Publicação
Aplicação de sistemas de visão computacional na deteção de lesões pulmonares em bovinos de engorda
| dc.contributor.author | Bessa, José de Almada Rafael dos Santos | |
| dc.contributor.institution | Faculdade de Medicina Veterinária | |
| dc.contributor.supervisor | Bexiga, José Ricardo Dias | |
| dc.date.accessioned | 2026-02-12T00:10:01Z | |
| dc.date.available | 2026-02-12T00:10:01Z | |
| dc.date.issued | 2025-07-23 | |
| dc.description | Dissertação de Mestrado Integrado em Medicina Veterinária, área científica de Produção Animal e Segurança Alimentar | |
| dc.description.abstract | A Doença Respiratória Bovina (DRB) é a principal causa de prejuízos financeiros em explorações de engorda. O propósito deste estudo foi testar um sistema de visão computacional (CVS) em imagens de pulmões bovinos obtidas num matadouro, para avaliar a sua eficácia como um recurso auxiliar no diagnóstico post-mortem de lesões respiratórias. Foram recolhidas e analisadas 164 imagens de pulmões, correspondentes a 82 bovinos, utilizando parâmetros RGB e grayscale, e comparadas com uma classificação visual das lesões em 4 níveis (0 a 3). Os resultados indicaram uma correlação estatisticamente significativa entre a proporção de pixeis de alta intensidade (em canal vermelho) e a gravidade dos quadros lesionais. No entanto, o sistema apresentou restrições na diferenciação entre níveis mais graves de lesão. A discussão destaca o potencial da digitalização de imagens como recurso económico e facilmente integrável em sistemas de machine learning. Conclui se que esta abordagem pode contribuir para uma avaliação mais objetiva da sanidade pulmonar, com implicações na monitorização de tratamentos, avaliação económica e tomada de decisão em produção animal | pt |
| dc.description.abstract | Bovine Respiratory Disease (BRD) is the leading cause of economic loss in beef feedlots. This study aimed to test a computer vision system (CVS) applied to images of bovine lungs collected at the slaughterhouse, assessing its potential as a complementary post mortem diagnostic tool for respiratory lesions. A total of 164 lung images corresponding to 82 cows, were collected and analysed using RGB and grayscale parameters, which were compared to a 4-level visual lesion scoring system (0 to 3). Results showed a statistically significant correlation between the proportion of high-intensity pixels (in the red channel) and lesion severity. However, the system showed limitations in distinguishing among more advanced lesion scores. The discussion highlights the potential of image digitalization as a low-cost tool that can be integrated into machine learning systems. In conclusion, this approach may contribute to a more objective assessment of lung health, with implications for treatment monitoring, economic evaluation, and decision-making in animal production | en |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.5/117018 | |
| dc.language.iso | por | |
| dc.subject | Doença respiratória bovina | |
| dc.subject | Sistema de visão computacional | |
| dc.subject | Diagnóstico post-mortem | |
| dc.subject | Canal de cor | |
| dc.subject | Bovine respiratory diseases | |
| dc.subject | Digital imagery | |
| dc.subject | Post-mortem examination | |
| dc.subject | Colour channel | |
| dc.title | Aplicação de sistemas de visão computacional na deteção de lesões pulmonares em bovinos de engorda | pt |
| dc.title | Use of computer vision systems in the detection of pulmonary lesions in feedlot cattle | en |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess |
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