JP2023522679A - 動物における重要な生物学的状態の改善された検出のための装置および方法 - Google Patents
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Abstract
本明細書の実施形態は一般に、動物における重要な生物学的状態の改善されたスクリーニングのための装置および方法に関する。装置および方法は動物について収集された高解像度赤外線サーモグラフィ画像を使用して、動物についての熱情報および行動情報の両方を取得することを含み、熱情報および行動情報の両方を使用して、動物における生物学的に重要な状態を示す包括的な熱的生存率値を生成することができる。【選択図】図１
Description
（関連出願の相互参照）
本特許出願は2020年4月17日に出願された米国特許出願第63/011,529号に対する優先権の利益を主張し、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
本特許出願は2020年4月17日に出願された米国特許出願第63/011,529号に対する優先権の利益を主張し、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
本明細書の実施形態は、全体として、動物における重要な生物学的状態の改善されたスクリーニングのための装置および方法に関する。より具体的には、本明細書の実施形態が動物における重要な生物学的状態を示す包括的な熱プロファイルを検出するための改良された装置および方法を対象とする。
動物の生活には、多数のバイオメトリック測定値および発現される特性に影響を及ぼす、多くの生物学的事象が存在する。いくつかの事象は、変化する環境温度、変化する成長期間、もしくは思春期または発情などの変化する内分泌事象に適応するときなど、動物が示す正常な生物学的機能である。動物における生物学的に重要な状態を検出、診断、および治療する能力は、使用されるスクリーニング方法の有効性、およびそのような方法が展開されるタイミングに大きく依存する。疾患などの生物学的状態の早期検出は、動物の生物学的状態についての信頼できる包括的な情報が生物学的状態の発症の早期に容易に利用可能であることを必要とする。
例として、動物の生涯を通して家畜が経験する多くの動物管理事象はその全体的な福祉、性能(例えば、それが生産する食品の品質)、および必要とされる農業資源のコストに影響を及ぼし得る。取扱いおよび輸送、共交配、競売、ならびに、えさが与えられない期間にさらされることは、動物にストレスを引き起こし、それらの免疫系を妨害し、疾患の発生率を増加させる可能性がある。管理されないままでは、このような事象は、農産業にかなりの経済的影響を及ぼす可能性がある。動物性製品の生産のための農業資源の使用は、人口が増大し、カーボンフットプリント及び温室効果ガス排出を低減する必要性が高まるにつれて、ますます精査されている。さらに、動物管理事象の影響を監視および制御することは、動物の福祉および品質の改善、ならびに炭素フットプリントおよび温室効果ガス排出の低減などの全体的な環境上の利益につながり得る。
有効な動物管理は、動物がいつ定常状態または非定常状態(例えば、疾患状態、生殖状態、または成長期)にあるかを迅速かつ非侵襲的に決定し、適用可能な場合、そのような生物学的に重要な状態をできるだけ早く診断および治療する能力に大きく依存することが一般に認識されている。例えば、ウシの呼吸器疾患は、臨床スコアまたは症状が観察される前に動物が疾患の経過に十分に入り得るという、ヒトと同じ課題を提示し得る。動物介護者は多くの場合、全ての動物の包括的な抗生物質治療を試みるべきかどうかの決定を任せられる。この決定は、疾患に対する効果のないアプローチ(および抗生物質耐性の危険な悪化)、時間および費用の増加をもたらす。対照的に、介護者が、病気の動物をより早く、および、より効果的に、真陽性(TP)または真陰性(TN)として識別することができる場合、より目的に合った治療および隔離体制を展開することができる。動物における重要な生物学的状態を監視することは、動物園および野生生物学的状況と同様に、農産業にとっても、ますます重要になってきている。なぜなら、そのような状態は、多くの生体測定および特性(例えば、動物の代謝効率)に影響を及ぼし得るからである。
残念なことに、動物の生物学的状態の臨床的徴候を検出する従来のアプローチは観察可能な徴候が、しばしば、状態(例えば、疾患状態、または病気)の経過の後期に生じるので、不十分な診断結果を提供する。「ペンチェック」として知られる従来のアプローチは労働集約的かつ主観的であり、現場の動物介護者が日常的に動物を観察し、あらゆる異常な行動パターンまたは病気の臨床的徴候(例えば、食欲の喪失による摂食の減少など)を検出することを必要とする。さらに、病態が認識されたとしても、多くの場合、群れ全体にわたる感染症の広がりを止めるために、または他の群れや動物種(ヒトを含む)への伝播を防ぐためには遅すぎる。
急性期タンパク質および/または血液学的評価の使用など、動物における生物学的状態を検出するより正確なアプローチが知られている。ペンチェックはこれらのより信頼できるアプローチと組み合わせることができるが、結果は動物からの生物学的試料の捕捉および侵襲性のインビボ（ｉｎ ｖｉｖｏ）収集を必要とするので、依然として不正確であり得る。動物が捕捉され、それ自体が拘束されるという要件はストレスを引き起こし、収集されたデータの不正確さをもたらす。さらに、動物介護者がペンチェックおよび試料採取の両方のために存在するという要件は、試験の時間およびコストを増加させるだけでなく、動物にさらなるストレスを与える。
動物における生物学的状態の検出を改善するための試みが、例えば、非侵襲的赤外線サーモグラフィ(IRT)の使用によってなされてきた。IRTは動物における熱の散逸を測定し、次いで、散逸を特定の疾患状態と相関させるために使用することができる。動物の熱損失の約60%が赤外線範囲で起こりうることを考えると、IRTは動物の生物学的状態の変化の早期指標として用いることができる。さらに、コロナウイルスなどの新規な空気媒介性ウイルスの最近の出現、および感染症の症状としての、結果として生じる発熱に伴い、効果的な熱検出デバイスおよび使用方法の必要性が著しく増大している。
動物におけるストレスなどの生物学的状態を同定するために使用されるIRTの初期の例は公知であり、ストレスは、例えば、輸送または他の環境因子によって引き起こされる。残念なことに、初期のIRT方法はストレスまたは発熱による熱損失を検出することのみによって制限され、より広範囲の重要な生物学的状態(例えば、非疾患状態)を検出するために赤外線サーモグラフィの使用の、より洗練された方法の必要性を残す。
IRT法の他の初期の例は、獣医学的およびヒト医学的用途の両方を含む、より広範囲の生物学的状態を研究することを試みた。しかしながら、そのような例は典型的には熱画像を収集することを伴うが、その後、画像からの熱データを、単一の又は局所的な温度情報に圧縮することを伴うため、精度に欠けている。
上記の制限に加えて、動物介護者はまた、正確なデータ収集に必要な、特定の業界標準、手順、およびプロトコルからの指針なしに、彼らの自由に任された、多種多様な熱検出デバイスであふれている。いくつかのデバイスは放射測定(定量的)であるが、他のデバイスはそうではない。いくつかのデバイスは著しく異なる範囲の熱分解能および能力を有し、動物間の異なる解剖学的領域上で使用するようにプログラムされる。いくつかのデバイスはスポット検出器を用いて群衆を走査するために使用され、デバイスはユーザの判断/意見によって決定される所定のカットオフ値に設定される(そのようなデバイスはまた、技術的エラー、正確さの欠如、およびスポット放射計から一般に生じる可変精度を生じる傾向がある)。
結果として、熱バイオメトリック情報を収集する多くのIRT方法は低解像度(少数のピクセル)デバイスの使用によって、また、1つの解剖学的領域からの単一の熱値のみの収集によって、環境変動に対する補正なしに、および、走査されるデバイスまたは身体部分のいかなる標準化もなしに、悩まされ続けている。確認として、既存のサーモバイオメトリック法の制限が十分に文書化されている(例えば、非特許文献１参照）。
少なくともこれらの理由から、動物における生物学的状態を検出、診断、および治療する、改善された非侵襲的、早期かつ正確な装置および方法が依然として必要とされている。動物の生物学的状態を検出および診断するIRT方法の信頼性および精度を改善するいくつかの改善された手段は、IRT測定値を行動バイオメトリック(例えば、微小挙動またはクラスタリング)と組み合わせることであった（例えば、特許文献１、２又は３参照）。IRT技術が進歩し続けるにつれて、また、新たな、より複雑な生物学的状態が動物(例えば、新規ウイルス)において生じるにつれて、動物における生物学的状態の正確で信頼できるスクリーニングのためのさらなる改善された装置および方法論の必要性が残っている。
"Thermometer guns on corona virus front lines are notoriously not accurate", The New York Times, Feb 14, 2020
実施形態によれば、動物における少なくとも1つの生物学的状態を識別するためのコンピュータ実装システムが提供され、このシステムは動物についての赤外線サーモグラフィ画像を取得するための少なくとも1つの高解像度放射測定撮像デバイスを提供することを含み、撮像デバイスはプロセッサに動作可能に接続され、プロセッサは赤外線サーモグラフィ画像を受信し、動物についての熱情報を取得するために画像を分析すし、熱情報を利用して少なくとも1つの熱プロファイル値を計算するようにプログラムされ、熱プロファイル値は、動物における少なくとも1つの生物学的状態を示す。少なくとも1つの生物学的状態は、疾患状態、動物の代謝効率、および/または生殖状態を含み得る。
