Кашляющие звуки у свиней предсказывают респираторные заболевания

Исследователи из Университета Чиангмая, Таиланд, недавно объяснили использование языка python для создания системы распознавания звука с глубоким обучением, чтобы различать и классифицировать звуки кашля у свиней.

Проблемы с дыханием у свиней вызывают серьезные финансовые проблемы и проблемы со здоровьем из-за увеличения смертности, снижения коэффициента конверсии корма, снижения производительности производства и увеличения производственных затрат.

В современных системах производства свиней применяется точная технология, позволяющая отличать звуки кашля у свиней от других звуков и классифицировать их. Мониторинг звуков кашля у свиней служит непосредственным индикатором респираторных проблем. Это позволяет решать проблему более эффективным и доступным способом по сравнению с ожиданием результатов лабораторных тестов.

Сбор данных

Исследовательская группа включила в свое исследование 45 здоровых поросят-отъемышей (Крупный белый х ландрас х дюрок). Продолжительность исследования составляла от отъема до периода откорма и длилась около 5 месяцев. Исследователи записали звуки кашля с помощью системы модуля распознавания голоса. Затем они проанализировали записанные звуки и выделили звуки кашля из всех других звуков.

Исследователи использовали язык Python для создания кода компьютерного программирования. Они классифицировали записанные звуки в соответствии с 3 параметрами: волновой график, спектрограмма и спектрограмма логарифмической мощности. Команда использовала эти параметры, чтобы предсказать класс, к которому принадлежал звук. Они рассчитали индекс кашля на основе количества приступов кашля, количества обследованных свиней и общего времени наблюдения, поскольку они относятся к случаям респираторных проблем.

Команда собирала мазки сыворотки, крови и миндалин каждый месяц в течение экспериментального периода. Они использовали коммерческий иммуноферментный анализ для выявления антител против Mycoplasma hyopneumoniae, PRRSv и PCV2.

Различение звуков кашля свиньи

Звуки кашля свиньи отличались от других звуков на ферме на основе волнового графика, спектрограммы и спектрограммы логарифмической мощности. Волновой график, спектрограмма и спектрограмма мощности кашля выявили стабильный ритм расположения звука и времени для звуков кашля, но не для других звуков, таких как звуки машин, звуки ходьбы рабочих и другие звуки, производимые рабочими.

Команда определила индекс кашля после 8-недельного возраста. У свиней наблюдались высокие значения индекса кашля, указывающие на возможное наличие респираторных проблем, особенно в возрасте от 12 до 16 недель. Исследователи зафиксировали положительный результат серопрофилактики PCV2 в возрасте 12 недель. Как для Mycoplasma hyopneumoniae, так и для PRRSv, они наблюдали положительные результаты в возрасте 4 и 8 недель, а также в возрасте от 16 недель до 24 недель.

Результаты индекса кашля коррелировали с результатами серопрофилактики Mycoplasma hyopneumoniae, PRRSv и PCV2

Связь индекса кашля с серопрофилем респираторных заболеваний

Команда получила результаты индекса кашля в возрасте 2, 8, 16, 18, 20 и 24 недель. Это указывало на то, что в этом возрасте у свиней возникли проблемы с дыханием. Поросята в возрасте от 12 до 16 недель имели более высокий наклон сероконверсии. Это показало возможные инфекции Mycoplasma hyopneumoniae, PRRSv и PCV2. Также были выявлены вторичные инфекции патогенами, включая Pasteurella multocida и Streptococcus suis. Кроме того, результаты индекса кашля коррелировали с результатами серопрофилактики Mycoplasma hyopneumoniae, PRRSv и PCV2. Положительные результаты на Mycoplasma hyopneumoniae и PRRSv наблюдались после 12-недельного возраста. Кроме того, положительный результат PCV2 наблюдался после 16-недельного возраста.

В заключении авторы написали, что “Кашель - это не только эффективный способ контролировать наличие респираторных проблем на свинофермах, но он также может быть связан с определенными респираторными заболеваниями, такими как Mycoplasma hyopneumoniae, инфекции PRRSv и PCV2. Мы надеемся продвигать использование этой системы для раннего выявления респираторных проблем и болезней на свинофермах посредством синдромного наблюдения ”.

Самане Азарпаджух