01
NEWS
DOI: 10.1016/j.prevetmed.2024.106235
蹄疣（DD）是一种牛蹄病，可引起蹄面溃疡性病变。DD与大规模群发性跛行相关，可影响牛的福利和生产。DD早期检测可及时治疗并减少跛行。计算机视觉（CV）可改进早期检测方法。本研究旨在训练和比较奶牛DD实时检测应用程序。对8个CV模型进行检测和评分，使用性能指标和推理时间进行比较，最佳模型是使用图像和视频自动进行实时检测。图像为牛蹄底面趾间隙正面图，是从商业奶牛场收集的。经培训后，研究人员使用M期DD分类系统对DD的M期图像进行评分，并对角化过度(H)和增生(P)进行不同标记。编译了两组图像：第一组数据集（数据集1）包含1,177张M0/M4H和1,050张M2/M2P图像，第二组数据集（数据集2）包含240张M0、17张M2、51张M2P、114张M4H和108张M4P图像。使用模型检测DD病变，对其进行评分，并比较精确率、召回率和平均精确率（mAP）以及每秒帧数（FPS）的推理时间。与使用数据集1的标记图像的真实值相比，9个CV模型中有7个表现良好。其中，7个模型，Faster R-CNN、Cascade R-CNN、YOLOv3、Tiny YOLOv3、YOLOv4、Tiny YOLOv4和YOLOv5s 的mAP值为0.964 ~ 0.998，另外2个模型，SSD和SSD Lite的mAP值分别为0.371和0.387。综上所述，YOLOv4、Tiny YOLOv4和YOLOv5s以近乎完美的精确率、完美的召回率和更高的mAP值优于所有其他模型。Tiny YOLOv4在333 FPS的推理时间方面优于所有其他模型，其次是133 FPS的YOLOv5s和65 FPS的YOLOv4。与数据集2的真实值相比，YOLOv4和Tiny YOLOv4的表现优于YOLOv5s。YOLOv4和Tiny YOLOv4的mAP值相似，分别为0.896和0.895。然而，与YOLOv4相比，Tiny YOLOv4实现了更高的精确率和召回率。综上，Tiny YOLOv4能够快速、高效地检测商业奶牛场的DD病变。本研究创建的CV工具可用于奶牛DD的早期检测和及时治疗，为CV算法在兽医领域的应用以及在奶牛场实施实时DD检测奠定了基础。
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38833805/
02
NEWS
非洲猪瘟暴发的背景下，
对影响意大利小农户商业养猪场
生物安全措施实施的社会、
文化和生态因素的分析
DOI: 10.1016/j.prevetmed.2024.106238
非洲猪瘟（ASF）是一种感染野猪和家猪的传染性病毒病。2022年初，在意大利大陆亚平宁山区的野猪身上发现了这种病毒。从那时起，它就从野猪传播到家猪身上。为控制ASF的传播，应建立一种有效的监测系统，并在猪场严格实施生物安全措施，但各类畜牧系统的实施情况并不均衡。众所周知，小农户猪场的生物安全水平尤其低。在意大利亚平宁山区，小农户商业猪场所在地区有高度密集的野猪群，但这些猪场的生物安全水平较低，因此，成为ASF可能入侵并随后扩散的高危场所。为解决导致生物安全水平低的问题，对小农户商业养殖户进行了访谈和观摩。通过访谈确定了亚平宁山区小农户商业猪场实施生物安全措施的社会、文化和生态影响因素。养殖户表示了解重点生物安全措施，总体上愿意遵守规章制度；然而，这些措施在各养殖场的实施情况并不均衡。经济、政治和生态因素以及养殖户对生物安全的信任是影响生物安全措施实施的重要因素，其中包括经济制约因素、山区环境带来的挑战、监管环境的变化以及对动物福利的看法。其它重要因素包括文化因素，如传统农业方法的使用、关于客户接触动物的规范、时间制约因素、养殖户认为实施措施所带来的麻烦、养殖户年龄、养殖户与政府官员和兽医的关系以及猪在减少猪场浪费方面的作用。本研究证实，亚平宁山区的小农户商业猪场附近有大量野猪出没。
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