いくつかの実施形態では、熱情報が5つの要因のうちの少なくとも1つを含むことができる。例えば、少なくとも5つの因子は、動物についての4つの熱因子と、動物の環境についての1つの熱因子とを含む。他の実施形態では、熱情報が少なくとも1つの熱コートパターンを含むことができる。
いくつかの実施形態では、プロセッサが、赤外線サーモグラフィ画像を受信し、画像を分析して、動物に関する行動情報の少なくとも1つの形態を取得し、行動情報を熱情報と組み合わせて、動物における少なくとも1つの生物学的状態を示す熱プロファイル値を生成するようにさらにプログラムされてもよい。少なくとも1つの行動情報は、動物に関する運動学的表現または解剖学的側面を含むことができる。
実施形態によれば、動物における重要な生物学的状態を識別するためのコンピュータ実装方法が提供され、この方法は高解像度放射測定撮像デバイスから動物についての少なくとも1つの赤外線サーモグラフィ画像を取得することと、動物についての熱情報を取得するために動物についての少なくとも1つの赤外線サーモグラフィ画像を処理することとを含み、熱情報は熱プロファイル値を計算するために使用され得、熱プロファイル値は動物における少なくとも1つの生物学的状態を示す。少なくとも1つの生物学的状態は、疾患状態、代謝効率、および生殖状態からなる群から選択され得る。
いくつかの実施形態では、熱情報が5つの要因のうちの少なくとも1つを含む。例えば、少なくとも5つの因子は、動物についての4つの熱因子と、動物の環境についての1つの熱因子とを含む。他の実施形態では、熱情報が少なくとも1つの熱コートパターンを含む。
いくつかの実施形態では、本方法が、赤外線サーモグラフィ画像から動物に関する少なくとも1つの行動情報を取得することと、行動情報を熱情報と組み合わせて熱プロファイル値を生成することとをさらに含むことができ、熱プロファイル値は動物における少なくとも1つの生物学的状態を示す。例えば、行動情報は、動物に関する運動学的表現または解剖学的側面を含むことができる。
実施形態によれば、動物についての包括的な熱プロファイル、動物における重要な生物学的状態を検出、診断、および治療するための熱プロファイルを生成するための信頼性の高い手段を提供するような、動物の高解像度非侵襲的放射測定画像のための装置および方法が開示される。本明細書では、説明される装置および方法が熱情報および/または行動情報の使用を提供することができ、そのような情報は少なくとも1つの赤外線サーモグラフィ画像を介して動物について同時に取得され、動物についての重要な生物学的状態を示す、動物についての少なくとも1つの熱プロファイルを生成するように動作する。
概して、動物の「生物学的状態」という用語は、任意の生理学的状態、定常または非定常状態、発熱および/または疾患状態を意味し、ウイルス、細菌、真菌、酵母、マイコトキシンなどによって引き起こされる疾患、例えば、限定されないが、主にウイルス感染(例えば、コロナウイルスに限定されない)によって引き起こされる複雑な病原体によって引き起こされる呼吸器疾患状態、気道(例えば、上気道に限定されない)の呼吸器疾患状態、発情、排卵、および／または成長状態を含む生殖状態、代謝効率を含む。いくつかの生物学的に重要な疾患状態が本明細書に記載されているが、そのような生物学的状態は例示の目的のためにのみ提供されている。
本装置および方法論は当技術分野で認識され得るように、他の生物学的に重要な状態を検出、診断、および治療するために使用され得ることが企図される。生物学的状態という用語はまた、任意の農業的に重要な状態を含んでもよく、個々の動物またはそれは群飼された動物の集団において決定されてもよいことが理解されるべきである。
本明細書に記載される生物学的状態は、気温(熱的に中性のゾーン)、湿度、または生物学的状態に影響を与え得る他の要因などの他の環境要因を考慮して、または考慮せずに、検出、診断、および治療され得ることを理解されたい。すなわち、本装置および方法は環境、定常状態変化(例えば、成長曲線)、ならびに免疫チャレンジおよび/または疾患によって駆動され得る非定常状態によって生じ得る温度変化を測定することによって、動物における生物学的状態を検出するために使用され得る。
本明細書に記載される装置および方法は、動物が単独であるか、または檻に入れられた動物の群れであるかにかかわらず、動物識別手段(例えば、RFIDタグ)によって識別されるように、動物に関する画像の記録を自動的に捕捉するように動作するシステムを提供することを含む、動物における生物学的状態を検出、診断、および治療するための手段を提供し得ることを理解されたい。
実施形態によれば、本装置および方法は、動物に関する温度および行動情報の両方を同時に捕捉するための少なくとも1つの高解像度撮像デバイスの使用を含む。いくつかの実施形態では、装置が、動物についての複数の赤外線サーモグラフィ画像、すなわち、電磁放射または放射測定を捕捉し、測定するためのデバイスを備えてもよく、さもなければ、動物によって放出される熱放射の強度として説明される。いくつかの実施形態では、装置が動物についての複数の行動測定値を捕捉し、測定するためのデバイスを備えてもよい。
限定されるものではないが、本撮像デバイスの一例は30℃で<0.04℃の熱感度および±2%の精度を有する、FLIR ThermaCAM S60 高解像度カメラ(例えば、320x 240ピクセル、非冷却マイクロボロメータFBA検出器技術)などの広域赤外線サーモグラフィカメラを含み得る。本撮像デバイスはまた、FLIR ThermaCAM A65またはA35、あるいはそれぞれ少なくとも640x 512または320x 250の解像度を有する他のそのような市販のデバイスを含んでもよい。そのような撮像デバイスは高感度熱撮像、精密温度測定、および広範囲のデータ分析能力を特徴とする、強力なリアルタイムデータ取得システムを備えることができ、76,000を超える画素を有する高解像度の長波画像の捕捉を提供する。
複数の画像は、リアルタイムで自動的にキャプチャされ得る。複数の画像はビデオ(たとえば、数秒または数分のビデオクリップ)として連続的にキャプチャされ得る。いくつかの実施形態では、複数の画像が動物の存在によって起動されるモーションセンサを介して自動的にキャプチャされ得、イーサネット接続を介して中央ハブに位置するイーサネットスイッチに接続され得る。例えば、本システムは動物が装置に接近または存在する場合に、撮像装置における、その近傍の、またはその周囲の領域における動きを検出するための少なくとも1つの動き検出器を含むことができる。理解されるように、少なくとも1つの装置に接近しているかまたは存在している動物の検出に加えて、動物の識別、ならびに動物についての熱的および行動的情報の両方を捕捉することができる。いくつかの実施形態では、本システムは、限定はしないが、領域内の湿度、温度、および水分を含む、領域内の環境パラメータを連続的に監視するための1つまたは複数のセンサをさらに備え得る。
他の実施形態では、装置が、複数のマルチスペクトル画像(MSI)を捕捉および測定するためのデバイスを備えてもよく、一方、他の実施形態では、装置が、運動学的表現および/または解剖学的(顔面)側面画像を捕捉および測定するためのデバイスを備えてもよいことが企図される。例えば、いくつかの実施形態では、本システムが本明細書で説明する撮像デバイスと共に使用するための視覚またはレーザ点群デバイスを備え得る。
いくつかの実施形態では、複数の画像が、複数の撮像デバイスによって捕捉されてもよく、そのようなデバイスは、動物の囲い全体の様々な領域に配置される。各撮像デバイスはデバイスから画像を受信し、そこからの情報をその分析のために統合するために、中央プロセッサに動作可能に接続され得る(以下でより詳細に説明される)。
本明細書では、少なくとも1つの撮像デバイスが、画像が中央プロセッサによって自動的に転送、アップロード、または受信され得るように、対応する機器およびコンピュータソフトウェアに動作可能に接続され得る。いくつかの実施形態では、撮像デバイスが有線ネットワークを介して中央プロセッサと通信するように適合され得、画像情報はプロセッサを介してローカルに収集され、視聴および/または分析のために、有線ネットワークを介してプロセッサに関連するホストデータベースに送信され得る。他の実施形態では、少なくとも1つの撮像デバイスが遠隔閲覧および/または分析のための通信構成要素を介してワイヤレスネットワークを介してプロセッサと通信するように適合され得る。
少なくとも1つの撮像デバイスは、少なくとも1つの動物が存在する場所またはその近くに配置されてもよい。例えば、少なくとも1つの撮像デバイスは動物牧場、妊娠を含む囲い、苗床、および商業畜舎などに、またはその近くに配置されてもよい。いくつかの実施形態では囲いが限定するものではないが、水または飼料ステーション、かいばおけまたは自動フィーダを備えてもよい。少なくとも1つの撮像デバイスは囲いに、または囲いの近くに取り外し可能に、または永続的に取り付けられてもよい。当業者によって理解されるように、囲いは動物の動きを拘束または低減することなしに、動物の近くの少なくとも1つの撮像デバイスの位置決めを提供することを含む、本明細書における所望の機能を達成する任意の領域または構造を備え得る。
他の実施形態では、少なくとも1つの撮像デバイスが、無人航空機、飛行ロボット、ドローン、または他のソフトウェア制御された空中デバイスなどによって、動物の上に吊り下げられてもよい。さらに他の実施形態では、少なくとも1つの撮像デバイスが手持ちのデバイスを備えてもよい。限定されるものではないが、少なくとも1つの撮像装置は、本明細書で達成されるように、具体的には動物を妨害することなく(すなわち、動物がそのような情報が収集されることに気付くことなく)、動物についての少なくとも熱的および行動的情報を正確に取得するように、任意の方法で位置決めされてもよい。
