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Mastitis bovina se detectaría con cámaras termográficas


Un sistema de supervisión automatizado con cámaras termográficas permite identificar de manera precoz y con un 96 % de confiabilidad la aparición de mastitis en vacas lecheras.



Los veterinarios de todo el mundo utilizan cámaras termográficas portátiles para detectar inflamaciones en animales domésticos, desde caballos y vacas hasta perros y gatos.

Dichos dispositivos son cada día más aceptados y utilizados por parte de veterinarios y profesionales de la salud animal como herramientas de diagnóstico de inflamaciones y otros problemas de salud, “pero en los casos de mastitis bovina es necesaria la presencia de un operador que registre las imágenes y analice los datos termográficos”.

Así lo explica Cristian Camilo Ceballos Serrano, magíster en Ciencias – Matemáticas Aplicadas de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Manizales, y destaca que en la actualidad no existe ningún sistema que haga esto de manera automática.

La mastitis, una inflamación persistente en las ubres de las vacas, es uno de los grandes problemas que afrontan hoy las granjas lecheras.

Esta infección de la glándula mamaria, potencialmente mortal, es la enfermedad más común entre el ganado lechero, aunque su diagnóstico precoz facilita el tratamiento.

Lo que normalmente se hace es ordeñar con más frecuencia a la vaca infectada para vaciar de leche la ubre y que la bacteria causante de la infección no se pueda reproducir. De esta forma, el propio sistema inmunitario del animal se encarga de eliminar la bacteria antes de que la enfermedad llegue a convertirse en crónica.

Aunque las apreciaciones varían, en promedio las pérdidas económicas asociadas con la mastitis son de hasta un 50 %, y se estima que el costo anual para la industria lechera es cercano a los 130 millones de dólares. “Como esto es mucho dinero, por eso nos dispusimos a buscar una solución a este problema, un sistema automático de detección temprana basado en la tecnología termográfica”, comenta el magíster.

Caracterización de termogramas

No todas las zonas calientes de la imagen térmica indican la presencia de una inflamación. Las temperaturas del cuerpo de un animal fluctúan de manera natural, y además hay numerosas diferencias sutiles entre los patrones térmicos de un animal y otro.

La toma de imágenes térmicas (termogramas) se basa en fotografiar un cuerpo usando una cámara que es receptiva a la radiación infrarroja emitida por el cuerpo.

Sin embargo, la alta variabilidad de los entornos obligó a que las metodologías se evaluaran en bovinos de diversas razas, en entornos con condiciones ambientales cambiantes y con animales sometidos a diferentes prácticas en el proceso de producción de la leche, entre otros.

Reemplazar la intervención manual en el proceso de diagnóstico permite reducir el tiempo entre la recolección de muestras y el diagnóstico, lo que disminuye el riesgo de error asociado con la interpretación manual de los resultados.

La investigación se realizó en tres etapas: obtención y etiquetado de termogramas; procesamiento y segmentación de características de las imágenes térmicas; y clasificación y diagnóstico automático.

El trabajo de campo se desarrolló con vacas Holstein enfermas y sanas de tres fincas diferentes de Caldas, a las cuales se les tomaron fotografía de las ubres.

Se creó un protocolo de toma de imágenes térmicas, en el cual se estableció que la adquisición de datos debía ser de los cuartos posteriores, donde se ubican los dos pezones posteriores y el surco intermamario de la ubre, ya que en algunos casos adquirir las imágenes de esta zona es imposible por la morfología del animal.

“Este procedimiento permitió conocer que la captura de los termogramas es más fácil en la mañana, ya que las muestras de la primera hora del día cuentan con mayor contraste térmico”, comenta el autor del estudio.

Con las imágenes térmicas de cada una de las vacas se creó una base de datos, con la cual el software determinó los patrones térmicos normales de cada animal.

“Así, comparando cada nueva lectura con los datos registrados antes, el sistema es capaz de detectar con precisión las anomalías térmicas que causa la mastitis, y mejorará a medida que la base de datos se vaya ampliando”, añade el investigador.


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