Neural Network-Aided Milk Somatic Cell Count Increase Prediction
Rattachement africain : hu. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Subclinical mastitis (SM) is the most economically damaging yet often visually undetectable disease of dairy cows. Early detection and treatment can reduce the loss caused by the disease; thus, the continuous improvement of SM diagnostic methods is necessary. Although milk's somatic cell count (SCC) is commonly measured for diagnostic purposes, its direct determination is not widely used in everyday practice. The primary objective of our work was to investigate whether the predictive value of SM diagnostics can be improved by training artificial neural networks (ANNs) on data generated using typical conventional milking systems. The best ANN classifier had a sensitivity of 0.54 and a specificity of 0.77, which is comparable to performances of various California Mastitis Tests (CMT) found in the literature. Combining two diagnostic tests, ANN and CMT, we concluded that the positive predictive value could be up to 50% higher than the value provided by the individual CMT. While implementing CMT is a labor-intensive process on herd-level, in milking machines where milk properties or milk yield data can be measured automatically, similar to our work, SCC-increase predictions for all individuals could be obtained daily basis.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Neural Network-Aided Milk Somatic Cell Count Increase Prediction
- Date Crossref
- 29/04/2025
- Éditeur
- MDPI AG
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Eötvös Loránd University Department of Physics of Complex Systems pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
University of Veterinary Medicine Centre for Bioinformatics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Magyar Agrár- és Élettudományi Egyetem pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Doctoral School of Animal Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Department of Physics of Complex Systems — Eötvös Loránd University, Centre for Bioinformatics — University of Veterinary Medicine et Magyar Agrár- és Élettudományi Egyetem, avec 1 autre affiliation.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.