いくつかの実施形態では、少なくとも1つの撮像デバイスが、少なくとも1つのタイムスタンプ付き画像を自動的に収集するように動作可能であってもよく、そのような画像は撮像デバイスまたはその付近における動物の存在によってトリガされる。各タイムスタンプ付き画像は、「行動事象」として分類され得、動物についての行動プロファイルを生成するためにさらに分析され得る(以下でより詳細に説明される)。
実施形態によれば、本装置および方法は、動物についての行動情報の少なくとも1つの形態(例えば、生体力学的特徴)の捕捉を提供することができ、行動情報は、動物についての行動プロファイルを生成するために収集および分析される。いくつかの実施形態では、行動プロファイルが単独で考慮されるか、または少なくとも1つの熱プロファイルと組み合わせて考慮されるかにかかわらず、行動プロファイルが動物における少なくとも1つの生物学的に重要な状態を示し得る。
実施形態によれば、本装置および方法は、画像、例えば、動物の顔(耳)、側腹部、または尻部(尾部)の熱トポグラフィの変化を検出するための手段を提供することができる。本装置および方法はさらに、トポグラフィに対応する熱プロファイル、たとえば、尾の移動または尾の弧状の動き、「テールウォブル（ｔａｉｌ ｗｏｂｂｌｅ）」、および/または耳の配置/角度を取得するための手段を提供することができる。いくつかの実施形態では、ここで取得されている少なくとも1つの形態の行動情報が、少なくとも1つの熱プロファイルに対応し得る。例えば、本明細書に記載されるように、動物についての熱パターンは、特定の温度プロファイル(例えば、動物の尻における温度差)を示し得、前記プロファイルは行動(例えば、尻における尾の配置)と相関する。
すなわち、例えば、温度変化が動物の尻での減少として観察される場合、前記温度低下
は動物の尾が直接下方に配置されている(すなわち、尾が真っ直ぐ下方に配置されている)ことと相関し得ることが示され得る。あるいは、温度変化が動物の顔面での減少として観察される場合、前記温度低下は動物の耳が後方に配置されている(すなわち、動物の耳が押し戻され得る)ことと相関し得ることが示され得る。当業者によって理解され得るように、ここで定義されている画像が動物の異なるプロファイルから得られる場合、関連して異なる目印が存在する(例えば、プロファイルが動物の頭部のものである場合、目印は、耳が垂れ下がっているか、または後方に押されていることが観察される場合、異なり得る)。
は動物の尾が直接下方に配置されている(すなわち、尾が真っ直ぐ下方に配置されている)ことと相関し得ることが示され得る。あるいは、温度変化が動物の顔面での減少として観察される場合、前記温度低下は動物の耳が後方に配置されている(すなわち、動物の耳が押し戻され得る)ことと相関し得ることが示され得る。当業者によって理解され得るように、ここで定義されている画像が動物の異なるプロファイルから得られる場合、関連して異なる目印が存在する(例えば、プロファイルが動物の頭部のものである場合、目印は、耳が垂れ下がっているか、または後方に押されていることが観察される場合、異なり得る)。
より詳細に説明されるように、本装置及び方法は、動物の生体力学的特徴を分析するためのバイオメトリックに基づく手段を含むことができる。いくつかの実施形態では、装置および方法が光学運動システムを使用して反射マーカを追跡するための定量化アルゴリズムおよび画像分析の使用を含んでもよい。3次元場(例えば、X、Y、およびZ)を含むバイオメトリック技術は動物科学における生体力学的異常および歩行（ｇａｉｔ）を同定するために、運動を正確に分析するために、うまく使用されている。例えば、3D運動学を用いて、動物における微小前弯運動(例えば、小さな骨盤側の側方および前後運動)を同定することもでき、このような運動は、排卵前の24時間の期間中に生じることが示されている。姿勢角などの他の情報は家畜生産における診断目的(例えば、動物における生物学的に重要な状態の検出)のために使用され得る行動バイオメトリックを測定するために、近位および遠位身体セグメントのための空間基準軸を介した運動の関節運動を分析することによって、これらのタイプの生体力学的データを補完する。
したがって、いくつかの実施形態では、本装置および方法が、動物に関するバイオメトリックベースの情報を収集および分析するための手段を備え得、そのような情報は動物における少なくとも1つの生物学的に重要な状態を示す。例えば、限定するものではないが、本装置および方法は、動物の姿勢(角度)変化によってトリガされる運動生体力学を取得し、特徴付けるために動作可能な、動物に関する少なくとも1つの熱画像のための手段を備えてもよい。例えば、ここで記載されている3D運動学は、限定されないが、異なるサイズ(マクロ、中間、およびマイクロ)での、骨盤傾斜、側方骨盤シフト(左右)、足打ち（ｆｏｏｔ ｓｔｒｉｋｅｓ）(左右)、および尾の動きに関連する姿勢角のわずかな変化を検出するように動作可能であり得る。いくつかの実施形態では、本装置および方法が、例えば、自然循環するウシにおける発情期、発情前期、および排卵日などの異なる生物学的状態を区別するために使用することができる生物学的状態の検出中の姿勢角のこれらの変化の頻度に基づいて最適基準値を識別することによって、行動プロファイルの特徴付けを最適化するように働くことができる。すなわち、例えば、示されるように、動物についてのここで収集された行動バイオメトリック情報は、変化し得、そのような変化は動物における生物学的状態の開始を反映する(例えば、発情前(ベースライン)期間と比較して推定発情期間中に排卵が近づくにつれて生じる変化)。
実施形態によれば、本装置及び方法は、動物に関する少なくとも1つの赤外線サーモグラフィ画像の処理及び分析を提供して、動物における少なくとも1つの重要な生物学的状態を反映する少なくとも1つの包括的な熱パターンを生成することができる。
概して、動物の「熱パターン」という用語は動物について決定された包括的な熱または温度情報を意味し、熱情報は、少なくとも1つの赤外線サーモグラフィ画像から得られる。いくつかの実施形態では、限定されないが、熱情報は、第1の領域(例えば、眼)の最高温度(TMax)、少なくとも1つの第2の領域(例えば、頬)についての平均温度(Ｍｅａｎ ℃）、それらの間の差(例えば、TMaxおよびＭｅａｎ ℃のΔ℃）、規格化された環境効果(例えば、予想される温度が何であり、何の温度が実際に検出されるかの回帰)、および熱トポグラフィ(観察される疾患の前に発現される温度および/または前臨床症状と組み合わせて使用することができる)、熱パターン、熱対称性または非対称性、ならびに変動(例えば、増加および減少)を含む、全体的な熱パターンを生成するために使用され得る、複数の因子を含み得る。
いくつかの実施形態では、動物の「熱パターン」という用語が動物について決定された包括的な熱または温度情報を意味し、熱情報は、これらに限定されないが、熱コートパターンまたは「TCP」を検出するために、動物の皮膚上で収集および/または測定された赤外線サーモグラフィ情報を含み、少なくとも1つの赤外線サーモグラフィ画像から得られる。例えば、熱パターンは熱パターン(例えば、TCP)のサイズ、形状、および発生を比較するために、少なくとも1つの赤外線画像の画像分析を実行することを含んでもよい。すなわち、いくつかの実施形態では、熱パターンが、所定の関心領域を使用して、TCP内のピクセルの数または量、ならびにTCPの長さおよび幅を測定することによって、動物についての前記画像を処理することを含んでもよい。いくつかの実施形態では、TCP内のピクセルの数または量を測定することは画像を走査し、画像の代表的な部分を決定すること(すなわち、熱プロファイルの最適化されたまたは最良の表現に基づいて画像の幾何学的部分をグラフィカルに選択すること)を含み得る。次いで、処理された情報を使用して、データをランク付けし、代表画像(例えば、最大TCP)を選択し、熱パターンの分析のために選択された最大TCPを利用することができる。加えて、いくつかの実施形態では、熱パターンが少なくとも1つの赤外線画像の写真スケール分析を実行することを含んでもよく、そのようなスケール分析は生物学的状態の各段階について形状および拡散の周波数(例えば、SAS 9. 4におけるProc Freq)を計算することによって実行される。
後述するように、ここで生成されている熱パターンは、動物における少なくとも1つの生物学的状態を決定および/または検出するのに著しく効率的かつ効果的であり、具体的には、(手持ち式熱放射計で一般に使用されるように)単一の熱ピクセル温度点を単に利用するよりも効率的かつ効果的である。本明細書では、1つまたは複数の試験アプローチがスクリーニング段階で導入され、試験感度を増加させ、真の陽性が見逃されたようなものをなくしても、そうでなかろうと、1つまたは複数の試験アプローチが本装置および方法と併せて、またはそれと並行して使用され得ることが企図される。
実施形態によれば、本装置および方法は、異なる動物について撮影された複数の画像を区別することができるように、少なくとも1つの動物識別手段(例えば、耳タグ、塗料または他のマーキング、埋め込みタグなど)をさらに備えることができる。いくつかの実施形態では、少なくとも1つの特有のデジタル識別タグ(例えば、RFIDタグ)を検出するために、本システムは、少なくとも1つの無線周波数識別(RFID)トランスポンダと、それに結合されたセンサとを備えることができる。そのような実施形態では、システムが無線周波数信号を送信し、前記信号を読み取ることができるパネルリーダ(Alflex EID System)などの少なくとも1つのRFIDリーダをさらに備えることができる。そのようなパネルからのタグ情報は、イーサネット(登録商標)コンバータ(B&B Electronics)に通信され得、イーサネット(登録商標)コンバータはリーダからの信号を多重化し、イーサネット(登録商標)スイッチのポートの1つに接続され得る。
