Оцінка стану леген свиней на бойнях є важливою частиною досліджень, яка може дати цінну інформацію про захворювання та інші проблеми, що виникають у свинарниках. Нещодавнє дослідження, опубліковане в рецензованому журналі Veterinary Research, показує, що комп’ютерні технології можуть бути ефективними в автоматизації цього процесу, дозволяючи досягти високої точності в оцінці леген свиней.
Дослідники з США та Іспанії, за підтримки компанії з охорони здоров’я тварин Hipra, протестували систему комп’ютерного зору AI Diagnos, щоб порівняти її результати з оцінками, які здійснюють люди. Метою було перевірити, наскільки добре комп’ютери можуть імітувати або навіть перевищити точність людських оціночних систем при виявленні легеневих уражень у свиней.
Ураження леген від інфекцій M. hyo
Основною проблемою, яку дослідники вивчали, стало ураження леген, відоме як “краніовентральна пневмонічна консолідація” (CVPC), яке часто супроводжує інфекцію бактерією Mycoplasma hyopneumoniae (M. hyo). У цьому дослідженні команда оцінювала, наскільки комп’ютерна система може точно виявляти це ураження та порівнювати свої результати з людськими оцінками.
Дослідники проаналізували 1 050 зображень леген свиней, що були зроблені з різних точок зору. Оцінки включали загальний бал ураження леген, бал по кожній частині легені та відсоток ураженої площі легені.
Точність комп’ютерної системи
Результати показали, що комп’ютерна система продемонструвала помірну точність (62-71%) у розрізненні уражених та здорових часток легені, за винятком діафрагмальних часток. Однак, на рівні окремих часток легені, система показала низьку точність багатокласової класифікації (24-36%).
Незважаючи на ці недоліки, результати дослідження вказують на те, що комп’ютерна система має потенціал стати гарною альтернативою для виявлення CVPC під час інспекцій на бойнях, оскільки вона демонструє відмінну послідовність в оцінці уражень леген порівняно з людськими оціночними системами.
Згідно з висновками дослідників, хоча система комп’ютерного зору має деякі недоліки, вона може бути дуже корисною для автоматичної оцінки легеневих уражень, пов’язаних із інфекцією M. hyo. У майбутньому цю систему планують вдосконалити, щоб вона могла точніше прогнозувати ступінь пневмонії у свиней.
Таким чином, комп’ютерні системи, зокрема AI Diagnos, мають значний потенціал для поліпшення процесу оцінки леген свиней, що, у свою чергу, може допомогти у вирішенні проблем, пов’язаних із традиційними методами оцінки під час забою. Подальші удосконалення цієї технології допоможуть створити більш точні інструменти для автоматизації контролю за здоров’ям свиней на бойнях.
