機械学習で趾瘤症の検出精度90%超え

(Bist RB. et al, 2024)

Poultry Science

（30秒でいうと）

科学誌「Poultry Science」に機械学習によって鶏の趾瘤症を自動検出する方法について研究結果が発表された
2030年までに北米とEUの主な卵生産システムがケージフリーになると予想されているが、趾瘤症は敷き藁で飼育された鶏で多く見られる疾患であり、痛みやストレスなど福祉に負の影響を与える
物体検出モデル（YOLOv5s-BFD、YOLOv5m-BFD、YOLOv5x-BFD）を用いて、ケージフリーで飼育されている鶏の趾瘤症を検出することを試みた
YOLOv5m-BFDモデルは他のモデルと比較して最高の精度（93.7％）を確認した
今後、足裏の健康に影響を与えるさまざまな環境を考慮することで、趾瘤症の発生要因を特定することにつながる研究となる
早期に検出することで迅速な介入が可能になり、足裏の健康と全体的な動物福祉が向上することが期待される

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