Modalitas pencitraan dalam deteksi keganasan kanker payudara salah satunya adalah menggunakan pemeriksaan ultrasonografi (USG). Identifikasi bentuk nodul (oval, bulat, atau ireguler) merupakan tahap dalam penilaian keganasan kanker payudara yang dapat dilihat dari citra nodul hasil USG.
Sistem Computer Aided Diagnosis (CAD) merupakan proses pengolahan citra yang bekerja dengan menggunakan algoritma-algoritma pengolahan citra dan pengenalan pola seperti peningkatan kualitas citra dan penampisan, segmentasi, penggalian ciri, teknik klasifikasi dan klustering yang menyedikaa informasi objektif terkait interpretasi pembacaan citra USG dan dapat digunakan sebagai salah satu sistem pendukung pertimbangan bagi dokter radiologi. Pada penelitian ini menggunakan teknik penampisan adaptive median, teknik penggalian ciri momen invariant, momen zernike, parameter kebulatan dan kerampingan, teknik klasifikasi dengan model Multi Layer Perceptron (MLP) pada 25 citra yang didapat dari RSUD Tugurejo Semarang.
Berdasarkan hasil penelitian menunjukkan bahwa metode yang telah dilakukan mendapatkan nilai akurasi 80%, sensitivitas 88,88%, spesifisitas 75% dan ketelitian 88,88%. Hal ini diharapkan dapat memberikan kontribusi sebagai second opinion dokter radiologi dalam memberikan diagnosis kepada pasien.