Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKKanker payudara merupakan salah kejadian kanker kedua terbanyak setelahkanker serviks dan mengalamai peningkatan setiap tahunnya. Penelitian inibertujuan untuk melihat hubungan pengetahuan dengan keterlambatan pasienkanker payudara mencari pengobatan di RSUP Dr. M. Djamil Padang setelahdikontrol tingkat pendidikan, sikap, dukungan keluarga, dukungan petugaskesehatan, biaya, akses deteksi dini, pengobatan tradisional. Desain studipenelitian ini adalah kasus kontrol (1:1) dengan data primer dianalisismenggunakan multivariat regresi logistik ganda menggunakan data primer.Sampel penelitian adalah pasien kanker payudara yang berusia minimal 20 tahunyang memeriksakan diri ke RSUP Dr. M. Djamil Padang pada bulan Juli-Desember 2013. Jumlah responden dalam penelitian ini sebanyak 122 yang terdiridari 61 kasus dan 61 kontrol. Hasil penelitian menunjukkan bahwa respondenyang memiliki pengetahuan rendah pada kelompok terlambat berisiko 1,86 kalilebih besar dibanding kelompok tidak terlambat setelah dikontrol variabel sikap,persepsi biaya, persepsi dukungan petugas kesehatan, persepsi dukungan keluargadan pengobatan alternatif (95%CI = 0,68-5,089). Diharapkan pemerintah berperanaktif dalam penurunan kematian akibat kanker payudara dengan meningkatkankesadaran dan pengetahuan masyarakat melalui memberikan penyuluhan yangintensif mengenai deteksi dini kanker payudara.

---

ABSTRACTBreast cancer is the second highest-rate incident after cervical cancer and thereis an increasing trend from year to year. Aims of this research are to know howbig the relationship between knowledge with breast cancer patients who is late inseeking for treatment at General Hospital Center Dr. M. Djamil Padang after allvariables of confounding ( level of education, attitudes related to seek fortreatment, perception of family support, perception of helath workers support,perception of costs, perceptions of access to early detection, usage of traditionalmedicine). The design of this research is case control with multiple logisticregression to multivariate analysis using a primer data. Samples were breastcancer patients who are at least 20 years old need for treatment from the GeneralHospital Center Dr. M. Djamil Padang in July-December 2013. Total sample are122 patients, consisted of 61 cases and 61 controls. The result of this researchshows the respondens had less knowledge and late in seeking for treatment 1,86times greater than not too late in seeking for treatment after controlled by level ofeducation, attitudes, perception of family support, perception of helath workerssupport, perception of costs, perceptions of access to early detection, usage oftraditional medicine (95%CI=0,68 to 5,089). therefore, for the government toincrease awareness and knowledge of women to make early detection andscreening by conducting an intensive counseling."

