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La segmentación de imágenes térmicas sería la herramienta utilizada para diagnosticar la mastitis bovina, enfermedad que puede reducir la producción lechera hasta en 50% y que puede pasar desapercibida por el ojo humano.

El profesor de la Universidad Nacional de Colombia, Cristian Camilo Ceballes, fue el encargado de desarrollar la herramienta soporte para el diagnóstico de la mastitis subclínica en vacas Holstein en el trópico alto. El docente mencionó que "por definición, esta enfermedad es una inflamación de la glándula mamaria en una o varias secciones de la ubre de los bovinos, que implica un gasto en tratamientos veterinarios, la pérdida de bonificaciones asociadas con la sanidad de los animales y la calidad del producto entregado”.

Asimismo, Ceballes apuntó que la mastitis puede ser clínica o subclínica. La segunda es difícil de identificar por medios visuales, por lo cual esta solución significaría una alternativa que busca técnicas de diagnóstico rápido que permitan tomar acción ante la presencia de esta patología en el ganado.

Cabe anotar que para determinar la presencia de mastitis también existe el conteo de células somáticas, conductividad eléctrica de la leche, California Mastitis Test (CMT) y la prueba Whiteside.

Otras investigaciones llevaron a utilizar las imágenes térmicas o termogramas, que consisten en fotografiar el cuerpo con una cámara que recibe la radiación infrarroja emitida por el organismo. Si la temperatura de la ubre de la vaca es normal, indica que no hay enfermedad; el procedimiento no es invasivo.

El problema de esta técnica radica en que no hay suficiente profundización en los estudios, no se ha efectuado en distintas razas, son demorados y la fiabilidad del diagnóstico está condicionada por la interpretación del investigador sobre los termogramas.

“Se propone un protocolo que busca estandarizar la recolección de termogramas, incluso en situaciones de variabilidad ambiental. En otras palabras, este protocolo pretende ser un claro descriptor que permita reproducir los experimentos y extender la investigación en condiciones no controladas”, expone el investigador.

Por último, para el análisis de las muestras se tomaron 275 imágenes en la mañana y 265 en la tarde de los cuartos de las vacas. Al respecto, se determinó que en la mañana había 224 sanas y 51 enfermas, y en la tarde 251 sanas y 50 enfermas.

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