基于红外热成像与深度学习的印度瘤牛乳腺炎智能诊断研究

针对印度奶业中乳腺炎造成的重大经济损失和动物福利问题，印度农业研究委员会团队创新性地将红外热成像技术（IRT）与卷积神经网络（CNN）相结合，对Tharparkar牛（Bos indicus）开展季节性乳腺炎检测研究。通过分析7,223份乳房热图，发现冬季亚临床（SCM）和临床乳腺炎（CM）的乳房表面温度（USST/TSST）显著升高（p < 0.01），并开发出准确率达0.98的CNN模型，为热带地区奶牛疾病管理提供了非侵入式AI解决方案。

　　

在全球奶业面临乳腺炎造成的年均数百万美元损失背景下，印度作为最大牛奶生产国，其本土牛种Tharparkar（Bos indicus）虽具有耐热特性，却因乳腺炎高发面临生产力危机。传统检测方法如体细胞计数（SCC）和加州乳腺炎测试（CMT）存在效率瓶颈，而红外热成像（IRT）技术虽能捕捉炎症温度变化，却受季节因素和人工判读限制。为此，印度农业研究委员会（ICAR）团队开创性地将IRT与人工智能结合，首次针对白毛色Tharparkar牛展开系统性研究——该品种因皮肤高红外反射率可能影响检测精度，这一特性此前未被充分探索。

研究团队在印度卡纳尔（29°41'N）的奶牛场采集7,223份乳房热图，覆盖健康、SCM和CM三种状态及四季变化。通过ROC曲线确定温度阈值，并采用ResNet-50、VGG16等CNN架构构建分类模型。关键技术包括：1）多季节热图采集与CMT/SCC验证；2）微气候参数（T_max
/T_min
、RH_morning
等）监测；3）CNN模型训练与验证。

季节性温度变化规律：冬季CM病例的USST和TSST较健康组差异最大（p < 0.01），且与log₁₀
SCC显著相关，证实IRT对寒冷季节检测更敏感。

AI模型性能：CNN在正常vs临床病例分类中训练/验证准确率达0.98/0.93，优于传统算法，其中ResNet-50对SCM的早期识别表现突出。

生理机制探讨：Tharparkar牛虽具热应激抗性，但持续高温仍会导致乳房血流量变化，这解释了夏季检测灵敏度下降的现象。

结论部分强调，该研究首次建立了适用于白毛色牛种的热图诊断标准，CNN模型在资源有限牧场展现出93%的现场适用性。通过整合IRT与AI，不仅将CMT检测时间从分钟级缩短至秒级，更开创了热带地区乳腺炎管理的"非接触式筛查"新模式。论文发表于《Journal of Thermal Biology》，其建立的温度阈值和AI框架可直接推广至其他高反射率牛种，为达成联合国可持续发展目标（SDGs）中的"负责任的消费与生产"提供了技术支撑。值得注意的是，作者特别指出冬季数据对模型训练的关键作用，这为后续热带地区研究提供了重要的季节性采样指导。