技术说明:通过计算机化主动形状建模对大肠杆菌攻毒后牛乳房的红外热图像进行自动评估

DOI:10.3168/jds.2018-15761 期刊:Journal of Dairy Science 出版年份:2019 更新时间:2026-01-09 18:44:06
摘要: 乳腺炎给乳业造成重大经济损失和动物痛苦。随着牛群规模扩大,个体乳房健康监测难度增加。红外热成像技术已成功用于早期乳腺炎检测,但人工分析热图耗时且需专业人员,自动化图像处理尚未经过验证。本研究旨在比较热图自动评估与人工评估的结果一致性。 选取五头健康奶牛通过大肠杆菌乳房内攻毒诱导临床乳腺炎。攻毒前后24小时内每2小时采集多次乳房热图,共获得4,143张图像。采用图像识别软件(自动)和多边形工具(人工)计算平均及最高表面温度。由于感兴趣区域差异,自动法测得温度始终低于人工法,但两种方法评估的乳房平均表面温度高度相关(左后肢r=0.98,右后肢r=0.99),且均在攻毒后13-15小时出现最高温度峰值。 受试者工作特征分析显示:自动评估右后肢最高温度的敏感度为93.75%、特异度94.96%;人工评估的敏感度93.75%、特异度96.40%。因此,热图自动评估是实现乳腺炎自动化检测的有效工具。
作者: S. Watz,W. Petzl,H. Zerbe,A. Rieger,A. Glas,W. Schröter,T. Landgraf,M. Metzner
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研究概述 实验方案 设备清单

本研究的目的是确定热像图自动评估在检测临床大肠杆菌诱发的乳腺炎方面,其结果是否与人工评估热像图具有可比性。

使用图像识别软件对热像图进行自动评估,在检测临床大肠杆菌诱发的乳腺炎方面,其结果与人工评估相当,具有较高的灵敏度和特异性。自动评估是实现乳腺炎自动检测的一种有前景的工具,不过对于其他病原体及实际应用场景,还需开展进一步研究。

该方法检测由其他病原体引起的亚临床乳腺炎或临床乳腺炎的能力需进一步研究验证。本实验仅涉及5头奶牛且聚焦大肠杆菌诱发的乳腺炎。若测量间隔超过2小时,自动化监测可能遗漏体温峰值。散栏式牛舍中地位较低的奶牛可能规避自动化监测。该方法还可能检测到发热症状,这将成为干扰因素。

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