O POTENCIAL DO PROCESSAMENTO DE IMAGENS DIGITAIS NO DIAGNÓSTICO DE MASTITE SUBCLÍNICA EM VACAS LEITEIRAS
contagem de células Somáticas, lactoperoxidase, saúde de glândula mamária, sistema RGB
O objetivo desse trabalho foi desenvolver uma ferramenta simples por processamento de imagens, com foco no diagnóstico de mastite subclínica de forma rápida, efetiva e de baixo custo. O estudo foi desenvolvido no município de São Gonçalo do Amarante (RN), onde foram colhidas amostras de leite de vacas Jersey, Gir e Guzerá. Foram realizadas a Contagem de Células Somáticas (CCS) e as análises de identificação enzimática quantitativa e qualitativa, as amostras foram fotografadas com smartphone e os parâmetros CCS e lactoperoxidase (LP), foram quantificados pelo sistema de cores Red-Green-Blue (RGB). Os resultados do modelo PCA (Principal Component Analysis) mostraram que um princípio de classificação devido à presença de mastite subclínica em vacas leiteiras, proporcionando uma variância de 98,4%. As intensidades dos canais de RGB de LP e CCS aumentaram da direita para a esquerda conforme aumentou a concentração de LP, principalmente o canal B. Um método supervisionado foi treinado usando PLS-DA (Partial Least Squares Discriminant Analysis), este apresentou para o grupo teste uma sensibilidade de 96% e uma especificidade de 81,6% dos resultados obtidos. O processamento de imagens pelo sistema de cores RGB apresenta possível inovação a ser utilizada como método analítico para CCS e LP no leite bovino.