DEVELOPMENT OF A MATHEMATICAL MODEL FOR THE EARLY DETECTION OF INFLAMMATORY PROCESSES IN CATTLE LIMBS ON THE BASIS OF THERMOGRAM PROFILES

Воспалительные процессы конечностей крупного рогатого скота приводят к снижению удоев и могут стать причиной выбраковки животных. Раннее обнаружение таких заболеваний обеспечит снижение затрат на лечение, сохранит здоровье и молочную продуктивность коров. Использование инфракрасной термографии для определения температуры конечностей крупного рогатого скота является быстрым и неинвазивным способом получения достоверной информации о состоянии здоровья животного. С целью разработки математической модели раннего обнаружения воспалительных процессов в конечностях крупного рогатого скота на основе профилей термограмм были отобраны 20 коров черно-пестрой породы, находящихся на 1—7 мес 2—4 лактации на животноводческом комплексе в Ярославской области. Средняя продуктивность исследованных особей составила 26,4 кг в сутки. Оценку хромоты коров проводили визуально по 5-балльной шкале Менсона и Левела, диагностику заболеваний конечностей — на основании визуального осмотра, мягкости роговой ткани и оценки запахов и болевых реакций коров. Массив данных формировали с помощью тепловизора Guide C400M в ИК-диапазоне. Данные о физиологическом состоянии животных вносили в программу Matlab R2019b. Представленный алгоритм обработки профиля термограмм позволяет собрать информацию о пространственно-временной динамике температур конечностей крупного рогатого скота по термофизиологическим категориям. При определении состояния конечностей выделяются области пространственно-временного распределения температуры в виде преобразованного сегментационного профиля термограммы в матрицу, где пикселям из каждого фрагмента области присваивается RGB, обозначающее определенную температуру. Превышение значений (R:>230, G:>103, B:<0) символизирует температуру выше 40°C и означает наличие воспаления в конечностях. Разработанный алгоритм позволит специалистам хозяйства в автоматическом режиме получать информацию о повышении температуры конечностей каждой коровы, находить очаг воспаления, место его расположения и определять заболевание. Inflammatory processes of cattle limbs lead to reduced milk yields and may cause culling of animals. Early detection of such diseases will reduce treatment costs and preserve cow health and milk production. The use of infrared thermography to determine the temperature of cattle limbs is a fast and non-invasive way to obtain reliable information about the health of the animal. In order to develop a mathematical model for early detection of inflammatory processes in the limbs of cattle on the basis of thermogram profiles, 20 cows of black-and-brown breed were selected. The animals were in the 1st — 7th month of the 2nd — 4th lactation at the cattle breeding complex in the Yaroslavl region. The average productivity of the studied animals was 26.4 kg per day. Lameness of cows was assessed visually using a 5-point scale of Manson and Level, diagnostics of limb diseases was based on visual inspection, softness of keratinized tissue and assessment of odors and pain reactions of cows. The data array was generated using a Guide C400M infrared thermal imager. Data on the physiological state of animals were entered into the Matlab R2019b program. The presented algorithm of thermogram profile processing allows to collect information on spatial and temporal dynamics of cattle limb temperatures by thermophysiological categories. When determining the condition of limbs, areas of spatial and temporal temperature distribution in the form of a transformed segmentation profile of the thermogram into a matrix, where pixels from each fragment of the area are assigned an RGB label denoting a certain temperature. Exceeding values (R:>230, G:>103, B:<0) symbolizes a temperature above 40°C and indicates the presence of inflammation in the limbs. The developed algorithm will allow farm specialists to automatically receive information about the increase in limb temperature of each cow, find the focus of inflammation, its location and determine the disease.