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J-GLOBAL ID：202202232803767537   整理番号：22A0565196

機械学習技術と赤外線サーモグラフィーを用いたヒツジにおける熱ストレスの非侵襲的測定【JST・京大機械翻訳】

Non-invasive measure of heat stress in sheep using machine learning techniques and infrared thermography

著者 (10件)： Joy A. (School of Agriculture and Food, The University of Melbourne, Parkville, VIC, 3010, Australia) ,  Taheri S. (School of Agriculture and Food, The University of Melbourne, Parkville, VIC, 3010, Australia) ,  Dunshea F.R. (School of Agriculture and Food, The University of Melbourne, Parkville, VIC, 3010, Australia) ,  Dunshea F.R. (Faculty of Biological Sciences, The University of Leeds, Leeds, LS2 9JT, United Kingdom) ,  Leury B.J. (School of Agriculture and Food, The University of Melbourne, Parkville, VIC, 3010, Australia) ,  DiGiacomo K. (School of Agriculture and Food, The University of Melbourne, Parkville, VIC, 3010, Australia) ,  Osei-Amponsah R. (School of Agriculture and Food, The University of Melbourne, Parkville, VIC, 3010, Australia) ,  Osei-Amponsah R. (Department of Animal Science, School of Agriculture, University of Ghana, Legon, Ghana) ,  Brodie G. (School of Agriculture and Food, The University of Melbourne, Parkville, VIC, 3010, Australia) ,  Chauhan S.S. (School of Agriculture and Food, The University of Melbourne, Parkville, VIC, 3010, Australia)
資料名： Small Ruminant Research  (Small Ruminant Research)
巻： 207  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0778A  ISSN： 0921-4488  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 暑熱ストレス(HS)は,その福祉とパフォーマンスにマイナスに影響するヒツジ行動,生理学的および生化学的プロセスの変化をもたらす。ヒツジにおけるHSの影響を改善するには適切な戦略が必要であるが,HSを正確に非侵襲的に測定することは等しく重要である。伝統的に,直腸温(RT)は熱バランスの指標と考えられ,ヒツジに対する熱条件の影響を評価するのに用いられる。しかし,RT自体を測定することは,しばしば動物の抑制を必要とするので,ストレッサーである。本研究の主目的は,赤外線サーモグラフィー(IRT)と機械学習技術の組み合わせがHSを受けたときのヒツジRTの予測に適用できるかどうかを確立することであった。熱画像とRTは,Dorperから週2回,2週間目(Poll Dorset X(Border Leicester X Merino))子羊(n=24/breed,4~5カ月)を2週間行った。ヒツジは,(i)熱中性(TN;18~21°C,30~50%相対湿度(RH),n=12/群),または(ii)循環HS処理(28~40°C,40~60%RH,高温38~40°Cで0800~1700時間,および28°C,30~40%RHは一晩維持)のいずれかにランダムに割り当てた。頭は,より少ない羊毛被覆のため,関心領域として選択した。特に,前額,眼,耳,鼻孔,および顔位置のIRTを測定した。人工ニューラルネットワーク(ANN)モデルを,温度-湿度指数(THI)を有する3つの異なる逆伝搬アルゴリズム,および入力としてのIRT温度,およびターゲットとして手動で測定したRTを用いて開発した。結果は,前額と眼IRT温度がTHIとRTと最も高い相関(P<0.01)を有することを示した。さらに,接線S字状伝達関数を持つ10ニューロンを含む1隠れ層を持つBayes正則化は,最良の相関(R=0.92)と最高の性能(MSE=0.02)を示した。開発したモデルは,ヒツジのリアルタイム体温をモニタし,最小拘束でHSを検出する迅速かつ費用対効果の高い技術である。Copyright 2022 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： 高温 ,  伝達関数 ,  ニューロン ,  湿度 ,  被覆 ,  ニューラルネットワーク ,  体温 ,  *ヒツジ ,  羊毛 ,  *サーモグラフィー ,  正則化 ,  *暑熱ストレス ,  直腸温 ,  *機械学習
準シソーラス用語： *非侵襲 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 熱ストレス ,  赤外線サーモグラフィー ,  機械学習 ,  直腸温

分類 (1件)： 温度測定,温度計  (AD06010K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習技術 ,  赤外線サーモグラフィー ,  ヒツジ ,  熱ストレス ,  非侵襲的