A pontuação dos pulmões de suínos em uma linha de abate é um campo de pesquisa interessante. Dessa forma, é fácil determinar se houve ou não problemas pulmonares durante a vida do animal. O processo de pontuação pode ser facilitado de forma confiável pelo uso de tecnologia computacional.
O desenvolvimento foi descrito em uma publicação recente na publicação revisada Veterinary Research. Uma equipe de pesquisadores de institutos nos EUA e na Espanha cooperou no projeto, com o apoio de uma equipe voltada para saúde animal. A equipe testou um sistema de visão computacional chamado AI Diagnos e procurou saber se os resultados eram comparáveis aos do olho humano.
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Lesão pulmonar associada a infecções por M. hyo
Para estabelecer isso, a equipe se concentrou em uma lesão pulmonar chamada “consolidação pulmonar cranioventral” (CVPC). A lesão é frequentemente associada à infecção pela bactéria Mycoplasma hyopneumoniae ( M. hyo ). A equipe também avaliou as diferenças de interpretação entre os diferentes avaliadores – e estas foram comparadas à variabilidade encontrada nos resultados pelo sistema de visão computacional.
A equipe, assim como o sistema, analisou 1.050 imagens de vista dorsal de pulmões de suínos. A pontuação total da lesão pulmonar, a pontuação da lesão por lobo pulmonar e a porcentagem da área pulmonar afetada foram utilizadas como desfechos para a avaliação.
O sistema computacional demonstrou “precisão moderada” (62-71%) na discriminação entre lobos pulmonares não lesionados e lesionados em todos os lobos pulmonares, exceto nos diafragmáticos. A equipe observou uma “baixa precisão na classificação multiclasse” no nível do lobo pulmonar (24-36%).
Uma boa alternativa para a detecção de lesões
Como conclusão do estudo, os pesquisadores escreveram que o sistema de visão computacional utilizado discriminou entre lobos pulmonares pneumônicos e não pneumônicos com “precisão moderada”, sugerindo que o sistema poderia ser uma boa alternativa para a detecção de CVPC durante inspeções de abate, “especialmente considerando sua consistência perfeita na pontuação da lesão pulmonar em comparação com os avaliadores humanos”.
O protótipo será ainda mais refinado para prever corretamente o grau de pneumonia, escreveram os pesquisadores. “No geral, o sistema de visão computacional avaliado neste estudo tem o potencial de pontuar automaticamente lesões pulmonares associadas a M. hyo e facilitar o processamento de dados para auxiliar na resolução de problemas relacionados à pontuação convencional de CVPC no abate.”
Fonte: Pig Progess
