Detecção automática de claudicação em bovinos por meio de análise cinemática 3D e aprendizado de máquina: base de dados, ferramenta de treinamento e identificação do escore de locomoção

• Processo: 24/05468-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Mestrado
• Data de Início da vigência: 31 de julho de 2024
• Data de Término da vigência: 30 de janeiro de 2025
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Medicina Veterinária - Clínica e Cirurgia Animal
• Pesquisador responsável: Fabio Celidonio Pogliani
• Beneficiário: Victoria Portela Diniz Gaia
• Supervisor: Marina Von Keyserlingk
• Instituição Sede: Faculdade de Medicina Veterinária e Zootecnia (FMVZ). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: University of British Columbia, Vancouver (UBC), Canadá
• Vinculado à bolsa: 23/00338-3 - Detecção automática de claudicação em bovinos por meio de análise cinemática 3D e aprendizado de máquina: base de dados, ferramenta de treinamento e identificação do escore de locomoção, BP.MS
• Assunto(s): Bovinos Clínica médica
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: bovinos | Claudicação | Detecção Automática | escore de locomoção | 3d | Clínica Médica

Resumo

A claudicação em bovinos configura-se, atualmente, em um dos maiores problemas de saúde e bem-estar nos sistemas de produção leiteira intensivos mundialmente, além de gerar prejuízos econômicos ao produtor com custos diretos e indiretos. O método de avaliação e classificação da claudicação mais utilizado ainda é pela determinação do escore de locomoção e, apesar de seu baixo custo, é uma técnica subjetiva e que demanda mão de obra treinada. Uma limitação importante desse método seria que as alterações de marcha perceptíveis visualmente podem ser notadas mais tardiamente, após o animal já apresentar a lesão há algum tempo e, consequentemente, estar afetando a produtividade, a saúde e o bem-estar do paciente de forma mais prolongada. Assim, a identificação precoce e precisa da claudicação é importante para que o diagnóstico e o tratamento sejam realizados o quanto antes, preservando o bem-estar e a produção da vaca e reduzindo o impacto econômico dessa morbidade. Desta forma, as tecnologias de detecção automática vêm se destacando por serem mais objetivas, minimizarem a interrupção da rotina da fazenda, não dependerem de mão de obra e treinamento e possibilitarem a identificação precoce de alterações nos animais. Por isso, o emprego de câmeras 3D mostrou-se interessante para esse propósito, por reduzir algumas desvantagens das câmeras 2D e melhorar a eficiência, além de poder ser utilizada por vista dorsal, reduzindo o espaço necessário na fazenda. Este projeto de pesquisa propõe a identificação de pontos anatômicos em vista dorsal, com o objetivo de correlacionar a dinâmica de movimentação dessas estruturas na andadura do animal com os escores de locomoção para que, posteriormente, seja desenvolvido um sistema computacional capaz de realizar o diagnóstico automático da claudicação em bovinos de leite.