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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorCARACUSCHANSKI, F. D.
dc.date.accessioned2024-02-28T13:32:39Z-
dc.date.available2024-02-28T13:32:39Z-
dc.date.created2024-02-28
dc.date.issued2023
dc.identifier.citation2023, 50 f. Dissertação (Mestrado Ciências Veterinárias) - Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias, Universidade Estadual Paulista, Jaboticabal, 2023.
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1162346-
dc.descriptionA mastite é responsável por grandes prejuízos para produtores e indústrias devido a diminuição da qualidade e quantidade do leite produzido. A ordenha robótica surge como uma alternativa à escassez de mão de obra, entretanto a higienização dos tetos neste sistema pode ser ineficiente possibilitando o surgimento e a manutenção de casos de mastite no rebanho. Inexistem informações a respeito da eficiência da higienização dos tetos neste sistema em rebanhos mantidos a pasto. A utilização de técnicas precisas e rápidas de diagnóstico são fundamentais para o controle da mastite e a termografia infravermelha é um dos meios potenciais que podem ser usados para a identificação de uma vaca com a doença, devido a capacidade dos microrganismos em elevar a temperatura do úbere. Entretanto, este método sofre grandes variações devido a fatores dos animais e ambientais. O uso do aprendizado de máquina pode aprimorar o diagnóstico termográfico por meio da identificação de padrões, acelerando a tomada de decisões clínicas. Assim, objetivou-se avaliar a termografia infravermelha para a predição da etiologia infecciosa da mastite subclínica bovina com o uso de técnicas de aprendizado de máquina, em sistema de ordenha voluntária de vacas criadas a pasto. Oitenta e nove vacas em lactação de uma propriedade rural de São Carlos, SP, Brasil foram submetidas durante seis meses a análises termográficas do úbere, exame microbiológico, avaliação dos teores de gordura e contagem de células somáticas das amostras de leite. Foram coletados dados como estágio de lactação, paridade, data e hora da ordenha e índice de sujidade dos quartos mamários. A ocorrência de sol ou chuva durante a obtenção das amostras foram devidamente registradas e sensores programados para o monitoramento da temperatura ambiente e umidade relativa do ar foram utilizados. As análises dos dados foram realizadas no software R (versão 4.2.3.), utilizou-se técnicas supervisionadas de aprendizado de máquina (supervised machine learning), com a finalidade de predição da mastite e da etiologia infeciosa com o uso da termografia infravermelha. Modelos de regressão logística binomial e multinomial foram utilizados e comparados. Espera-se, com os resultados obtidos, a obtenção de mais informações sobre a capacidade diagnóstica da termografia infravermelha, de modo que sejam proporcionados subsídios futuros a produtores e assistência técnica especializada sobre a identificação de casos subclínicos de mastite bovina em sistemas de ordenha robotizados.
dc.language.isopor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectDoenças transmissíveis em animais
dc.subjectIndústria de laticínios
dc.subjectCélulas imunocompetentes
dc.subjectAprendizado do computador
dc.subjectMicroorganismos
dc.subjectMastite
dc.titleUso da termografia infravermelha para a predição da etiologia infecciosa da mastite subclínica bovina em sistema de ordenha robótico com o uso de técnicas de aprendizado de máquina.
dc.typeTeses
dc.description.notesOrientador: Dr. Luiz Francisco Zafalon - Embrapa Pecuária Sudeste.
riaa.ainfo.id1162346
riaa.ainfo.lastupdate2024-02-28
dc.contributor.institutionFERNANDO DAVID CARACUSCHANSKI, Universidade Estadual Paulista.
Aparece nas coleções:Tese/dissertação (CPPSE)

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