Modelagem, classificação e pré-validação de diagnóstico de mastite subclínica em função da temperatura do úbere / Modeling, classification and pre-validation of diagnosis of subclinical mastites as a function of udder temperature

Abstract

O monitoramento contínuo da mastite é, um dos maiores desafios para a cadeia produtiva do leite. Monitorar a contagem de células somáticas nos rebanhos para conhecer a situação atual e a sua evolução, é o primeiro passo para que se possa avançar no controle da doença. Assim, o objetivo neste trabalho foi desenvolver um modelo preditivo do diagnóstico de mastite subclínica em função de temperaturas médias de superfície do úbere obtidas por meio da câmera termográfica. A pesquisa foi conduzida no IFSULDEMINAS – Campus Inconfidentes, MG. Foram utilizadas doze vacas da raça Holandesa. O período de coleta foi 2 dias e a frequência, duas vezes ao dia no período da manhã (7:00 h) e à tarde (18:00 h). A dieta alimentar foi mantida de acordo com a rotina da fazenda. As imagens térmicas foram registradas antes da ordenha do úbere a partir de uma câmera termográfica, com um total de 48 imagens termográficas. No final da ordenha foram realizadas coletas de leite para posterior análise de contagem de células somáticas (SCC). Com base na ferramenta para extração de melhores subconjuntos de variáveis, módulo de ferramenta pertencente a análise de regressão do software Minitab 17, concluiu-se que com apenas uma variável preditora (temperatura termográfica do úbere) foi possível estabelecer um modelo de alta eficiência por predizer o diagnóstico da mastite subclínica com alta precisão.