"ABSTRAKTelah dilakukan analisis citra secara kuantitatif dan kualitatif pada pesawat Siemens Mammomat Inspiration menggunakan fantom 3D mamografi yang berisi 15 lesi target (5 massa berspikula, 5 massa tanpa spikula, dan 5 grup mikrokalsifikasi) dengan ukuran yang berbeda dalam latar yang inhomogen. Variasi jenis, ukuran diameter objek, dan dosis yang diberikan berpengaruh pada analisis citra secara kualitatif -bergantung pada kemampuan mata pengamat- yang direpresentasikan sebagai percentage correctly detected (PC) dan kuantitatif - berdasarkan parameter nilai piksel, kontras, signal to noise difference ratio (SDNR), dan indeks detektabilitas (d?). Dari hubungan parameter kuantitatif dengan PC dapat ditentukan nilai ambang yang sesuai dengan PC=62.5% berdasarkan kurva psikometrik berbasis fungsi logistik. Nilai ambang yang diperoleh untuk nilai piksel, kontras, SDNR, dan d? pada massa spikula adalah 313,4±129, 4,49%±0,70%, 1,57±0,27, dan 4,19±0,66, pada massa tanpa spikula adalah 315,7±5,8, 3,24%±0,94%, 1,11±0,35, dan 3,00±0,86, sedangkan untuk mikrokalsifikasi bernilai 310,2±0,1, 5,37%±0,00%, 1,91±0,00, dan 0,15±0,00. Parameter kuantitatif yang mendekati analisa kualitatif adalah kontras (R2=0,92) untuk massa berspikula, d? untuk massa tanpa spikula (R2=0,83), dan untuk massa mikrokalsifikasi semua parameter menggambarkan PC dengan baik. PV, kontras, dan SDNR sangat bergantung pada spesifikasi sistem. Nilai d? yang merepresentasikan hasil model non prewhitening with eye filter (NPWE) yang tidak bergantung pada spesifikasi sistem, juga memiliki hubungan yang cukup dekat dengan PC dengan R2 bernilai 0,91 untuk massa berspikula, 0,83 untuk massa tanpa spikula, dan 1,00 untuk mikrokalsifikasi.Telah dilakukan analisis citra secara kuantitatif dan kualitatif pada pesawat Siemens Mammomat Inspiration menggunakan fantom 3D mamografi yang berisi 15 lesi target (5 massa berspikula, 5 massa tanpa spikula, dan 5 grup mikrokalsifikasi) dengan ukuran yang berbeda dalam latar yang inhomogen. Variasi jenis, ukuran diameter objek, dan dosis yang diberikan berpengaruh pada analisis citra secara kualitatif -bergantung pada kemampuan mata pengamat- yang direpresentasikan sebagai percentage correctly detected (PC) dan kuantitatif - berdasarkan parameter nilai piksel, kontras, signal to noise difference ratio (SDNR), dan indeks detektabilitas (d?). Dari hubungan parameter kuantitatif dengan PC dapat ditentukan nilai ambang yang sesuai dengan PC=62.5% berdasarkan kurva psikometrik berbasis fungsi logistik. Nilai ambang yang diperoleh untuk nilai piksel, kontras, SDNR, dan d? pada massa spikula adalah 313,4±129, 4,49%±0,70%, 1,57±0,27, dan 4,19±0,66, pada massa tanpa spikula adalah 315,7±5,8, 3,24%±0,94%, 1,11±0,35, dan 3,00±0,86, sedangkan untuk mikrokalsifikasi bernilai 310,2±0,1, 5,37%±0,00%, 1,91±0,00, dan 0,15±0,00. Parameter kuantitatif yang mendekati analisa kualitatif adalah kontras (R2=0,92) untuk massa berspikula, d? untuk massa tanpa spikula (R2=0,83), dan untuk massa mikrokalsifikasi semua parameter menggambarkan PC dengan baik. PV, kontras, dan SDNR sangat bergantung pada spesifikasi sistem. Nilai d? yang merepresentasikan hasil model non prewhitening with eye filter (NPWE) yang tidak bergantung pada spesifikasi sistem, juga memiliki hubungan yang cukup dekat dengan PC dengan R2 bernilai 0,91 untuk massa berspikula, 0,83 untuk massa tanpa spikula, dan 1,00 untuk mikrokalsifikasi.

---

ABSTRAKQualitative and quantitative image analysis has been carried out on SIEMENS Mammomat Inspiration mammography system using 3D structured phantom containing 15 lesion (5 spiculated masses, 5 non spiculated masses, and 5 groups of micro calcification) with different sizes in inhomogeneous background. The variations of object type, object diameter and dose given in data acquisition affect qualitative image analysis - depends on the ability of the eyes- which represented by percentage correctly detected (PC) and the quantitative parameters -pixel values, contrast, SDNR, and detectability index (d '). The relationship of quantitative parameters with PC can be specified by the threshold value which corresponding to PC = 62.5% by psychometric curve based on logistic function. The threshold value obtained for pixel value, contrast, SDNR, and d ' for spiculated masses are 313.4 ± 129, 4.49 ± 0.70%, 1.57 ± 0.27 and 4.19 ± 0.66, for non spiculated masses are 315.7 ± 5.8, 3.24 ± 0.94%, 1.11 ± 0.35 and 3.00 ± 0.86, while for micro calcifications are 310.2 ± 0, 1, 5.37 ± 0.00%, 1.91 ± 0.00 and 0.15 ± 0.00. Quantitative parameters fairly describe the qualitative analysis is contrast (R2=0.92) for spiculated masses, d? with R2=0.83 for nonspiculated mases, and for micro calcification all the parameters have good relationship with PC. PV, contrast, and SDNR depends on system specification, meanwhile d? value which obtained by NPWE model observer is system independent and has a close relationship with the PC with R2 value 0.91 for spiculated masses, 0,83 for non spiculated masses, and 1,00 for micro calcifications."

