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J-GLOBAL ID：202002284542692775   整理番号：20A1871274

技術ノート:教師付き機械学習を用いた腹側テールベース皮膚温度の連続測定に基づく乳牛における分娩予測【JST・京大機械翻訳】

Technical note: Calving prediction in dairy cattle based on continuous measurements of ventral tail base skin temperature using supervised machine learning

著者 (12件)： Higaki Shogo (National Institute of Animal Health, National Agriculture and Food Research Organization, Tsukuba, Ibaraki 305-0856, Japan) ,  Koyama Keisuke (Dairy Cattle Group, Dairy Research Center, Hokkaido Research Organization, Nakashibetsu, Hokkaido 086-1135, Japan) ,  Sasaki Yosuke (Department of Animal and Grassland Sciences, Faculty of Agriculture, University of Miyazaki, Miyazaki 889-2192, Japan) ,  Abe Kodai (Farmnote Holdings Inc., Obihiro, Hokkaido 080-0847, Japan) ,  Honkawa Kazuyuki (Division of Research and Training for Livestock and Veterinary Clinic, Honkawa Ranch, Hita, Oita 877-0056, Japan) ,  Horii Yoichiro (Division of Research and Training for Livestock and Veterinary Clinic, Honkawa Ranch, Hita, Oita 877-0056, Japan) ,  Minamino Tomoya (Division of Research and Training for Livestock and Veterinary Clinic, Honkawa Ranch, Hita, Oita 877-0056, Japan) ,  Mikurino Yoko (Division of Research and Training for Livestock and Veterinary Clinic, Honkawa Ranch, Hita, Oita 877-0056, Japan) ,  Okada Hironao (Sensing System Research Center, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, Tsukuba, Ibaraki 305-8564, Japan) ,  Miwakeichi Fumikazu (Department of Statistical Modeling, The Institute of Statistical Mathematics, Tachikawa, Tokyo 190-0014, Japan) ,  Darhan Hongyu (National Institute of Animal Health, National Agriculture and Food Research Organization, Tsukuba, Ibaraki 305-0856, Japan) ,  Yoshioka Koji (National Institute of Animal Health, National Agriculture and Food Research Organization, Tsukuba, Ibaraki 305-0856, Japan)
資料名： Journal of Dairy Science  (Journal of Dairy Science)
巻： 103  号： 9  ページ： 8535-8540  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0282A  ISSN： 0022-0302  CODEN： JDSCAE  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,監督された機械学習による腹側尾基部皮膚温度(ST)の連続測定に基づく分娩予測モデルを開発し,異なるウシ管理慣行を有する2つの酪農場におけるモデルの予測能力を評価した。STデータを,農場A(フリーストールバーン,温帯気候)およびB(タイストールバーン,亜北極気候)で飼育した105および33の妊娠牛(平均±標準偏差:2.2±1.8パリティ)から2または10分間隔で採取した。最大1時間ごとのSTを抽出した後,値の変化は残留ST(以前の3日間同じ時間に対するrST=厳密な時間ごとのST-平均ST)として表され,分析された。両農場において,rSTは分娩前に二相性で減少した。簡潔には,分娩前約36から16時間に周囲温度非依存性の緩やかな減少が生じ,周囲温度依存性の鋭い低下は分娩前約6時間から起こった。普遍的な分娩予測モデルを作るために,異なる周囲温度(10データセットを3つの周囲温度群:<15°C,≧15°Cから<25°C,および農場Aの≧25°C)で,妊娠牛から訓練データを調製した。1時間ごとの分娩予測モデルを,センシングデータから抽出した15の特徴(事前分娩rST変化の指標)と,非センサベースデータからの1つの特徴(予想分娩日)に基づいて,サポートベクターマシンによる訓練データで構築した。予測モデルを訓練プロセスの一部でないデータに適用したとき,次の24時間以内の分娩は,農場A(n=75)で85.3%と71.9%,農場B(n=33)で81.8%と67.5%の感度と精度によって予測された。分娩警報から農場間の実際の分娩までの間隔(農場AとBでそれぞれ12.7±5.8と13.0±5.6時間)の間隔と変動に差は見られなかった。全体として,教師付き機械学習によるSTの連続測定に基づく分娩予測モデルは,乳牛の飼育条件に関係なく,効果的な分娩予測を達成する可能性を有する。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 警報 ,  標準偏差 ,  気候 ,  *乳牛 ,  妊娠 ,  *分娩 ,  温度依存性 ,  温帯 ,  農場 ,  酪農 ,  *皮膚温 ,  *機械学習 ,  予測モデル ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 周囲温度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 体表面温度 ,  分娩予測 ,  精密酪農 ,  ウェアラブルセンサ

分類 (1件)： 牛  (FD02020Y)

タイトルに関連する用語 (8件)： ノート ,  教師付き機械学習 ,  テール ,  皮膚温度 ,  連続測定 ,  乳牛 ,  分娩 ,  予測