Uso 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.

CARACUSCHANSKI, F. D.

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Campo DC	Valor	Idioma
dc.contributor.author	CARACUSCHANSKI, F. D.
dc.date.accessioned	2024-02-28T13:32:39Z	-
dc.date.available	2024-02-28T13:32:39Z	-
dc.date.created	2024-02-28
dc.date.issued	2023
dc.identifier.citation	2023, 50 f. Dissertação (Mestrado Ciências Veterinárias) - Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias, Universidade Estadual Paulista, Jaboticabal, 2023.
dc.identifier.uri	http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1162346	-
dc.description	A 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.iso	por
dc.rights	openAccess
dc.subject	Doenças transmissíveis em animais
dc.subject	Indústria de laticínios
dc.subject	Células imunocompetentes
dc.subject	Aprendizado do computador
dc.subject	Microorganismos
dc.subject	Mastite
dc.title	Uso 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.type	Teses
dc.description.notes	Orientador: Dr. Luiz Francisco Zafalon - Embrapa Pecuária Sudeste.
riaa.ainfo.id	1162346
riaa.ainfo.lastupdate	2024-02-28
dc.contributor.institution	FERNANDO DAVID CARACUSCHANSKI, Universidade Estadual Paulista.
Aparece nas coleções:	Tese/dissertação (CPPSE)

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UsoTermografiaInfravermelha.pdf		1.28 MB	Adobe PDF	Visualizar/Abrir

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