Processamento de imagens em profundidade para melhora do desempenho de matrizes suínas por meio da detecção precoce de claudicação e de alterações no escore de condição corporal

Autor(es)

Isabella Cardoso Ferreira da Silva Condotta

• Tipo de documento: Tese de Doutorado
• Imprenta: Piracicaba.
• Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALA/BC)
• Data de defesa: 2019-06-07

Membros da banca

Késia Oliveira da Silva Miranda; Tami Maria Brown Brandl; Aérica Cirqueira Nazareno; Urbano dos Santos Ruiz

• Orientador: Késia Oliveira da Silva Miranda

Resumo

A observação, o controle e a manutenção das condições físicas de matrizes suínas em níveis aceitáveis são fundamentais para manter o bem-estar animal e a produção em padrões adequados. A claudicação causa dor e dificuldade de locomoção e, no entanto, é uma desordem comum em matrizes suínas que, além do impacto negativo no bem-estar, gera, também, grandes impactos na produção, uma vez que os animais que demonstram esse problema, apresentam um menor número de leitões nascidos vivos, menor número de partos por ano e são removidas do rebanho a uma idade mais jovem do que a ideal. Sabe-se, ainda, que, durante a gestação, cada matriz deve receber uma quantidade de ração diferenciada de acordo com sua condição corporal. Animais abaixo do peso apresentam deficiência nutricional e menor número de leitões nascidos por ninhada. Já as matrizes com excesso de peso apresentam um desenvolvimento anormal das glândulas mamárias, reduzindo a quantidade de leite produzida durante a lactação, acarretando em perdas econômicas. Tanto a detecção da claudicação quanto a classificação da condição corporal são feitos por meios subjetivos e dependentes da opinião pessoal do tratador, o que pode gerar divergências entre as classificações dadas por cada indivíduo. Destaca-se, portanto, a importância do reconhecimento precoce de animais que apresentam condições físicas fora dos padrões exigidos, visando a prevenção de perdas produtivas causadas tanto pelo agravamento das condições apresentadas quanto pelo grande impacto no bem-estar dos animais. Tendo-se isso em vista, o presente trabalho visou obter três características (escore de condição corporal, massa corporal e espessura de toucinho) por meio de imagens em profundidade, que se mostraram eficazes na obtenção dessas características em outros animais (suínos machos não- castrados e vacas leiteiras). Além disso, buscou-se desenvolver um método para a detecção precoce de claudicação em matrizes suínas, utilizando-se a abordagem da cinemática dos animais, que vem dando bons resultados e cujas dificuldades têm potencial para serem sanadas por meio do uso de imagens em profundidade em vez do método de marcadores reflexivos utilizado atualmente. Para predizer a condição corporal, uma regressão linear múltipla foi obtida usando o menor eixo da elipse ajustada ao redor do corpo da matriz suína, a largura dos ombros e o ângulo da curvatura da última costela. Para predizer a espessura de toucinho, foi realizada uma regressão linear múltipla usando a altura curvatura da última da costela, o perímetro do corpo da matriz, o maior eixo da elipse ajustada, o comprimento do focinho à cauda e o escore predito da condição corporal. Foi possível obter a massa corporal com uma regressão linear simples usando o volume projetado do corpo das matrizes. Para detecção de claudicação, três modelos apresentaram a melhor precisão (76,9%): análise discriminante linear, 1 vizinho mais próximo e 10 vizinhos mais próximos. As variáveis de entrada utilizadas nos modelos foram obtidas a partir de vídeos em profundidade (número, tempo e comprimento de passos para cada uma das quatro regiões analisadas-ombros esquerdo e direito e quadris esquerdo e direito; tempo total de caminhada e número de máximos locais para a região da cabeça). Como resultado desses estudos, observou-se que câmeras em profundidade podem ser utilizadas na automação de medidas de peso, condição corporal, espessura de toucinho e claudicação de matrizes suínas. (AU)

• Processo FAPESP: 17/09893-9 - Melhorando o desempenho de matrizes suínas por meio da detecção precoce de claudicação e de alterações no escore de condição corporal
• Beneficiário: Isabella Cardoso Ferreira da Silva Condotta
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado