupakan pembunuh utama kaum wanita. Pelbagai kajian mengenainya telah lama dijalankan bagi mendapatkan kaedah rawatan, langkah-langkah pencegahan serta punca-punca jangkitan penyakit barah payudara. Kajian ini memperkenalkan satu kaedah dalam mengenalpasti tanda-tanda awal barah payudara secara pemprosesan imej. Secara ringkasnya, kaedah yang dilakukan adalah dengan mengambil imej sel payudara menggunakan mikroskop elektron kerana sel payudara mempunyai saiz yang kecil. Imej yang telah diambil akan dimasukkan kedalam komputer dan diproses secara digital. Pemprosesan yang dilakukan adalah dengan menganalisa imej tersebut didalam bentuk kalaan kelabu. Imej bagi sel yang mengandungi kanser didalamnya akan memberikan nilai bacaan kala yang berbeza. Nilai kalaan tersebut yang dianalisa menggunakan perisian C++ Builder dan kemudian dipersembahkan di dalam bentuk histogram. Perisian C++ Builder dipilih kerana ia lebih mesra pengguna dan mempunyai antaramuka yang menarik serta mudah untuk digunakan. Apa yang perlu dilakukan oleh pengguna adalah hanya dengan memasukkan imej digital sel payudara kedalam perisian yang dibina dan analisa imej akan dikeluarkan kepada pengguna.
______________________________________________________________________________________
Breast cancer is a leading cause of death among women. Many researches about breast cancer have been done since long time ago to find out any method of treatment, preventing methods and the foundation of infection of breast cancer. This research introduces a method to identify a sign of breast cancer using image processing. Generally, the method used is by taking an image of breast cell using an electron microscope due to breast cell has a small size. An image is taken and will be processed digitally by computer. The analysis process is done by using a grayscale form. An image with a cancer cell gives a different scale value. Then, the scale value will be analyzed using C++ Builder software and represented in a histogram form. C++ Builder software has been chosen because this software is user friendly and has an interesting interface an easy to use. What user needs to do is only put in a digital image as an input to the programming developed and image analysis will be the output for the user.