本明細書では、少なくとも1つの動物識別手段(例えば、耳タグ、無線周波数識別(RFID)タグ、塗料もしくは他のマーキング、埋め込みタグなど)が、少なくとも1つの撮像デバイスに、またはその近くに配置され得、動物に関する動物識別情報を、処理のために中央プロセッサに送信するように動作し得る。いくつかの実施形態では、動物識別手段が動物識別手段上の各RFIDタグが少なくとも1つの撮像デバイスに、またはその近くに配置され得るように、無線周波数識別(RFID)トランスポンダを備えてもよい。
実施形態によれば、本装置および方法は、少なくとも1つの中央プロセッサによる処理
のために送信される複数の画像を提供することができる。中央プロセッサは、様々なタイプの画像処理アルゴリズムおよび/または様々な動作モード(記録されたビデオ画像を処理および記憶することを含む)を実行するように適合され得る。中央プロセッサは、電力構成要素およびメモリ構成要素を有し、少なくとも1つの熱画像形成デバイスに動作可能に接続される、中央処理ユニット(CPU)などを備えてもよい。いくつかの実施形態では、プロセスが動物についての1つまたは複数の重要な生物学的状態を示す情報を表示するための表示構成要素を備え得る。プロセッサは例えば、少なくとも1つの熱画像形成デバイスを制御して、そこから赤外線サーモグラフィ画像を取得し、画像は、プロセッサによって処理されて、動物に関する熱情報および行動情報の両方を取得する。次いで、得られた熱および/または行動情報に基づいて、プロセッサは動物についての熱プロファイルを生成するように動作し、前記熱プロファイルは、動物における少なくとも1つの生物学的に重要な状態を示す。
のために送信される複数の画像を提供することができる。中央プロセッサは、様々なタイプの画像処理アルゴリズムおよび/または様々な動作モード(記録されたビデオ画像を処理および記憶することを含む)を実行するように適合され得る。中央プロセッサは、電力構成要素およびメモリ構成要素を有し、少なくとも1つの熱画像形成デバイスに動作可能に接続される、中央処理ユニット(CPU)などを備えてもよい。いくつかの実施形態では、プロセスが動物についての1つまたは複数の重要な生物学的状態を示す情報を表示するための表示構成要素を備え得る。プロセッサは例えば、少なくとも1つの熱画像形成デバイスを制御して、そこから赤外線サーモグラフィ画像を取得し、画像は、プロセッサによって処理されて、動物に関する熱情報および行動情報の両方を取得する。次いで、得られた熱および/または行動情報に基づいて、プロセッサは動物についての熱プロファイルを生成するように動作し、前記熱プロファイルは、動物における少なくとも1つの生物学的に重要な状態を示す。
いくつかの実施形態では、中央プロセッサが各動作モードのための、およびメモリ構成要素または一般情報データベースに記憶され得る複数の赤外線サーモグラフィ画像を分析するための処理構成要素またはコード(たとえば、ソフトウェアまたは構成データ)の一部として、ソフトウェアおよび/またはハードウェアに統合され得ることを理解されたい。複数の画像からの情報は別個のコンピュータ可読媒体(たとえば、ハードドライブ、コンパクトディスク、デジタルビデオディスク、またはフラッシュメモリなどのメモリ)によって記憶され、本明細書で開示される様々な方法を実行するためにコンピュータ(たとえば、論理またはプロセッサベースのシステム)によって実行され得る。
いくつかの実施形態では、少なくとも1つの中央プロセッサが、情報を収集、送信、および/または受信するように動作可能なインターネット接続または他のネットワークパラダイムなどを介して、遠隔で監視および制御され得る。プロセッサは任意の関連するインターネットベースのプログラムを実行するようにプログラムすることができ、熱画像および現在の温度データのライブビデオを処理するように動作することができる。システムは、カメラ位置、角度、焦点及び放射率を介した熱画像の管理を含む、遠隔制御がなされてもよい。限定ではないが、中央プロセッサは、有線または無線信号を介して、複数のユーザインターフェース(例えば、デスクトップコンピュータ、ノートブックコンピュータ、ラップトップコンピュータ、携帯電話およびタブレットなどのモバイルデバイス)を介して、クラウドコンピューティングを介して、アプリケーションプログラムインターフェース(「API」)などを介して、情報を送信または受信するように動作可能な任意の形態のデバイスを備え得る。
いくつかの実施形態では、プロセッサが、少なくとも1つの一般情報データベースに動作可能かつ電子的に接続されてもよく、データベースは動物に関する履歴データおよび/または当技術分野で知られている任意の他の関連情報(たとえば、本明細書で説明する予測熱プロファイル計算に使用され得る任意の情報)を含む。
いくつかの実施形態では、少なくとも1つの中央プロセッサが、動物についての少なくとも1つの熱プロファイルを同時にかつ連続的に生成し、フィードバックおよび機械学習システムに従って一般情報データベースを更新するように動作することができ、そのような更新は一般情報データベースからの情報をさらに組み込み、前記情報を更新する。中央プロセッサは動物に関する熱情報の検出および分析、動物に関する行動情報の検出および分析、またはその両方を含む1つまたは複数の異なる動作モードを実行することができ、動作モードは、動物における複数の重要な生物学的状態を決定するために予め決定され、および/または選択される。
本明細書において、本開示は全体としてウシおよびブタに関するが、本装置および方法論は、限定されないが、ヒト、家畜反芻動物、および、ウシ、ウマ、家畜有蹄動物および家禽を含む家畜などの単胃動物を含む任意の動物における生物学的状態を検出、診断、および治療するために利用され得ることを理解されたい。
解析:
ここで、本装置および方法を、以下の実施例によってより詳細に説明する。
ここで、本装置および方法を、以下の実施例によってより詳細に説明する。
実施例
実施例1:本実施例は、生物学的状態が呼吸器疾患などの少なくとも1つの疾患を含む、動物における生物学的状態の検出、診断、および治療のための本装置および方法の使用を実証する。記載されるように、動物についての包括的な熱パターンが生成され、前記熱パターンは、動物における少なくとも1つの生物学的に重要な状態を示す。
実施例1:本実施例は、生物学的状態が呼吸器疾患などの少なくとも1つの疾患を含む、動物における生物学的状態の検出、診断、および治療のための本装置および方法の使用を実証する。記載されるように、動物についての包括的な熱パターンが生成され、前記熱パターンは、動物における少なくとも1つの生物学的に重要な状態を示す。
上記のように、動物におけるウイルス感染による呼吸器疾患を治療することは必須である。例えば、呼吸器疾患はウシにおける最も重要な疾患の1つであり、そのような疾患は、ウシコロナウイルス(BCV)、ウシウイルス性下痢ウイルス(BVDV)、ウシ呼吸器合胞体ウイルス(BRSV)、ウシヘルペスウイルス1型(BHV-1)およびウシパラインフルエンザウイルス3型(BPIV3)を含むウイルス感染によって主に誘発される病原体の複合体によって引き起こされる。残念なことに、臨床スコア(症状)が観察されるまでに、動物は疾患の経過に十分に入り、動物介護者は、全ての動物を抗生物質で治療するかどうかの戦術的決定に取り組まなければならず、この戦略はウイルス疾患の制御に有効ではなく、さらに高価であり、抗生物質耐性を悪化させる。動物モデルによるチャレンジは、ヒトと同じである。
呼吸器疾患などの生物学的に重要な状態に罹患している真陽性(TP)または真陰性(TN)動物のより早期およびより効果的な検出、診断のための装置および方法が必要とされている。
実施形態によれば、動物における重要な生物学的状態を同定するための装置および方法が提供され、生物学的状態は疾患状態(例えば、呼吸器疾患状態)を含む。ここで記載されている装置および方法に加えて、対照データとして、臨床スコアおよび対応する臨床検査(例えば、血清学的検査、血液学的検査、コルチゾール検査、および中核体温)も実施し、データを分析した。
この実施例では、14頭の、複数の起源の、共交配された、最近輸送された市販の肉用子牛(平均220kg)をカナダ、アルバータ州、ラコームのAgriculture and Agri-Food Canadaの施設における肉牛動物ユニットに、1群のウシとして、持ち込んだ。
少なくとも1つの自動広域赤外線サーモグラフィ(IRT)撮像デバイス(例えば、FLIR S60高解像度カメラ(320x240ピクセル))を、動物の水ステーションまたはその近くに配置した。各少なくとも1つの撮像デバイスは動物が水ステーションに現れたときに、毎日数回、1日に複数の画像を捕捉し、デバイスは、水ステーションに入る1つ以上の動物の存在によって自動的にトリガされる。
例えば、少なくとも1つの撮像デバイスは、それ自体が複数の画像を自動的に取り込むように構成されたモーションセンサを備え、および/またはそれに動作可能に接続されてもよく、前記画像は一般に、動物、および/またはそれらの組み合わせについて取得される。次いで、画像は(後述するように)分析のために1つまたは複数のプロセッサに、およびさらなる分析のためにメモリ構成要素に画像を記憶するための1つまたは複数のデータベースに送信され得る。理解されるように、少なくとも1つの撮像装置によって取得された複数の画像は、動物に関する少なくとも熱情報、動物に関する行動情報、又はそれらの組
み合わせを含むことができる。
み合わせを含むことができる。
