AI增强红外热成像技术精准解析犊牛眼鼻温度图谱及其在动物福利监测中的应用

本研究针对传统动物体温监测方法存在环境干扰大、瞬时测量不连续及ROI选择不准确等问题，创新性地将AI分割技术与红外热成像结合，通过分析犊牛眼部和鼻镜高温度区域（top 10%/30%），发现血管化亚区温度变化模式具有更高时间一致性（余弦相似度0.93-0.94），并揭示其与解剖结构的空间关联，为无创监测牲畜生理状态提供了新方法。

　　

在畜牧业实践中，准确监测动物体温对评估其健康状况至关重要。传统直肠测温法虽可靠，但存在操作压力大、无法连续监测等局限。红外热成像技术（Infrared Thermography, IRT）作为无创替代方案，已应用于眼部和鼻镜等区域测温，但面临三大技术瓶颈：环境因素干扰绝对温度值、手动设置感兴趣区域（Region of Interest, ROI）包含非目标组织，以及瞬时测量难以捕捉应激相关的短期温度波动。更关键的是，现有研究对眼部不同亚区（如血管丰富的泪阜与中央角膜）的温度特性差异缺乏系统认知，导致测量结果与直肠温度相关性存在显著波动（0.73-0.79）。

针对这些挑战，大阪都市大学（Osaka Metropolitan University）的研究团队在《BMC Veterinary Research》发表创新成果。该研究首次将人工智能（AI）语义分割技术与移动式红外热像仪（FLIR One Pro）结合，通过对11头12-14周龄犊牛进行33次成像实验，系统分析了眼部与鼻镜区域高温度亚区的时空特征。研究发现，聚焦血管丰富区域（top 10%/30%温度值）提取的温度变化模式，其时间一致性显著优于全区域均值法（余弦相似度提升13-14%），并首次绘制出这些"热敏感区"在3×3网格中的空间分布图谱，为理解牲畜生理响应提供了新视角。

研究采用三项关键技术方法：（1）基于RGB图像的AI语义分割（mAP 0.60-0.62）自动提取眼鼻ROI；（2）温度数据处理流程（Tukey离群值剔除→标准化→低通滤波）；（3）空间分布分析（将ROI划分为解剖学对应的3×3网格）。实验设计包含两个核心部分：比较不同温度指标（均值/top 10%/top 30%）的时间模式一致性（实验1），以及定位高温度值的空间分布特征（实验2）。

【实验1：温度变化模式比较】

通过余弦相似度分析发现，眼部top 10%与30%温度值的模式相似度达0.94，显著高于其与均值模式的相似度（0.81-0.86）。鼻镜区域呈现相同趋势（top 10%-30%相似度0.93）。这表明血管丰富亚区产生的温度信号具有更稳定的时间动力学特征，而包含低血管化区域的均值测量会引入噪声。值得注意的是，眼-鼻模式间相似度较低（0.71-0.75），提示二者可能受不同生理机制调控——鼻镜温度可能受呼吸行为影响，而眼部反映核心血流变化。

【实验2：空间分布图谱】

创新性的3×3网格分析揭示：

• 眼部：top 10%高温值集中分布于底部区域（p<0.05），top 30%则扩展至中下部。这与犊牛特殊的血管解剖一致——上颌动脉分支沿眼眶腹侧走行，不同于人类的内眦动脉优势供血。

• 鼻镜：top 10%值呈"双极分布"（顶部和底部），而top 30%值集中于中部（p<0.05），反映唇动脉的供血模式。该发现首次量化证明了不同解剖亚区的热异质性。

讨论部分强调了三项突破性进展：首先，AI分割实现了像素级ROI定位，克服了传统矩形/圆形ROI包含周边皮肤的缺陷。其次，聚焦血管化亚区（top 10%/30%）的策略使温度变化模式的解释性显著提升，这对检测应激等短暂生理变化尤为重要。最后，空间分布图谱为未来研究提供了解剖学参考——例如眼部检测应优先关注腹侧区域，而鼻镜分析需注意中部区域的热特征。

这项研究的意义超越方法学创新：通过建立眼鼻温度变化模式与血管解剖的关联，为开发新一代牲畜健康监测系统奠定了理论基础。特别是将AI分割与IRT结合的范式，可扩展至其他物种的福利评估，如马匹运动应激或羊群剪毛反应的监测。团队也指出当前模型mAP（0.6）的局限，建议通过多模态数据融合（RGB+热成像）进一步提升ROI检测精度。这些发现不仅推动无创监测技术的发展，更深化了对牲畜生理热调节机制的理解，最终服务于精准畜牧业和动物福利提升。