Diagnostico automático de ceratoconjuntivite infecciosa bovina por meio de imagens termográficas e deep learning.
A Ceratoconjuntivite Infecciosa Bovina (CIB) e a doença ocular com maior incidência em bovinos no mundo, causando perdas no rebanho e prejuízos ao produtor. Atualmente, o diagnostico para CIB e realizado por meio da avaliação dos sinais clínicos por um especialista e confirmados por exames laboratoriais, o que geralmente e uma tarefa custosa. Nesse sentido, e notória a necessidade em aprimorar as formas de diagnostico da doença. Neste trabalho, e discutido o uso de Redes Neurais Convolucionais (RNC) para diagnostico automático da CIB. A abordagem proposta foi treinada e testada em uma base de imagens termográficas da região ocular bovina de animais sadios e experimentalmente infectados. Foram desenvolvidos seis modelos de RNC com arquiteturas distintas e avaliados utilizando validação cruzada. Os melhores resultados indicam que as RNCs são capazes de identificar os sinais clínicos da CIB em imagens termográficas com uma acurácia próxima a 87%.
Main Authors: | FREITAS, D. S. de, CAMARGO, S. da S., COMIN, H. B., DOMINGUES, R., GASPAR, E. B., CARDOSO, F. F. |
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Other Authors: | Dhyonatan Santos de Freitas, UNIPAMPA; Sandro da Silva Camargo, UNIPAMPA; Helena Brocardo Comin, UNIPAMPA; ROBERT DOMINGUES, CPPSUL; EMANUELLE BALDO GASPAR, CPPSUL; FERNANDO FLORES CARDOSO, CPPSUL. |
Format: | Parte de livro biblioteca |
Language: | Portugues pt_BR |
Published: |
2020-12-18
|
Subjects: | Doença Animal, Olho, Conjuntivite, Bovino, |
Online Access: | http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1128432 |
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