@MASTERSTHESIS{ 2019:1992024530,
 	title = {Detecção de mastite subclínica bovina utilizando a termografia por infravermelho},
 	year = {2019},
 	url = "http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/8285",
 	abstract = "Essa pesquisa foi conduzida com o objetivo de avaliar a utilização da termografia por infravermelho como ferramenta de diagnóstico para detecção de mastite subclínica em bovinos de leite. Além de caracterizar a variabilidade espacial da temperatura de superfície do úbere dos animais e desenvolver metodologia computacional para classificação de quadros de mastite, como ferramenta de suporte à tomada de decisão. O
 levantamento de dados foi realizado em uma unidade de produção de leite, Fazenda Roçadinho, localizada no município de Capoeiras, Mesorregião Agreste, Microrregião do Vale do Ipojuca, Estado de Pernambuco. A quantidade de amostras foi determinada de acordo com os critérios de seleção e totalizaram 24 animais, em condições clínicas distintas (saudáveis, com mastite clínica e subclínica). Foram registrados os dados
 fisiológicos temperatura de superfície do úbere (TS, oC); temperatura do globo ocular (TO, oC); temperatura retal (TR, oC); frequência respiratória (FR, mov. min-1) e as variáveis do ambiente, temperatura do ar (Tar, oC) e umidade relativa do ar (UR, %). As imagens térmicas do úbere dos animais foram obtidas a partir de uma câmera termográfica, no enquadramento anterolateral esquerdo, anterolateral direito, posterior e inferior, quatro imagens por animal, totalizando 96 imagens para análise de seus respectivos quartos mamários. A termografia permitiu identificar diferença de temperatura da superfície dos quartos mamários. Os animais com classificação positiva para mastite subclínica apresentaram valores entre 33,2 ± 0,67ºC e 34,64± 1,07ºC; para
 os quartos negativos, valores entre 29,3 ± 1,78ºC e 32,24 ± 0,62ºC. Os indivíduos com mastite clínica apresentaram temperatura entre 34,0 e 37,5°C. As análises geoestatísticas identificaram com sucesso a dependência espacial e a técnica de componentes principais permitiu verificar a correlação das variáveis TO, TR, FR, Tar e UR com o quadro clínico dos animais e o grau de dependência entre as variáveis estudadas. O software desenvolvido mostrou-se eficiente em classificar imagens térmicas para a detecção de quadros clínicos de mastite, com acurácia de 90,9%, especificidade de 57,14% e sensibilidade de 85,71% do algoritmo implementado para as análises.",
 	publisher = {Universidade Federal Rural de Pernambuco},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola},
 	note = {Departamento de Engenharia Agrícola}
}