利用数字图像分析评估屠宰猪肺部病变的一个初步研究
简介
屠宰时常用肺部病变评估来评定一猪群肺炎的发病率1。已经开发了若干技术来将屠宰生猪肺部病变分级,在屠宰时肺部的数字图像的视觉评估可能是一种有效可行的办法2。
本研究的目的是比较评估肺部病变的传统方法与数字图像分析方法,确定使用这一新技术的可行性。
材料和方法
本研究中的182头屠宰猪来自2个多点饲养的养猪场。常规肺评价是通过使用先前描述的技术进行3。在屠宰场,由一人计算肺损伤评分,然后立即用奥林巴斯VR350相机给每个肺的背侧和腹侧拍照。利用开源软件Image J计算在每一幅图片中肺感染面积与总面积的比例来对图像进行分析4(v.1.46r)。由两个兽医在不同途径对传统的(CO)和数字(DG)方法进行评估。用反正弦转换的线性回归模型处理的数据来确定传统的与数字的图像评价的相关性。通过方差分析这两种方法的可靠性。
结果
我们对140个肺进行了评估。剩下的42的肺是由于若干原因丢弃,例如,识别码丢失,照片上的图像有淤血或血散在肺表面,阻碍图片的有效评价(图1),等等。表1显示的是整体结果。肺部病变的平均为8.78 %±10.515。传统评估和数字评估这两种技术平均数分别为9.08 %和8.47 %,无统计学意义(P≥0.018)。此外,线性回归分析显示,传统评估和数字评估一致(校正R2 = 0.9016,P<0.05)。
提交相关系数研究的数据显示出非常好的相关性(0.9499),这表明是利用影像处理来评估屠宰猪的肺部病变是可行的。但是,当我们分析这些轻微病变(<10%)的数据时相关性很低(0.2682)。
图1 显示肺病变区的虚线
结论
显然这两种方法之间虽然没有不同,但是有非常好的相关性,但是,这个数字的工具可以达到类似的结果,且没有屠宰中肺部检查的麻烦和不便。因此,数字图像评价似乎是一个潜在可行的屠宰猪肺部病变评价的替代。
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