複数の画像の各々は中央プロセッサにおいて少なくとも1つの撮像デバイスによって受信され、プロセッサは各動物について少なくとも1つの包括的な熱パターンまたは熱プロファイル値(TPV)を生成するための動作モードに従ってプログラムされ、TPVは動物の生物学的状態(すなわち、動物の呼吸器疾患状態)を示す。
例えば、いくつかの実施形態では、プロセッサが少なくとも1つの赤外線サーモグラフィ画像を分析するための動作モードを動作させ、画像についての少なくとも5つの因子およびパターン(4つの熱因子および環境について補正された1つの熱因子)に基づいてTPVを生成するようにプログラムされてもよく、そのような因子およびパターンは本明細書に記載されるように、動物についての包括的なTPVを計算または生成するために使用される。理解されるように、ここで記載されているTPVは手持ち式熱放射計などの従来使用されている単一の熱ピクセル温度点、および赤外線サーモグラフィ画像(例えば、特許文献１～３に定義されている)から得られる従来の熱情報から、著しく区別され、より包括的である。
限定されないが、いくつかの実施形態では、ここで記載されている包括的TPVは以下の式を使用して生成され得る。
TPV = TMax + SD (TMax) + Mean℃ + ΔT (℃) + Residual
TMaxは複数の赤外線サーモグラフィ画像において検出された最高温度を意味し、この領域は最も高温の領域(すなわち、画像から記録された最も高温の温度)であると決定される。いくつかの実施形態では、TMaxが動物の眼、またはその周囲から得ることができ、前記値は次いで、眼のTMaxを含む。眼のTMaxが本明細書で実証されるが、TMaxは異なる解剖学的領域について検出され得ることを理解されたい。
TMaxは複数の赤外線サーモグラフィ画像において検出された最高温度を意味し、この領域は最も高温の領域(すなわち、画像から記録された最も高温の温度)であると決定される。いくつかの実施形態では、TMaxが動物の眼、またはその周囲から得ることができ、前記値は次いで、眼のTMaxを含む。眼のTMaxが本明細書で実証されるが、TMaxは異なる解剖学的領域について検出され得ることを理解されたい。
式中、SD(TMax)は、TMaxの偏差の程度を示す計算を意味する。例えば、理解され得るように、動物が疾患状態に入ると、動物の体温は変化する(すなわち、上昇する)。本明細書では、SD計算がTMaxの変化、すなわち、動物の周りの温度の分散の変化を示し得る。
Mean℃は動物、例えば、動物の皮膚(例えば、頬領域)についてとられる全体的な平均温度を意味する。ここで、Mean℃は少なくとも1つの赤外線サーモグラフィ画像から全体温度を取得することを含んでもよく、全体温度は約3cmの腹側、および、約3cmの眼の遠位の領域から取得される。全体的な平均温度(Tavg)は例えば、動物についての全体的な対称性プロファイルを検出するために測定され得る(例えば、動物が疾患状態に入ると、動物の顔/体において通常観察される全体的な非対称性が消散し得、平均温度がより対称になり得る)。
ΔTはTMax(例えば、眼について)とMean℃（例えば、皮膚について)との間の差を意味し、前記差は例えば、動物が疾患状態に入り、発熱により熱くなる場合に減少する。
残差（Residual）は期待平均温度値を意味し、そのような期待値は例えば、線形回帰分析によって決定される。いくつかの実施形態では、線形回帰分析が環境温度(TEnv; y軸)を、正常動物のコホート群から得られた温度(TAni; x軸)と比較することを含み得る。Residualは、また、「調整温度」と称され、例えば、全体的なTPVがその環境条件(例えば、動物が熱中性ゾーンの外側にあり得る場合)に起因する動物の温度の任意の変化に対して調整/補正される。Residual値は、参照値は取得され、Mean℃の予測のために用いられるように、経時的に取得された規格された温度値および異なる環境条件を使用して決定され得る。
より具体的には、図１が動物についての熱プロファイル値(TPV)の例示的な画像を提供し、動物は真陰性(TN;図１（Ａ）)の生物学的状態にあると決定され、次いで、同じ動物は真陽性(TP;図１（Ｂ）)の生物学的状態であると決定される。画像は、健康な状態からウイルス感染の状態まで追跡されたのと同じ動物について提供される。TN状態では動物の平均温度は34℃（SD 11.8 Delta T 22.8)であり、TP状態では平均温度は36.1℃（SD 5.2 Delta T 17)であった。測定は、正中前頭平野(図１（Ａ）)に対して90度の耳側面、および正中前頭平野(図１（Ｂ）)に対して60度の耳側面であった。示された画像は、疾患が進行することにつれて、皮膚に対する眼の熱値の差またはデルタTを実証する。
上記のように、図２を参照すると、実施形態に従って生成されたTPVは、P<0.01において、r = 0.93(0.86のr二乗)のTPまたはTN健康状態を有するr値または相関係数を有した。より具体的には、ここで記載されている熱プロファイル値（Thermal Profile Value）が以下の式を用いて生成された。
Thermal Profile Value= Eye Max value(℃)+ Eye SD + Skin value(℃)+(Eye-Skin)(℃)+ Residual
Residual = 期待される眼の最大温度(℃)(環境温度に基づく)と観測される、または、実際の眼の最大温度(℃)の差。
Residual = 期待される眼の最大温度(℃)(環境温度に基づく)と観測される、または、実際の眼の最大温度(℃)の差。
図３に関連して、「PD」は、発症日または動物が臨床的に症候性であることが観察された日を指す(以下でより詳細に説明する)。都合がよいことに、ここで生成されているTPVが動物の疾患状態を示すことが見出され、これは従来の方法(眼または頬のスポット検出)よりも最低3日早く(Pull Day ３、PD-3)、ｒ値（Ｒ ｖａｌｕｅ）はその日に応じて0.
7～0. 9であった。すなわち、ここで得られているTPVはr値0.84を維持しており、臨床徴候が観察される少なくとも3日前の動物における疾患状態を示しており、このr値は、r値が0.051および0.014の、それぞれ眼または皮膚温度のみを測定することによる検出よりも有意に大きい。
7～0. 9であった。すなわち、ここで得られているTPVはr値0.84を維持しており、臨床徴候が観察される少なくとも3日前の動物における疾患状態を示しており、このr値は、r値が0.051および0.014の、それぞれ眼または皮膚温度のみを測定することによる検出よりも有意に大きい。
前述のTPV生成に加えて、動物における疾患状態を診断する従来の方法を対照データとして使用した。例えば、血清学的検査、血液学的検査、コルチゾール検査、および中核体温(プライリー診断研究所、サスカトゥーン、スカナダ、カナダによって実施された血清学的検査)が含まれた。BVDおよびIBRは、血清中和手順およびELISAによるコロナ、PI3およびBRSVを介して行った。血液学は、Celldyneモデル3700アナライザー(Abbot Labs, Mississauga Ontario)を用いて全血に対して行った。コルチゾールはELISAによって評価し、血液学的評価に使用した全血を、拘束子牛の静脈穿刺、および、カナダ畜牛ケア動物ケア規範協議会が要求する手順によって採取した。
動物はまた、当技術分野で知られているように、臨床スコアについてモニタリングされた。動物を、獣医病理学者と協力して開発され、定義された「ゴールドスタンダード」スコアリングシステムに基づいて、TPまたはTNとして分類した。分析は、呼吸機能、消化機能、素因および体温に関する5点スコアを含んだ。臨床スコアはウシ呼吸器疾患(BRD)を同定するために設計し、以下の4つの基準に基づいた。
呼吸器系の吸気:(0-5): 0 = 傷害なし、正常な呼吸音(NBS); 1 = 聴診時の非常に微細なクラックル（Ｃｌａｃｋｌｅ）(ラ音、水泡音)および/または中等度の咳; 2 = 聴診時の微細なクラックル(細かいクラックル(細かい)(FCR)および/または中等度の鼻汁および/または中程度の咳; 3 = 聴診時の中等度のクラックル(捻髪音)(MCR)および/または咳を伴う中等度から重度の粘性鼻汁; 4 = 連続的なクラックル(CCR)、頻呼吸(正常の15%以上)および/または呼吸困難と鈍い肺音を伴う重度の分泌物; 5 = 呼吸困難、頻呼吸、顕著な呼吸窮迫および/または肺硬化を伴うCCR。
消化器損傷:(0～5):0=傷害なし、正常、摂食および水分摂取;1=軽度の脱水(<5%)および摂食の減少を伴う軽度の下痢;2=10%の脱水および摂食の減少(<50%)を伴う中等度の下痢;3=10%以下の摂食および10%を超える脱水を伴う中等度から重度の下痢;4=重度の下痢、および通常の摂食の10%未満。5 = 重度の下痢で、摂食がなく、水分摂取もなく、脱水。
温度スコア:コア温度(直腸)(0～5):0=<37.7; 1 = 37.7～38.2; 2 = 38.3～38.8℃；3 = 38.9～39.4℃；4 = 39.5～40.0；5=>40℃。子牛の直腸または中核温度は、動物の捕獲および拘束を必要とするため、試験の開始時および終了時にのみ採取した。
傾向及び倦怠（Ｌｅｔｈａｒｇｙ）スコア:(0～5):0=倦怠なし、正常な姿勢;1=軽度の食欲不振または倦怠、うつ状態;2=中等度の倦怠およびうつ、緩徐な起き上がり、食欲不振;3=横臥位または異常な姿勢、大部分はうつ状態;4=衰弱、横臥位または異常な姿勢;5=死亡。
さらに、血清学的およびコルチゾール値、ならびに動物の部分集合上の急性期タンパク質をモニタした。TPについては、動物は以下の3つ以上、コア温度>40C、白血球数<7または>11 X 1000/pl(白血球減少症または白血球増加症)、臨床スコア3以上および好中球/リンパ球比<0.1または>0.8を表示しなければならなかった。TNは、上記の1以下を示す動物と定義した。何が「ゴールドスタンダード」を構成するかについての議論があるが、それにもかかわらず、使用された方法がTPおよびTN動物を同定するために高い有用性を示したという一般的な合意がある。
