Un framework altamente accurato per la stima in vivo dell'area di lombo e dello spessore del grasso dorsale dei suini tramite deep learning

L'area del muscolo del lombo (EMA-Eye muscle area) e lo spessore del grasso dorsale (BFT-backfat thickness) sono determinanti chiave per il valore della carcassa suina. Sebbene l'ecografia consenta la stima non invasiva di queste caratteristiche negli animali vivi, l'accuratezza della misurazione è spesso compromessa dall'immagine imperfetta. La segmentazione manuale dei confini tra muscolo e grasso non solo richiede molto tempo, ma è anche soggetta a variabilità inter-operatore.

Materiali e Metodi: Per superare queste limitazioni, questo studio ha sviluppato un framework basato sul deep learning per la segmentazione automatizzata di immagini ecografiche di suini al fine di stimare accuratamente EMA e BFT. Abbiamo costruito un dataset su larga scala comprendente 10.088 immagini ecografiche di suini e valutato sei architetture di reti neurali. Tra queste, ReAMS-UNet ha ottenuto le migliori prestazioni di segmentazione per la regione del muscolo lombare, con un Intersection over Union (IoU) di 0,9788 e un coefficiente di Dice di 0,9893.

Risultati: Le stime di EMA del modello hanno mostrato un'elevata coerenza con le analisi manuali, producendo un errore assoluto medio (MAE-mean absolute error) di 0,359 cm2 e un coefficiente di determinazione (R2) di 0,9964. Per la stima dello spessore del tessuto adiposo sottocutaneo (BFT), un approccio integrato che combina la binarizzazione precisa delle immagini con la segmentazione dei muscoli lombari ha prodotto un MAE di 0,562 mm e un R2 di 0,9910 rispetto alle misurazioni manuali. Inoltre, l'analisi di correlazione con i dati attuali delle carcasse ha rivelato coefficienti di correlazione di Pearson superiori a 0,9 per entrambi i parametri, dimostrando che il metodo offre prestazioni paragonabili a quelle di tecnici esperti.

Conclusioni: Questi risultati sottolineano il potenziale del metodo proposto per migliorare l'efficienza e l'obiettività nel settore dei suini.