"ABSTRAKAnalisa pengaruh pemilihan region of interest (ROI) telah dilakukan secara kuantitatif menggunakan citra fantom 3D mamografi dari 4 pesawat mamografi (Siemens Mammomat Inspiration, Hologic Selenia Dimensions, Philips MicroDose L50 dan Agfa CR) dengan faktor eksposi pada pengaturan AEC. Empat model konfigurasi ROI diinvestigasi berdasarkan variasi bentuk dan ukuran dari lesi target dan latar. Dilakukan kalkulasi terhadap parameter nilai piksel (PV), kontras, dan signal difference to noise ratio (SDNR). Hasil menunjukkan bahwa variasi ROI memberikan pengaruh signifikan pada nilai PV untuk deteksi massa berspikula dan mikrokalsifikasi, namun tidak berpengaruh signifikan pada deteksi massa tidak berspikula. Variasi ROI tidak memberikan pengaruh pada parameter kontras untuk deteksi semua jenis target. Pada parameter SDNR, variasi ROI hanya berpengaruh signifikan untuk deteksi mikrokalsifikasi.

---

ABSTRACTA quantitative analysis on the influence of Region of Interest (ROI) selection was conducted using images of 3D structured phantom from four different digital mammography systems (Siemens Mammomat Inspiration, Hologic Selenia Dimensions, Philips MicroDose L50 and Agfa CR) under Automatic Exposure Control (AEC) setting. Quantitative assessment was done by measuring the given parameters; (1) pixel value (PV), (2) contrast, and (3) signal different to noise ratio (SDNR) under four models of ROI configuration varied by shape and size of lesion, as well as background. Results shown that varying the ROI gives significant effect on detection of spiculated masses and microcalcifications in term of its PV. The variation of ROI does not give significant effect in term of image contrast. For SDNR, the variation of ROI only gave significant effect on detection of microcalcifications.;"

"Pesawat angiografi rotasi 3 dimensi digunakan dalam radiologi intervensi, kardiologi intervensi dan bedah invasif minimal yang dapat memvisualisasikan pembuluh darah, dan mengevaluasi anatomi tubuh yang lebih rumit dengan dosis radiasi yang lebih besar dibandingkan generasi sebelumnya. Oleh karena itu, perlu dilakukan perhitungan estimasi dosis radiasi yang masuk ke dalam tubuh pasien yang dibandingkan dengan dosis ambang yang dapat diterima. Penelitian dilakukan dengan menggunakan phantom rando jenis wanita di dua instalasi cathlab dengan jenis pesawat yang berbeda. Pengukuran dosis dilakukan dengan menggunakan TLD pada mata, tiroid, spinal cord, payudara dan gonad pada mode preset yang berbeda untuk kepala dan abdomen. Hasil penelitian menunjukkan pada pesawat 1, dosis yang diterima untuk pengukuran kepala pada mode 5sDR Head berkisar antara 1,17 mGy-3,68 mGy dan pada mode 5sDR Head Care berkisar antara 0,58 mGy-1,15 mGy. Sedangkan untuk pengukuran abdomen pada mode 5sDR Body dosis yang diterima adalah berkisar antara 0,50 mGy-0,85 mGy dan pada mode 5sDR Body Care berkisar antara 0,55 mGy-0,79 mGy. Pada pesawat 2, dosis yang diterima untuk pengukuran kepala pada mode Carotid Prop Scan berkisar antara 2,20 mGy-3.71 mGy dan mode Carotid Roll Scan berkisar antara 2,02 mGy-4,59 mGy. Sedangkan dosis yang diterima untuk pengukuran abdomen pada mode Abdomen Prop Scan berkisar antara 0,44 mGy-2,34 mGy dan pada mode Abdomen Roll Scan berkisar antara 0,43 mGy-1,30 mGy. Kesimpulan dari penelitian ini adalah semua mode preset tidak memberikan dosis yang mendekati dosis ambang untuk setiap titik pengukuran.