動物は獣医によって症候性、病気として同定され、処置された日は「ｐｕｌｌ ｄａｙ」(PD)と呼ばれ、ここで記載されている分析が行われた日からなる。前述の従来の試験によって確認されたように、TN特性を有する5匹の動物およびTP特性を有する9匹の動物が存在し、そのような動物は、健康状態に関して高度の信頼性を有することが見出され、少なくとも1つのウイルスについて上昇した血清力価を示した。上記のように、及び図3に示されるように、目または皮膚から得られた単一の熱測定値と比較した場合、ここで生成されている熱プロファイル値はより高いr値を有していた。したがって、上記は、ここで生成されているTPVが動物の健康状態のより包括的かつ正確な表現を提供することを実証する。ここでも、都合がよいことに、ここで説明するTPVは自動的に生成することができ、インターネットベースのクラウドデータシステムと互換性がある。
加えて、動物の顔面または運動学的表現も検出することができ、すなわち、姿勢変化は、感染動物における耳のより平坦でより凹んだ位置で耳の角度によって表示することができる。例えば、TN動物の運動学的発現は正常に見え得る(耳の位置は正常である;図1A)一方、TP動物の運動学的発現は異常に見える(耳が抑制されているか、またはより平坦である;図1B)。熱パターン情報と行動面の組合せからの包括的TPVの生成が、動物における生物学的に重要な状態の予測可能性と検出を改善することを初めて示した。組み合わされた熱パターンおよび行動プロファイルアプローチは動物およびヒトのためのヘルスケアシステムにおける従来の実践よりも統計的および診断的に優れており、そのような実践は主に、単一ピクセルまたは低解像度スキャンデバイスまたは単に臨床スコアを使用する。
実施形態によれば、前述の例は、動物における疾患状態(例えば、コロナウイルス誘導性COVID-19などのウイルス誘導性疾患状態)の早期および有効な検出に関し、本装置および方法論が関連し得ることを実証する。一例として、COVID-19のいわゆるRゼロ(R0)値が1.5～3.5の間で報告されている場合、各々の感染した個体の高度なスクリーニングおよび隔離の各日は、多くの他の個体の曝露を潜在的に防ぐことができる。ここに記載の熱プロファイルアプローチは、個体が無症候性または未だ症候性でない場合でさえ、疾患検出お
よび警告の能力を有することが企図される。
よび警告の能力を有することが企図される。
本明細書では、他の哺乳動物モデルで開発された熱プロファイルアプローチを組み込むことができる市販のカメラ(例えば、Biondiカメラ)を利用して、自動化された非侵襲性のインターネット駆動赤外線サーモグラフィ走査ステーションを開発することができると考えられる。上記のように、顔の運動学的特性を同時に収集することができる。したがって、本装置および方法は並行テストに基づく迅速なスクリーニング技術として役立ち、特定の病原体の存在についての適切なElisaまたは同様のテストを用いたその後の連続テストを増強することができる。例えば、2つ以上の方法が同時に使用される並行試験は、TP検出の感度を増加させ、連続試験(1つの方法およびその後の別の方法)は、TP検出の特異性を増加させることが示されている。そのようなスクリーニングはより正確であるだけでなく、時間および資源(例えば、試験キットおよび実験技師の時間)の大幅な節約を可能にし、適切な統計的パワー機能要件(人数)を満たすために適切な数の試験が行われる必要があることを提供する。大部分の動物よりも人間をスキャンする方がはるかに容易であり、発明スクリーニングは、さらなる試験のための希少な資源を指示するのに役立ち得ることに留意されたい。
実施例2:この実施例は動物における生物学的状態の検出、診断、および/または治療のための本装置および方法の使用を実証し、装置および方法は、動物の代謝効率をスクリーニングするための改善された手段を含む。記載されるように、動物についての包括的な熱パターンが生成され、前記熱パターンは、動物の健康および代謝効率を示す。
上記のように、動物由来の高密度蛋白質の生産は、世界的に同様の需要が高まっていることに反映され、ヒトの健康を維持するために重要である。そのような情報は従来、熱量測定または飼料ステーションでの食物摂取の測定などの間接的な技術を使用して決定されるが、これらの技術は急速に時代遅れになり、高価である。さらに、これらの技術は任意の効率ランク付けが達成され得る前に、有意な時間にわたって動物をモニタリングしなければならないという点で、遡及的である。
動物の代謝効率をより早くおよびより効果的に検出するための装置および方法論はより高い効率、およびより低い生産コストを有する動物を選択するために、また、しばしばカーボンフットプリントと呼ばれるグリーンハウスガス(GHG)発生をより低くするために必要とされる。これらの特性をどのように測定するかを理解することは、より効率的な動物の遺伝的選択のための方法として、ゆえに、高密度タンパク質を生産することによる人為的GHGの影響を低減するために重要である。実施形態によれば、動物における重要な生物学的状態を識別するための装置および方法が提供され、生物学的状態は定常および/または非定常生物学的状態(例えば、動物の代謝効率)を含む。ここで記載されている装置および方法に加えて、対照データとして、飼料摂取および体重増加を含む代謝効率を決定する従来の方法もモニタリングした。
第1に、上記のように、動物の全体的な健康を決定するために、動物のTPVを生成することができる。ここで、TPVは= Eye Max value(℃)+ Eye SD + Skin value(℃)+(Eye-Skin)(℃)+ Residualを含むことができ、ここで、Residual = 期待される眼の最大温度(℃)と(環境温度に基づく)と観測されるまたは実際の眼の最大温度(℃)との差である。都合の良いことには、TPVがバイオサーベイランスツールとして使用される場合、動物の約2%が異常な健康状態であることが見出される。動物が不健康であるか、または健康でないことが分かった場合、それらを代謝効率について評価することができる。
この実施例では、動物(ブタ)を、Hendrix Inc.による遺伝学的群において、業界を代表する典型的なブタ施設(カナダ、サスカチュワン、ケンリスの核サイト)において約30kgか
ら130kgまで飼育した。飼料ステーション(NeDap(登録商標))を使用して、動物性能をモニタリングし、飼料消費および体重増加を、これらの飼料ステーションのための特定の操作手順に従って日常的に測定した。この期間は約9週間であった。
ら130kgまで飼育した。飼料ステーション(NeDap(登録商標))を使用して、動物性能をモニタリングし、飼料消費および体重増加を、これらの飼料ステーションのための特定の操作手順に従って日常的に測定した。この期間は約9週間であった。
少なくとも1つの自動広域赤外線サーモグラフィ(IRT)撮像デバイス(例えば、FLIR A65高解像度カメラ)を、動物の飼料ステーションまたはその近くに配置した(例えば、拘束ケージなどの囲いの約1メートル上方に取り付けた)。少なくとも1つの撮像装置の各々はステーションに現れた各動物の背側領域から毎日数回、1日に複数の画像を取り込み、装置は、ステーションに入る動物によって自動的にトリガされる。いくつかの実施形態では複数の画像が毎秒約20画像の速度で収集され、各動物の評価は約20秒を必要とした。複数の画像の各々は、中央プロセッサにおいて少なくとも1つの撮像デバイスによって受信され、プロセッサは市販のソフトウェア(例えば、FLIR Research IR)を使用して、基本温度値(最大、平均、および最小温度)について複数の赤外線サーモグラフィ画像を分析するための動作モードを提供し、そこから動物についての包括的な熱パターンまたはマップを生成するようにプログラムされた。
図４を参照すると、1匹の動物が代謝的に非効率的であり(左)、1匹の動物が代謝的に効率的である(右)、少なくとも2匹の動物からの例示的な熱コートパターンまたはマップが示されている。少なくとも1つの赤外線サーモグラフィ画像を分析し、代謝的に非効率的な動物(左)と比較して、代謝的に効率的な動物(右)について完全に異なるサーマルコートパターンを含むことを決定した。いくつかの実施形態では、プロセッサが動物についての画像を分析するための動作モードを提供し、画像から動物の背側領域の一部分を選択するように動作可能であり得、前記領域は動物についての平均体温(TMean)を提供するために使用され、次いで、動物の代謝効率をランク付けするための手段として動物の代謝サイズを補正するために処理され得る(例えば、理解されるように、動物の代謝速度は動物の体重の３／４乗で増える)。したがって、結果として得られる動作モードは動物についての包括的な熱コートパターンを提供し、前記パターンは、動物の代謝効率を示す。
後述するように、動物における代謝効率を検出するための前述のサーマルコートパターンは飼料変換効率(FCE)などの従来の方法を用いて確認され、代謝効率の高い動物は体重増加1kgあたり1.7kgの飼料を必要とし(右側)、代謝効率の低い動物は体重増加1kgあたり3.2kgの飼料を必要とするFCEを有し、このような従来の方法は総合熱効率指数、セEG(動物がそれらの平均体温によってランク付けされ、それらのTEIについて補正され得るよう)を生成するためにさらに説明される。説明として、右側に示される代謝的に効率的な動物は典型的な100日間のパフォーマンス期間中に、必要な飼料を約35～50米ドル少なくし、CO２の生成を約700kg少なくし得る。したがって、本方法は動物介護者に、動物の代謝効率を決定するための正確かつ効率的な手段を提供して、効率に従ったランク付けを可能とし、群れから効率の低い動物の殺処分を可能にする。
