Kanser payudara adalah salah satu penyebab utama kematian bagi wanita. Pencegahan kanser payudara adalah mustahil kerana penyebab penyakit ini masih belum diketahui. Oleh itu, pengesanan awal menggunakan kaedah mamografi merupakan antara kaedah yang paling berkesan. Berdasarkan imej mamografi, penentuan kewujudan jisim atau kalsifikasi yang menunjuk keabnormalan payudara dapat dilaksanakan. Walau bagaimanapun, kesalahan teknikal dan kesilapan manusia boleh mengakibatkan kepincangan dalam diagnostik yang dijalankan. Justeru itu, projek ini mencadangkan penentuan ciri-ciri bermakna dan berguna dalam mengenalpasti kawasan tumor, latar depan dan latar belakang. Ciri-ciri ini seterusnya akan digunakan sebagai masukan kepada teknik kabur untuk mensegmen imej mamografi kepada kawasan tumor, latar depan dan latar belakang. Dengan penggunaan sistem kabur Mamdani, projek ini telah berjaya membangunkan sistem pensegmenan imej mamografi dengan berasaskan teknik kabur.
_________________________________________________________________________________________
Breast cancer is one of the leading causes of death for women. Primary prevention for development of breast cancer is impossible because the cause of this disease still remain unknown. Thus, early detection by using mammography screening procedure is the most promising method. Based on mammogram image, expert focuses on determining the existence of masses or calcifications regions in order to screen for abnormalities in breast. Due to technical and human errors, the determination of these symptoms could be missed. Hence, this project is proposed to detect the significant characteristics of tumor, foreground and background regions in mammogram image. These characteristics will then be used as attributes for fuzzy logic to segment the mammogram images into tumor, foreground and background regions. With the application of Mamdani’s fuzzy inference system, this project has been successfully investigated the fuzzy logic based segmentation technique for mammogram images.