---

Three dimensional Rotational Angiography 3DRA is mostly used in interventional radiology, interventional cardiology, and minimal invansive surgery to visualize blood vessels, and more complicated anatomy with more visual capacity than the previous generation. The rotating nature of image acquisition with suspected high radiation dose requires dose estimation. This study was aimed to measure radiation dose in 3DRA and compare it to the thresholds for deterministic risks. Measurement using TLDs were carried out on female Rando phantom in two angiography suites with different device types, with the organ of interest being eyes, thyroid, spinal cord, breast and gonad. Different preset modes for head and abdomen were employed for comparison.

The result for device 1 showed that dose on 5sDR Head mode ranged from 1,17 mGy 3.68 mGy and in 5sDR Head Care mode ranged from 0,58 mGy 1,15 mGy while the measured dose on the body in 5sDR Body mode ranged from 0,50 mGy 0,85 mGy and in 5sDR Body Care mode ranged from 0,55 mGy 0.79 mGy. On device 2, the result showed the measured dose on the head in carotid prop scan mode ranged from 2,20 mGy 3.71 mGy and in carotid roll scan mode ranged from 2,02 mGy 4,59 mGy while the measured dose on the body in abdomen prop scan mode ranged from 0,44 mGy 2,34 mGy and in abdomen roll scan mode ranged from 0,43 mGy 1,30 mGy. The study presents that all preset modes do not deliver near threshold doses for each measurement point."

"Penelitian ini membahas batas ketebalan yang diperlukan dalam penggunaan antiscatter grid pada pesawat Siemens Artis Zee yang berada di RS Kanker ldquo;Dharmais rdquo; Jakarta. Pesawat Siemens Artis Zee memiliki fitur fluoroskopi dengan mode yang dapat diatur yaitu low fluoroscopy, medium fluoroscopy dan high fluoroscopy. Pasien direpresentasikan dengan menggunakan fantom Polymethyl Methacrylate PMMA dengan variasi ketebalan 7 ndash;22 cm interval 1 cm. Dosis radiasi diukur pada titik dosis entrans kulit dan dosis transmisi, sedangkan kualitas citra menggunakan parameter resolusi spasial dan SNR, sehingga didapatkan parameter FOM sebagai hubungan antara dosis radiasi dengan kualitas citra SNR . FOM digunakan untuk menentukan batas ambang penggunaan antiscatter grid pada mode fluoroskopi berdasarkan ketebalan fantom. Hasil yang didapatkan untuk batas penggunaan antiscatter grid dimulai maksimum pada mode low fluoroscopy pada ketebalan 11 cm, mode high fluoroscopy pada ketebalan 16 cm dan pada mode medium fluoroscopy tidak disarankan penggunaannya karena hanya meningkatkan dosis tanpa meningkatkan kualitas kualitas citra.

---

The study discusses the threshold of thickness required for antiscatter grid use on Siemens Artis Zee at ldquo Dharmais rdquo National Cancer Center, Jakarta. The device has adjustable modes of low, medium, and high fluoroscopy. Patients are represented by Polymethyl Methacrylate PMMA phantom with a thickness variation of 7 22 cm of 1 cm interval. The dose metrics was measured as the entrance skin dose ESD and the transmission dose, while the image quality metric employed being spatial resolution and SNR, leading the result to FOM as squared SNR per dose. The FOM bridged dose and image quality to determine threshold of antiscatter grid usage on fluoroscopy based on fantom thickness. As a result, antiscatter grid are recommended to be used for objects 11 cm and thicker on the use of low fluoroscopy mode, and 16 cm and thicker objects on high fluoroscopy mode. In medium fluoroscopy mode, no threshold was yielded due to tube current being higher than other modes, hence it is recommended to remove the antiscatter grid during the use of the medium fluoroscopy mode."