図５を参照すると、プロセッサは包括的な熱ヒストグラムを生成するために、動物についての熱コートパターンまたはマップのさらなる分析のための動作モードを提供するようにさらに動作可能であり、熱ヒストグラムは、代謝的に非効率的である動物(左)と比較して、動物がより代謝的に効率的である(右)、より高い温度領域において、少数の熱ヒストグラムビンを提供する。ここで実証されているサーマルコートパターンはピクセル分布における熱対称性の程度(すなわち、スキュー)の非対称性または差異を決定することによって生成することもできる。したがって、ここで分析されている赤外線サーモグラフィ画像は、異なる代謝効率性能を有する動物において異なる熱トポグラフィを提供する。都合がよいことに、代謝効率の前述の検出が数秒または数分で決定され得、最初に動物を非定常状態に誘導する必要なしに(例えば、動物を飼料から離脱させる必要なしに)さらに提供され得る。さらに、代謝効率および/またはTEIの前述の検出は、遺伝性であり得ること
が企図される。
が企図される。
歴史的に、異なる効率を有する動物間の熱パラメータの差は、最小二乗平均統計を用いて試験された個体間の差を有する平均および中央値を含む中心傾向の尺度などの従来のパラメータ統計によって定義されてきた。しかしながら、図４に示されるように、本装置および方法は、異なる代謝効率性能を有する動物間で異なる熱トポグラフィを提供する。本明細書では、本装置および方法が図5に示されるような異なる熱ヒストグラムを含むがこれに限定されない熱パターンを定義するために使用され得ることを理解されたい。より効率的な動物は、より高い温度領域においてより少ない熱ヒストグラムビンを示す。サーマルコートパターンはまた、ピクセル分布における非対称性または歪み、または熱対称性の程度の差異を観察することによって定義することができる。
上記のように、前述のサーマルコートパターンプロファイルに加えて、代謝性能を決定する従来の方法が対照データとして使用され、そのような試験は、動物の飼料摂取および体重増加が約8～12週間にわたって監視される、現在の産業性能監視基準を満たす。例えば、既知の試験は、以下の因子を用いて動物の能力を評価することを含む:
体重増加(Kg飼料/ Kg体重増加)を可能にするために必要な飼料の量(kg)として定義される飼料換算効率(FCE)。
体重増加(Kg飼料/ Kg体重増加)を可能にするために必要な飼料の量(kg)として定義される飼料換算効率(FCE)。
残留飼料摂取量(RFI)は、必要と予想される飼料の量(実際の飼料消費量/予想飼料消費量)と比較して、個々の動物が1kgの体重を得るのに必要な飼料の量として定義される。
1日当たりの平均体重増加(ADG)は、試験期間にわたる動物による1日当たりの平均体重増加量として定義される。
飼料摂取量(FI)は、試験期間にわたって動物が1日に摂取する飼料の平均量として定義される。この量は、乾燥重量またはそのままで表すことができる。
飼料摂取量あたりの最適な動物体重増加として定義される残留摂取量および利得(RIG)。この値は、飼料の最少量に対して最も体重が増加しているか、または最高の増加において最も効率的である動物を同定した。
図６を参照すると、異なる代謝効率を有する動物を同定する際の本発明の生成された熱パターンの有用性は、代謝効率の尺度であるRIGと、熱対称性の1つの尺度(TSymと呼ばれ、TSymは動物の背面図を横切る歪度の尺度または係数)との間の基本的な相関試験を使用して決定することができる。統計的相関値は市販のソフトウェア(例えば、MedCalc(登録商標)Statistical Software version 19.5.3, MedCalc Software Ltd., Ostend, Belgium)を用いて計算することができる。その結果、画素の熱分布は正常ではなく、非対称であり、2つの測定値の間に統計的に有意な関係があることが分かった(r = -0.4, P<0.0001)。
図７を参照すると、ここで生成されている熱プロファイルまたはパターンにおける有用性をさらに例示するために、RIGなどの代謝効率の尺度を用いて、異なる熱パラメータの寄与または統計的重みを測定するために、回帰方程式が使用され、その結果、熱対称性値の付加的な影響が見られ得る。示されるように、334匹の動物(Duroc Sires)のこの集団における熱対称性値から回帰方程式に加えられた部分的重みは、約15%である。
回帰式RIG = 2.96 +[(-10.45)(TEI)]+ 0.24 MeanT +[(-0.66)(TSym)]
初めて、熱パターンまたは熱プロファイルおよび熱対称性の生成は、動物における代謝効率の決定を改善することが示された。都合がよいことに、本明細書に記載される熱パターンまたは熱プロファイルが従来の技術に必要とされる9～14週間ではなく、約20秒で非侵襲的に生成される。ここで生成されているパターンは約15%～30%の効率および成長(RIG)の尺度との部分相関を提供し、すなわち、回帰方程式の強度は、この因子を加えることによって増加される。この値を利用することの重要性は、代謝効率が高い動物ほどGHGフットプリントが低くなることである。
初めて、熱パターンまたは熱プロファイルおよび熱対称性の生成は、動物における代謝効率の決定を改善することが示された。都合がよいことに、本明細書に記載される熱パターンまたは熱プロファイルが従来の技術に必要とされる9～14週間ではなく、約20秒で非侵襲的に生成される。ここで生成されているパターンは約15%～30%の効率および成長(RIG)の尺度との部分相関を提供し、すなわち、回帰方程式の強度は、この因子を加えることによって増加される。この値を利用することの重要性は、代謝効率が高い動物ほどGHGフットプリントが低くなることである。
実施形態によれば、本装置および方法が他の哺乳動物モデルで開発された熱プロファイルアプローチを組み込むことができる、市販のカメラ(例えば、FLIR、Biondi Engineering Inc.)を利用する、自動化された非侵襲性のインターネット互換赤外線サーモグラフィ走査ステーションを開発するために使用され得ることを実証する。上記のように、耳プロファイルおよび角度差などの熱的3D運動学的特性も同時に収集し、分析することができる。したがって、本装置および方法は、動物における重要な生物学的状態のための迅速なスクリーニングまたはランク付け技術として役立つことができる。
実施例3:本実施例は動物における生物学的状態の検出、診断、および治療のための本装置および方法の使用を実証し、生物学的状態は、妊娠などの少なくとも1つの定常状態または非定常状態を含む。記載されるように、動物についての包括的な熱パターンが生成され、前記熱パターンは、動物における少なくとも1つの生物学的に重要な状態を示す。
上記のように、動物における生殖状態の早期検出を最適化する試みは限定されないが、活動モニタ(例えば歩数計)、水銀温度計を使用する直腸温度、およびタイストールにおける膣内温度ロガーを利用してきた。残念なことに、このような試みは、中核体温の変動係数の変化が矛盾する結果をもたらした。
動物における妊娠の早期かつより効果的な検出、診断のための装置および方法が必要とされている。
実施形態によれば、動物における重要な生物学的状態を識別するための装置および方法が提供され、生物学的状態は妊娠を含む。ここで記載されている装置および方法に加えて、対照データとして、従来の経直腸超音波検査法もまた、動物における妊娠および周期性を確認するために使用された。
この実施例では2つの実験の結果が提供され、第1の実験は妊娠乳牛(妊娠)と発情周期が正常な牛(周期性)との間の放射温度および行動バイオメトリック比較からの既存のデータを示し、第2の実験は40頭のホルスタイン乳牛からの結果を示す。
第1の実験では、図８（Ａ）および図８（Ｂ）を参照すると、少なくとも1つの広域赤外線サーモグラフィ(IRT)撮像デバイスを使用して、動物についての複数の画像を取得した。複数の画像は処理のために中央プロセッサで受信され、図８（Ａ）および図８（Ｂ）に示されるように、特定のサーマルコートパターン(TCP)の存在が検出され、動物についての少なくとも1つの包括的なサーマルプロファイルを生成するために使用され、前記プロファイルは動物における妊娠の指標である(例えば、妊娠を示すための多分岐星状樹状突起または「樹状」形状パターンの検出)。いくつかの実施形態では、中央プロセッサが動物についての複数の画像を受信し、9日間にわたる全ての動物(n=36;妊娠=18および周期=18)について、存在する(動物が妊娠しているスコア1;図８（Ａ）)か、または存在しない(動物が妊娠していないスコア0;図８（Ｂ）)かのいずれかとして、2値様式でTCPを検出するために同じものを分析した。
理想的な発情検出は発情中の動物を識別するために、標識システムを必要とし、ほとんどの場合、バイオメトリカルパラメータに基づく基準値(例えば、閾値またはカットオフ
値)を必要とする。理想的な発情検出試験は発情(真の陽性- TP)と非発情(真の陰性- TN)とを間違いなく区別すべきであり、毎日などの定期的に動物にフラグを立てることができるべきである。さらに、理想的な発情検出方法は発情警報の精度を評価するために、ある種のスコアリング指標を含むべきである。精度を評価するための最も一般的な診断分析は、感度(Se)と特異度(Sp)のバランスのとれた割合を使用する受信者動作曲線(ROC)である。
値)を必要とする。理想的な発情検出試験は発情(真の陽性- TP)と非発情(真の陰性- TN)とを間違いなく区別すべきであり、毎日などの定期的に動物にフラグを立てることができるべきである。さらに、理想的な発情検出方法は発情警報の精度を評価するために、ある種のスコアリング指標を含むべきである。精度を評価するための最も一般的な診断分析は、感度(Se)と特異度(Sp)のバランスのとれた割合を使用する受信者動作曲線(ROC)である。
