Journal of Animal Sciences and Livestock Production Открытый доступ

Абстрактный

Разработка деревьев классификации хромоты свиноматок с использованием встроенной микрокомпьютерной силовой пластины в коммерческих условиях

К. Дж. Штальдер, Б. М. Макнил, Дж. А. Кальдерон Диас, Дж. Д. Сток, Т. Д. Парсонс, DL Бим, АК Джонсон, CE Брунс и Дж. Б. Ниеми

Предыстория и цели: Целями данного исследования были: 1) изучение взаимосвязи между силами, прикладываемыми каждой ногой и измеряемыми с помощью динамометрической пластины, и степенью визуально оцениваемой хромоты в условиях, применимых к коммерческому стаду, и 2) разработка автоматизированного алгоритма обнаружения хромоты на основе выходных данных динамометрической пластины.

Методы и результаты: Встроенная система силовой пластины на основе микрокомпьютера обеспечивает объективный подход к выявлению хромоты путем измерения силы, создаваемой каждой отдельной конечностью. Устройство силовой пластины было установлено в электронной кормушке для свиноматок (ESF) и использовалось для мониторинга подгруппы из 120 многоплодных супоросных свиноматок, содержащихся в динамической группе в течение 21 дня. Каждый день свиноматки по одной заходили на станцию ​​ESF, чтобы поесть. В моменты, когда свиноматка стояла прямо и оказывала давление на все квадранты устройства, сила, прикладываемая каждой ногой, регистрировалась один раз в секунду. Свиноматок визуально оценивали на наличие хромоты с использованием четырехбалльной шкалы (0 = нормальная до 3 = сильная хромота) еженедельно и классифицировали на основе этой визуальной оценки как не хромых (оценка ≤ 1) или хромых (оценка ≥ 2). Метод ансамблевого обучения под названием Random Forest использовался для определения оптимального дерева решений для классификации данных силовой пластины в схожие категории нехромых и хромых. Тест Каппа-статистики использовался для измерения уровня согласия между визуальным подсчетом и результатами силовой пластины. Также анализировались изменения статуса хромоты, а также первый день определения хромоты для каждого метода обнаружения. В дерево классификации было включено семь переменных, причем наибольший вес был отдан разнице между силами, приложенными к двум задним ногам. Два метода обнаружения хромоты присваивали одинаковую классификацию хромоты в 95% случаев и имели существенное согласие (Каппа-статистика = 0,79; P < 0,05). Однако алгоритм дерева классификации обнаруживал хромоту почти на 5 дней раньше, чем система визуальной оценки (P < 0,001). Кроме того, сравнение хромоты свиноматок с момента поступления в группу показало увеличение хромоты после первой недели независимо от метода оценки хромоты.

Выводы: Определение хромоты обычно основано на субъективной визуальной оценке, которая требует времени, обучения и может быть предвзятой между особями и внутри них. Результаты показывают, что в условиях, применимых к коммерческому стаду, силовая пластина может точно определять хромоту раньше, чем еженедельная визуальная оценка хромоты.

Ключевые слова: Свиноматка; Выявление хромоты; Силовая пластина; Распределение веса