"Pada pesawat angiografi modern, dosis maupun DAP selama pemeriksaan ditampilkan pada panel kendali. Namun, dosis tersebut tidak secara langsung menunjukkan dosis entrans kulit, utamanya pada pusat lapangan radiasi. Dengan menggunakan perangkat lunak berbasis AndroidTM telah dilakukan estimasi dosis entrans kulit pasien berdasarkan hasil pengukuran dengan fantom polymethyl methacrylate PMMA. Dosis entrans kulit pasien yang dikalkulasi dengan mengacu pada Kerma at Reference Point Ka,r dan Dose Area Product DAP dilakukan dengan memasukkan koreksi geometrik akibat kemiringan gantri, atenuasi meja pasien, koefisien konversi kerma udara menjadi dosis serap, dan faktor hamburan balik. Hasil kalkulasi ESD merupakan dosis titik pada pusat lapangan radiasi, bukanlah dosis maksimum yang diterima kulit pasien.Hasil kalkulasi dibandingkan dengan hasil pengukuran ESD pada simulasi dengan fantom PMMA. Penelitian dilakukan dengan pesawat angiografi Siemens Artis Zee dengan kondisi eksposi 69-87 kV dan filter tambahan 0,1 mmCu. Pengukuran dengan thermo-luminescent dosemeters TLD dilakukan pada proyeksi penyinaran posterior-anterior PA , left anterior oblique LAO , right anterior oblique RAO , cranial CRA dan caudal CAU . Diskrepansi ESD hasil kalkulasi dan ESD pengukuran memiliki rata-rata 0,66-5,25 untuk kalkulasi mengacu DAP dan 0,52-5,17 . untuk kalkulasi mengacu Ka,r.

---

During examination of interventional radiology, radiation dose as well as Dose Area Product DAP are shown on control panel in modern angiography devices. However, dose shown indirectly indicates entrance skin dose received by patient, especially dose at center point of radiation field. Using AndroidTM based software, estimation of entrance skin dose ESD has been done based on measurement result using polymethyl methacrylate PMMA phantom in examination simulation. Patient entrance skin dose calculated using Kerma at reference point Ka,r and DAP as input value, then corrected by geometrical factor, patient table attenuation, air kerma to dose conversion coefficient, and backscatter factor.

Calculation result then compared to measurement result of ESD on PMMA phantom. The study was performed using Siemens Artis Zee angiography with exposure condition of 69 87 kV and additional filtration 0,1 mmCu. ESD measurements were carried out with thermo luminescent dosemeters TLD , in the projection of posterior anterior PA , left anterior oblique LAO , right anterior oblique RAO , cranial CRA dan caudal CAU . Discrepancy between ESD calculation and ESD measurement ranged from 0,66 to 5,25 for calculation using DAP as reference, in the other hand calculation using Ka,r as reference has discrepancy ranged from 0,52 to 5,17."

"Kanker kandung kemih pada citra Computed Tomography Scanner (CT-Scan) memiliki bentuk, lokasi dan tekstur yang berbeda untuk setiap citra. Kandung kemih setiap orang memiliki ukuran yang berbeda saat pengambilan gambar. Gambar kontras dan non-kontras yang diambil pada CT scan kandung kemih dapat digunakan untuk menentukan struktur dan bentuk kandung kemih. Namun, perbedaan gambar kontras antara kelainan dan kandung kemih yang sehat seringkali tidak terlihat secara visual, sehingga sulit untuk mengevaluasi. Walaupun sudah banyak penelitian tentang deteksi kanker kandung kemih berdasarkan citra CT yang telah dilakukan, namun dilaporkan bahwa tingkat keberhasilan pendeteksian kanker kandung kemih masih tergolong rendah. Dalam penelitian ini, Computer-Aided Diagnosis (CAD) digunakan untuk membantu mengevaluasi kelainan kandung kemih menggunakan metode segmentasi berdasarkan algoritma Active Contour. Fitur citra berbasis Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) digunakan sebagai masukan dari Artificial Neural Network (ANN) untuk mengklasifikasikan citra normal dan citra abnormal. Penelitian CAD ini menggunakan MATLAB. Sampel yang digunakan berjumlah 320 citra dengan ketentuan 200 citra abnormal (25 pasien) dan 120 citra normal (8 pasien) digunakan sebagai data latih dan pengujian. Hasil pengujian berdasarkan Receiver Operating Characteristic (ROC) didapatkan akurasi pelatihan sebesar 90.2 ± 2.68% dan akurasi pengujian sebesar 89.2 ± 2.95%. Hasil ini berarti bahwa sistem CAD yang dikembangkan ini dapat mengenali citra kandung kemih yang normal dan abnormal.

