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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.authorZAFALON, L. F.
dc.contributor.authorGUIMARAES, E. da S.
dc.contributor.authorALVES, T. C.
dc.contributor.authorGARCIA, A. R.
dc.contributor.authorPEZZOPANE, J. R. M.
dc.contributor.authorTHOLON, P.
dc.contributor.authorCARACUSCHANSKI, F. D.
dc.contributor.authorSANTANA, R. C. M.
dc.date.accessioned2026-01-26T11:20:38Z-
dc.date.available2026-01-26T11:20:38Z-
dc.date.created2026-01-26
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationSão Carlos, SP: Embrapa Pecuária Sudeste, 2025.
dc.identifier.issn1981-206X
dc.identifier.urihttp://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1183845-
dc.descriptionA mastite é uma inflamação da glândula mamária e pode ser classificada como clínica ou subclínica de acordo com a severidade dos sinais inflamatórios. Apesar da pouca atenção dada pelos produtores de leite à forma subclínica, devido à ausência de sinais macroscópicos de alterações do úbere, esta forma de mastite é a que determina os maiores impactos financeiros à propriedade leiteira (Viguier et al., 2009). Os testes comumente utilizados para o diagnóstico da forma subclínica da doença, como o California Mastitis Test, a condutividade elétrica ou a contagem de células somáticas, apresentam deficiências na identificação da vaca doente, seja pela subjetividade e/ou carência de eficácia, além da necessidade do envio de amostras para exames laboratoriais (Busanello et al., 2017). Assim, métodos que busquem a detecção da forma subclínica de maneira rápida e com alta eficiência diagnóstica são essenciais para o controle da enfermidade, sobretudo se conferirem uma resposta imediata no momento em que as vacas são ordenhadas. Em tempos de escassa mão de obra no campo, sobretudo na bovinocultura leiteira, cresce o interesse por ordenhas robotizadas. Nesses sistemas, a manutenção da qualidade do leite passa pela necessidade de identificação rápida de problemas que interfiram na saúde animal e, consequentemente, na qualidade do produto. Entretanto, o controle visual do úbere e da aparência do leite tornam-se tarefas difíceis de serem realizadas com a ausência de operadores humanos, a menos que dispositivos sejam incorporados a esses equipamentos (Hogenboom et al., 2019). O uso da termografia infravermelha como ferramenta diagnóstica para a detecção precoce da mastite subclínica pode ser promissor. Um corpo que possui uma temperatura superior ao zero absoluto emite radiação eletromagnética no espectro infravermelho. Esta radiação pode ser detectada por meio de uma matriz de sensores e usada para construir uma imagem termográfica onde a intensidade ou a cor de cada pixel é proporcional à temperatura correspondente da superfície observada (Zaninelli et al., 2018). Essa tecnologia vem sendo utilizada em diversas aplicações em Medicina Veterinária (Barros et al., 2015; Silva et al., 2018), dentre as quais a avaliação da saúde do úbere (Santana et al., 2025). Com refinamento e aprimoramento, a termografia infravermelha pode ser uma ferramenta útil e conveniente para o diagnóstico da mastite subclínica. Essa técnica pode compor um método diagnóstico simples não invasivo e eficaz, podendo ser efetuada no local de ordenha (Sathiyabarathi et al., 2016). No entanto, um protocolo para orientar seu uso deve ser desenvolvido, considerando-se os fatores que interferem nas temperaturas do úbere (Digiovani et al., 2016) e algoritmos de classificação de aprendizado de máquina podem colaborar com o avanço no uso da termografia infravermelha para o diagnóstico da mastite subclínica (Santana et al., 2025). Esses algoritmos têm sido usados em diversas aplicações, desde a filtragem de e-mails de spam até a sugestão de filmes em plataformas de streaming (Hyde et al., 2020). Atualmente, as análises e interpretações da termografia infravermelha são realizadas após processamento manual dos termogramas, a partir das quais são calculados indicadores de interesse e elaborados laudos quanti-qualitativos baseados nas interpretações dessas imagens. Assim, interpretações fundamentadas em aprendizado de máquina podem ser desenvolvidas e disponibilizadas para tornar a técnica mais eficiente e, consequentemente, propiciar uma ferramenta robusta para o diagnóstico da mastite bovina, o que é essencial para a elaboração de medidas para a profilaxia e o controle da doença. Esta publicação alinha-se ao objetivo de desenvolvimento Sustentável (ODS 12), da Agenda 2030, que busca assegurar padrões de produção e de consumo sustentáveis e, especificamente até 2030, reduzir pela metade o desperdício de alimentos per capita mundial, nos níveis de varejo e do consumidor, e reduzir as perdas de alimentos ao longo das cadeias de produção e abastecimento, incluindo as perdas pós-colheita. Ao disponibilizar um método de diagnóstico para doenças de importância econômica como a mastite bovina, padrões de produção de leite com a qualidade regulamentada por normas atuais poderão reduzir as perdas em consequência da doença. As informações disponibilizadas poderão futuramente traçar as condições sanitárias da glândula mamária do animal, até mesmo por meio de dispositivos portáteis com capacidade diagnóstica mais elevada que os tradicionais, possibilitando a obtenção de informações e tomadas de decisão na propriedade rural. Assim, objetivou- -se ampliar informações sobre o uso da termografia infravermelha como ferramenta diagnóstica auxiliar da mastite subclínica, possibilitando processos de automatização para elevação da qualidade do leite.
dc.language.isopor
dc.relation.ispartofseries(Embrapa Pecuária Sudeste. Comunicado Técnico, 119).
dc.rightsopenAccess
dc.subjectMastite
dc.subjectODS 12
dc.subjectSelo ODS 12
dc.titleAplicação de aprendizado de máquina em imagens termográficas para detecção de mastite subclínica bovina.
dc.typeFolhetos
dc.subject.thesagroGlândula Mamaria
dc.subject.thesagroGado Leiteiro
dc.subject.thesagroInflamação
dc.description.notesODS 12.
riaa.ainfo.id1183845
riaa.ainfo.lastupdate2026-01-26
dc.contributor.institutionLUIZ FRANCISCO ZAFALON, CPPSE; EDILSON DA SILVA GUIMARAES, CPPSE; TERESA CRISTINA ALVES, CPPSE; ALEXANDRE ROSSETTO GARCIA, CPPSE; JOSE RICARDO MACEDO PEZZOPANE, CPPSE; PATRICIA THOLON, CPPSE; FERNANDO DAVID CARACUSCHANSKI, UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA JÚLIO DE MESQUITA FILHO; RAUL COSTA MASCARENHAS SANTANA, CPPSE.
Aparece en las colecciones:Comunicado Técnico (CPPSE)

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