Las prácticas veterinarias tradicionales utilizan mediciones rectales para evaluar la temperatura corporal, pero este método es estresante y no captura los cambios continuos en la temperatura corporal. Afortunadamente, los avances recientes han introducido la termografía infrarroja, que puede medir las temperaturas corporales de forma no invasiva. Sin embargo, todavía es difícil monitorear continuamente los cambios de temperatura a lo largo del tiempo con este método. Además, partes de los datos de la imagen se configuran manualmente, lo que puede causar variaciones en los datos debido a las posiciones de configuración. Estos inconvenientes impulsan la necesidad de mejoras significativas en los métodos de termografía infrarroja.
El equipo del profesor asistente Sueun Kim en la Escuela de Posgrado de Ciencias Veterinarias de la Universidad Metropolitana de Osaka utilizó cámaras infrarrojas para obtener datos de temperatura de 11 terneros y grabó simultáneamente secuencias de video. El equipo buscó determinar si las regiones de los ojos y la nariz tenían salidas de temperatura más altas y si exhibían cambios de temperatura constantes.
En el experimento, las regiones de interés (ROI, por sus siglas en inglés) (los ojos y la nariz) se identificaron automáticamente a partir de los datos de video mediante el uso de segmentación de inteligencia artificial. Se encontraron aproximadamente 200 patrones de cambio de temperatura, y el análisis de datos mostró similitudes consistentes entre los patrones basados en el 10% y el 30% superior de los valores con temperaturas corporales altas tanto en los ojos como en la nariz.
"Esta investigación ha permitido obtener patrones más consistentes de cambios en la temperatura corporal del ganado sin contacto. Esto facilita diversos análisis estadísticos y se espera que sea una herramienta útil para evaluar con mayor precisión la salud y los niveles de estrés de los animales en el futuro", declaró el Dr. Kim.