---

Bladder cancer on a Computed Tomography Scanner (CT-Scan) image has a different shape, location and texture for each image. Each person's bladder is different in size when the image is taken. Contrast and non-contrast image captured on a CT scan of the bladder can be used to determine the structure and shape of the bladder. However, the difference in contrast images between an abnormality and a healthy bladder is often not visually obvious, making the evaluation is difficult. In this study, Computer-Aided Diagnosis (CAD) is used to help evaluating bladder abnormalities using the segmentation method based on an active contour algorithm. The Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM)-based features of the images are used as the inputs of the Artificial Neural Network (ANN) to classify the normal and abnormal images. The research CAD in this study using MATLAB. A total number of samples were 320 images with 200 abnormal (25 patient) and 120 normal (8 patient) images were used as training and testing data. The result based on Receiver Operating Characteristic (ROC) illustrated that the training accuracy was 90,2 ± 2.68% and the test accuracy was 89,2 ± 2,95%. These results mean that this developed CAD system can recognize normal and abnormal bladder images"

"Kanker payudara adalah salah satu kanker paling umum terjadi di kalangan wanita dan tingkat kelangsungan hidupnya cenderung rendah ketika stadiumnya ditemukan sudah tinggi. Untuk meningkatkan kelangsungan hidup kanker payudara, deteksi dini sangat penting. Ada dua cara untuk mendeteksi kanker payudara: diagnosis dini dan skrining. Untuk membuat diagnosa yang akurat pada stadium awal kanker payudara, munculnya massa dan mikro-kalsifikasi pada citra mamografi merupakan dua indikator penting. Beberapa Computer-Aided Detection (CADe) telah dikembangkan untuk mendukung ahli radiologi karena pendeteksian mikro-kalsifikasi penting dalam menegakkan diagnosis dan perawatan yang direkomendasikan berikutnya. Sebagian besar sistem CADe yang ada saat ini mulai menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengimplementasikan deteksi mikro-kalsifikasi pada mammogram dan hasil kuantitatifnya sangat memuaskan, rata-rata tingkat akurasinya lebih dari 90%. Penelitian ini melakukan pendekatan otomatis untuk mendeteksi lokasi setiap mikro-kalsifikasi pada citra mammogram yang lengkap dan secara sederhana. Total lebih dari 350 gambar dari dataset INbreast digunakan dalam studi penelitian ini serta implementasi menggunakan data lokal Rumah Sakit (RS) sebanyak 23 citra. Proses ini dapat membantu ahli radiologi untuk melakukan diagnosis dini dan meningkatkan akurasi deteksi wilayah mikro-kalsifikasi. Performa sistem yang diusulkan diukur berdasarkan nilai error Mean Squared Logarithmic Error (MSLE) sebagai teknik untuk mengetahui perbedaan antara nilai yang diprediksi oleh model yang diusulkan dan nilai sebenarnya, didapat nilai loss terbaik yang diperoleh adalah 0,05. Hasil validasi daring mendapatkan nilai sensitivitas sebesar 88.14%, presisi 91.6% dan akurasi sebesar 90.3%. Hasil implementasi pada data lokal RS menunjukkan model CADe dapat mendeteksi mikro-kalsifikasi dengan cukup baik.

---

Breast cancer is one of the most common cancer among women and the survival rate tends to be low when its stage found high when treated. To improve breast cancer survival, early detection is critical. There are two ways of detection for breast cancer: early diagnosis and screening. To make an accurate diagnosis in the early stage of breast cancer, the appearance of masses and micro-calcifications on the mammography image are two important indicators. Several Computer-Aided Detection (CADe) have been developed to support radiologists because the automatic detection of micro-calcification is important for diagnosis and the next recommended treatment. Most of the current CADe systems at this time started using Convolutional Neural Network (CNN) to implement the micro-calcification detection in mammograms and their quantitative results are very satisfying, the average level of accuracy is more than 90%. This research conducts an automated approach to detect the location of any micro-calcification in the mammogram images with the complete image and in a simple way. A total more than 350 images from INbreast dataset were used in this research study and for implementation used 23 images from local hospital data. This process can help as an assistant to the radiologist for early diagnosis and increase the detection accuracy of the microcalcification regions. The proposed system performance is measured according to the error values of Mean Squared Logarithmic Error (MSLE) as the technique to find out the difference between the values predicted by the proposed model and the actual values, the best loss value obtained by the training model was achieved in 0.05. The results for data online validation for sensitivity is 88.14%, precision is 91.6% and accuracy is 90.3%. The CADe model can detect micro-calcification quite well using local hospital data."