Abstract
Poiché le infezioni dovute all’ingresso dei batteri patogeni nella ghiandola mammaria, attraverso il canale del capezzolo, sono la causa più comune della mastite nelle vacche da latte, è fondamentale mantenere l’integrità del canale del capezzolo e dei suoi tessuti adiacenti per creare una barriera a tali infezioni. La capacità di monitorare lo stato del tessuto mammario è quindi un prerequisito fondamentale per la gestione della salute della mammella nelle vacche da latte. Tuttavia, ad oggi, la valutazione di routine delle condizioni in cui si trova l’apice del capezzolo si basa sull’ispezione visiva della vacca condotta sul campo, rendendo tale valutazione un processo lungo e costoso.
In questo studio viene illustrato e dimostrato un metodo utile per valutare le condizioni dell’apice dei capezzoli delle vacche da latte attraverso l’acquisizione di immagini digitali e l’impiego di nuovi software. È stato progettato un flusso di lavoro digitale nel quale le immagini dei capezzoli della vacca da latte vengono raccolte ed elaborate allo scopo di visualizzare i singoli capezzoli: poi le immagini relative alla vacca e al capezzolo vengono etichettate e visualizzate tramite un’interfaccia grafica per l’utente. L’interfaccia consente quindi all’esaminatore di valutare le condizioni dell’apice del capezzolo a livello di quarto mammario e di vacca e di memorizzare i risultati per la revisione e l’analisi futura. Il flusso di lavoro digitale offre numerosi vantaggi, come la possibilità di eseguire valutazioni remote delle condizioni dell’apice del capezzolo e di valutare l’affidabilità inter e intra esaminatore del punteggio relativo allo stato in cui si trova il capezzolo stesso.
Abbiamo fatto la valutazione delle condizioni dell’apice del capezzolo basandoci su immagini ottenute da 194 vacche da latte che erano state sottoposte anche a valutazioni visive sul campo effettuate da due esaminatori esperti. Il coefficiente statistico ponderato kappa di Cohen (κ) è stato calcolato per misurare la concordanza tra i punteggi di categoria degli esaminatori riguardanti le valutazioni a livello di quarto e di vacca quando si utilizzano test sul campo e basati sulle immagini. Si è vista una sostanziale concordanza (0.61 ≤ κ ≤ 0.80) tra le valutazioni condotte sul campo da parte di un esperto e quelle basate sulle immagini a livello di quarto e di vacca. Si è osservata una concordanza moderata (0.41 ≤ κ ≤ 0.60) tra i valutatori quando venivano impiegate valutazioni basate sulle immagini a livello di quarto e di vacca. È stata osservata una concordanza quasi perfetta (κ = 0.89, intervallo di confidenza al 95% 0.78-1.00) tra i valutatori quando venivano impiegate valutazioni sul campo a livello di quarto, e una concordanza sostanziale (κ = 0.66, intervallo di confidenza al 95% 0.53-0.79) quando venivano impiegate valutazioni condotte sul campo relative alla vacca. Questo ci suggerisce che la classificazione della condizione dell’apice del capezzolo basata sulle immagini è utile e che, unitamente ad alcuni miglioramenti nell’acquisizione e nell’elaborazione delle immagini, questa metodica potrebbe essere impiegata per valutare la condizione del capezzolo in modo sistematico e conveniente.
Technical note: A digital technique and platform for assessing dairy cow teat-end condition
P. S. Basran1*, M. Wieland2 and I. R. Porter1
1)Department of Clinical Sciences, College of Veterinary Medicine, Cornell University, Ithaca, NY 14853.
2)Department of Population Medicine and Diagnostic Sciences, College of Veterinary Medicine, Cornell University, Ithaca, NY 14853
J. Dairy Sci. 103:10703–10708
