Predição da área de olho de lombo da carcaça por imagens ultrassonográficas em ovinos utilizando visão computacional
Lima Júnior, Francisco AlbirFigueiredo Filho, Luiz Antônio SilvaSousa Júnior, Antônio deSilva, Romuere Rodrigues Veloso eBarbosa, Bruna LimaVieira, Rafaela de BritoRocha, Artur OliveiraOliveira, Tiago de MouraSarmento, José Lindenberg Rocha
O objetivo do presente trabalho foi o de criar uma ferramenta para mensurar imagens ultrassonográficas da área do olho de lombo em ovinos. Foram capturadas 121 imagens ultrassonográficas de ovinos, a partir das quais foram segmentadas regiões de interesse utilizando o algoritmo u-net. As métricas adotadas para avaliar as segmentações automáticas foram Dicescore e Interseção sobre União. Por fim, foi realizada análise de regressão utilizando os algoritmos AdaBoost Regressor e Random Forest Regressor e o ajuste dos modelos foi avaliado por meio de quadrado médio dos resíduos, erro absoluto médio e coeficiente de determinação (R²). Os valores obtidos para a métrica Dice foram 0,94, e para Interseção sobre União foi 0,89, demonstrando uma alta similaridade entre os valores reais e previstos, variando de 0 a 1. Os valores de quadrado médio dos resíduos, erro absoluto médio e coeficiente de determinação do modelo de regressores indicaram o melhor ajuste para o Random Forest Regressor. O algoritmo U-Net segmentou com eficiência as imagens ultrassonográficas do músculo Longissimus Dorsi, com maior precisão que as medidas realizadas pelo especialista. Essa eficiente segmentação permitiu a padronização das medidas de área de olho de lombo e, consequentemente, a fenotipagem de ovinos de corte em larga escala.
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