Desarrollo de un software de inteligencia artificial para determinar el momento de inseminación en vacas a través de una ecografía de la superficie vulvar

Arantxa Echegaray Artajo1, Marta Guillén Palacín2, Marta Oliván Nerín3, Irene Fernández Martín4, Nicolás Escartín Casas5

1-Humeco 2-Humeco
3-Humeco 4-Humeco
5-Humeco

Introducción

El
objetivo de este trabajo es resumir las pruebas preliminares realizadas en la
especie bovina, en el contexto del proyecto europeo EUROSTARS 1965 REPROTEXT.
En este proyecto, se plantea el desarrollo de una sistema basado en  un ecógrafo portátil, una aplicación móvil
vinculada al ecógrafo y una infraestructura en la nube para el análisis por
inteligencia artificial en  tiempo real
de los archivos generados por el ecógrafo. El sistema detectará  cambios en la imagen ecográfica del tejido
vulvar que serán predictivos del momento idóneo de inseminación.

Material
y métodos

En
estas pruebas preliminares se utilizaron un total de 67 novillas, divididas en
dos ensayos totalmente independientes de IATF. En un primer grupo (n=38) la ecografía
vulvar e inseminación se realizó a las 7 horas de inyección de la GnRH.  En el segundo grupo (n=29) la ecografía
vulvar y la IATF se realizaron en el momento de la inyección de la GnRH.

Para
las ecografías se seleccionó el ecógrafo DUOSCAN GO (IMV IMAGING). La sonda de
este ecógrafo
permite una buena adaptación a la superficie vulvar,
además de tener conectividad a Android vía Wifi.
Las ecografías de la superficie vulvar  se realizaron mediante abordaje
transversal
. Esto permite
obtener una imagen de toda la estructura vulvar, con los detalles anatómicos
necesarios para poder determinar
los
límites anatómicos de la zona de análisis y para estudiar en esta zona o ROI
(en inglés Region of Interest) la presencia de
potenciales
indicadores de ovulación.

De
cada animal se obtuvo un  video  de 10 segundos de duración a profundidad de 80
mm y ganancia intermedia. Para el estudio y automatización de análisis de los
vídeos hubo que desarrollar un software de análisis de imagen en java con
algoritmos de apertura,  filtrado y
segmentación, capaces de procesar las imágenes de tejido vulvar y su calidad.

Sobre
las imágenes seleccionadas por calidad, se desarrollaron otros algoritmos de
análisis basados en estudio de parámetros de histograma y morfología matemática
de las áreas de interés localizadas, extrayéndose potenciales indicadores de la
ovulación.

Para
determinar si existían cambios significativos en estos indicadores en función
del momento de la ecografía y si estos indicadores pudieran tener relación con
el resultado de la inseminación se utilizaron las pruebas estadísticas  de correlación de Pearson y ANOVA. Para
comparar el éxito de ambos protocolos de IATF se utilizó la prueba exacta de
Fisher. La herramienta utilizada fue el software estadístico SPSS 29.0 (IBM
Inc).

RESULTADOS

Se
ha procesado más de 75000 imágenes. Los límites anatómicos de referencia han
sido la interfaz de la vulva con las estructuras que la rodean y las diferentes
partes anatómicas del clítoris: bulbos, cuerpo, cruz y glande. El ROI dónde se
determinaron los indicadores se encontraba limitado por dichas estructuras.

De
los parámetros estudiados, denominados “artificial insemination index” (AI
Index), se han seleccionado 3: un parámetro de histograma y dos parámetros de
morfología matemática. Dichos parámetros mostraron correlaciones importantes
entre ellos (p<0.001).

Un
63.3% de las vacas quedaron gestantes en el grupo 1, frente a un 28% de las novillas
del grupo 2. Aunque las diferencias fueron muy significativas (p<0.01),
estos resultados deberían interpretarse con mucha prudencia, ya que las
condiciones experimentales no fueron las mismas en los dos grupos. De los tres
indicadores, sólo Ai2 presenta diferencias que no llegan a ser significativas
(p=0.09) entre ambos grupos de animales.

En
cambio, tomando los dos grupos de novillas conjuntamente, cuando nos
preguntamos si los indicadores ecográficos medidos en el momento de la
inseminación podrían llegar predecir el éxito de la misma, el análisis
bivariante nos dice que  los 3 parámetros
presentan diferencias significativas entre las hembras gestantes y las vacías:
Ai1 da una media±DE de 12,8±2.9 en gestantes vs 16.7±4.4 en vacías
(p<0.002), Ai2 da una media ± DE de 0.19 ±0.08 mm2 en gestantes vs 0.10 ±
0.06 mm2 en vacías (p<0.001) y Ai3 da una media ± DE de 0.19 ±0.07 % en
gestantes vs 0.07 ± 0.01% en vacías (p<0.006). De nuevo Ai2, un parámetro de
morfología matemática, es el más predictivo.

Conclusiones

Los
resultados expuestos, sugieren que determinados indicadores ecográficos medidos
en el tejido vulvar pueden estar relacionados con la ventana de inseminación en
vacas y podrían utilizarse como herramientas para determinar el momento de la
misma.

Agradecimientos

Este
trabajo recibió la financiación del programa europeo EUROSTARS. Agradecemos el
acceso a los animales al CITA de Aragón así como a la Asociación de Limousin de
Aragón.

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