したがって、妊娠の指標としてTCPを検出する前述の検出方法の精度を、ROC分析を用いて感度(Se)および特異度(Sp)の評価を用いて決定した(図９（Ａ）および図９（Ｂ）)。同数の妊娠乳牛と周期性乳牛の間のTCPを見ると、乳牛の80.56%(n = 29頭)が妊娠と正しく同定され、19.444%(n = 7頭)が妊娠と誤って同定された(例えば、偽陽性-FP)。
したがって、最初の実験の結果は、少なくとも1つの生物学的状態を同定するためのここで記載されている装置および使用方法論が動物における発情および/または妊娠を迅速かつ正確に検出するための理想的な方法であり得ることを実証する。
第2の実験では、40頭の授乳中のホルスタイン種のウシの分析を実施し、動物は1～5の範囲の経産歴および60～210日の範囲の妊娠段階を有する。すべての動物を、以下のように、横断研究デザインにおいて、妊娠期ごとに8頭ずつ(n = 40全て)の5群に分けた。
第1群の周期的な雌ウシ(周期的)は妊娠せず、乳(DIM)中の日数は30～60日の範囲であった。第2群は妊娠60～90日の妊娠雌ウシ(DG)からなる。第3群は妊娠雌ウシ12、0～156DGを含む。第4群は妊娠雌ウシ180～210DGからなる。第5群の動物は妊娠262～285日の間であり、したがって明らかに妊娠していた(これらの動物についての赤外線画像は撮影されなかった)。雌牛をランダムな順序で選択し、実験者はいずれの潜在的バイアスも回避するために、各雌牛の妊娠段階、DIM、および出産歴について盲検化した。University of Alberta DRTC DairyComp 305記録(CanWest DHI, Alberta, Canada)を用いて、記載の各群内の同数の乳牛を選択した。分娩、DG、牛乳生産およびDIMを毎日記録し、30および60 DIMで地域の獣医サービスにより妊娠診断を行った。
ここでもまた、少なくとも1つの自動広域赤外線サーモグラフィ(IRT)撮像装置を動物またはその近くに配置した。この実験では、複数の熱画像を、2つの解剖学的位置、すなわち、動物の尻部および側腹部から記録した。いくつかの実施形態では、高品質の熱画像を得るために、複数の画像の適切な距離および適切な角度が保証された。距離及び角度はレーザツール(例えば、GLM15 50ftレーザシリーズ、Robert Bosch Tool CO. IL、USA)を使用して確認される。いくつかの実施形態では、熱画像が動物の腰部および側腹部から1mの垂直角度のおおよその距離および角度から捕捉された。いくつかの実施形態では、複数の熱画像が本明細書に記載されるような熱画像化デバイスを使用して、異なる期間、例えば、朝(700)、午前(1100)、および午後(1500)に、動物当たり1日間記録された。
いくつかの実施形態では、各熱画像が捕捉される前に、風速計、湿度計、ルクス計、および温度計(例えば、72-7595 4-in-1装置;Newark Chicago, ILにより販売されるTENMA TM)を使用して、周囲温度および相対湿度パーセントを各動物の畜舎で記録した。生きている組織を走査するための推奨される手順に従って、少なくとも1つの熱画像形成装置のそれぞれを較正するために、放射率を0.98に設定した。乳牛の妊娠および周期性を確認するために、過去に妊娠と診断された乳牛の妊娠を確認し、周期性非妊娠乳牛を確認するために、経直腸超音波検査(超音波ALOKA SSD-500 3.5MHz線形変換器ALOKA Col., LTD., Tokyo, Japan)を用いて、試験期間前に各乳牛の生殖管をスキャンした。
さらに、少なくとも1つの熱画像形成装置によって得られた複数の熱画像は処理のために中央プロセッサ(例えば、FLIR ResearchIR; FLIR Systems Ltd., Burlington, Ont, CAで動作するようにプログラムされたプロセッサ)で受信された。いくつかの実施形態では、プロセッサが各側腹部および尻部の位置から記録された最大放射温度(max/temp)を決定および分析するための動作モードを提供するようにプログラムされ得、そのような各位置の最大放射温度は、環境への異なる放射率を有するデブリの対流からの区別できない熱データを排除するために、最も高温のピクセルであると決定されたピクセルから記録される。
例えば、図１０を参照すると、熱画像解析は、検出されたサーマルコートパターン領域(TCP領域)内の画素数を測定することによって行われた。検出された各TCPについての関心領域(ROI)を生成し、次いで、TCP領域(すなわち、ROI全体をカバーする楕円内のピクセルの総量)を使用して分析した(円で囲んだ領域C;図１０)。いくつかの実施形態では、TCPのROIの長さ(「A」;長さは検出されたTCPからの垂直直径のピクセルの量)およびTCPのROIの幅(「B」;幅が検出されたTCPからの水平直径のピクセルの量)が選択され、妊娠状態、ブロック、サンプル時間、およびパリティと比較して、所定のROIを使用して生成された。
いくつかの実施形態では、次いで、TCP領域を各動物についてランク付けし、熱画像中の最大のTCPを各動物の走査期間について選択し、各IRT画像の分析に使用した。例えば、図１１を参照すると、Block効果は赤外線サーモグラフィおよびピクセルパラメータの大部分において有意なレベルを有し、これは、異なる周囲温度、相対湿度、および、(A)最近の分娩および病気の動物を提供する授乳状態に対する動物の割り当て、(B)授乳中0～50日、(C)授乳中50～120日、および(D)１２０日から授乳終了までの結果として生じ得る。パリティはTCP領域の長さと幅に有意な影響を与えたが、すべての妊娠群が偶数のパリティ群を示したわけではなかった。サンプル時間効果は、２４時間周期のリズムおよび周囲温度に起因し得る。
加えて、図１２（Ａ）および図１２（Ｂ）を考慮して、写真スケール分析は、異なる試料日からの複数のIRT画像の各々について、形状および拡散カテゴリ(スケール1および2)を用いて、２重で実施した(第2の実験者は、実験者間の一致率が90%を超えるIRT画像をカテゴリ化した)。写真スケール分析は、各妊娠段階について、形状（Shape）および拡散（Diffusion）の頻度(Proc Freq in SAS 9.4)を計算することによって行った。図１２（Ａ）に注目すると、形状1と妊娠群4との間、及び形状2と妊娠群2との間に最も密接な関連が観察された。図１２（Ｂ）に関連して、拡散群と妊娠群との間の関連が、妊娠群4、拡散Bおよび妊娠群1、ならびに拡散Cおよび妊娠群0を有する拡散Aの間で観察された。
図１３（Ａ）～図１３（Ｆ）を考慮すると、ここで得られている赤外線サーモグラフィ画像の例が提供され、そのような画像は、所定のスケールに従ってTCPの形状カテゴリを決定するために処理され、スケールはサーマルコートパターン形状のタイプの間で自動的かつ確実に区別するように展開されている(例えば、TCPは動物の腰部領域から示されている)。例えば、いくつかの実施形態では、本スケールが、TCPが規定された構造を含まず、動物の毛髪/コートが容易に観察される(図１３（Ａ）)、Non-Legible（１）、TCPが明確に規定されていない小さな構造を含む場合、構造間の分割が必ずしも識別可能でない(図１３（Ｂ）)Irregular（２）、TCPが互いに分離された小さな規定された構造を含む(図１３（Ｃ）)Irregular Defined Pick（３）、TCPがブランチ状の同様の鮮明な構造を有する明確に規定された星形を含む(図１３（Ｄ）)Stellar Dendrites（４）、TCPが周辺の鮮明な構造を持たない星形を含む(図１３（Ｅ）)Simple Star（５）、および、星形構造を持たない大きなクラスタ形を含む(図１３（Ｆ）)Spotted Area（６）のスコアを提供し得る。
図１４（Ａ）～図１４（Ｃ）を参照すると、ここで得られている赤外線サーモグラフィ画像の例が提供され、そのような画像は所定のスケールに従ってTCPの広がりを決定するために処理され、スケールはサーマルコートパターンの広がりのタイプを自動的かつ確実に区別するために展開される。例えば、いくつかの実施形態では、本スケールは、TCPスプレッドが容易に観察される動物の毛/皮と共に存在する非明白なパターンを含む(図１４（Ａ）)Non-Legible（１）、TCPスプレッドがサーモグラム領域全体をカバーする小さな構造を含む(図１４（Ｂ）)Ｄｉｆｆｕｓｅｄ ＴＣＰ（Ｂ）、およびTCPスプレッドがサーモグラムのいくつかの領域に存在する大きな構造を含む(注記:構造のサイズは可変であり得るが、サーモグラム全体をカバーしない)、Ｃｌｏｓｔｅｒ（Ｃ）のスコアを提供し得る。
前述の分析は動物の周りのサーマルコートパターンを検出する1つの方法を含むが、パターンはサーマルプロファイル値を生成するために使用され、当技術分野で公知の任意の他の適切な手段が使用され得ることが企図される。
実施形態によれば、前述の例は、本装置および方法が発情および/または妊娠を含むような動物の生物学的に重要な状態を検出するための効果的で迅速かつ信頼できる手段を提供することを実証する。本明細書では、ここで説明する装置および使用の方法が動物の少なくとも1つの生物学的状態の赤外線ベースの検出、診断、および治療を提供することができ、装置および方法は動物についてのリアルタイムの健康情報を取得するために、農夫または動物介護者によって使用される。本明細書に記載される生物学的状態のいずれか1つが、単独であるか、または組み合わせであるかにかかわらず、そのように同定され得ることが企図される(例えば、発情検出は単独で、または疾患検出などの他の生物学的状態と組み合わせて決定され得る)。例えば、本開示の装置および方法は実験室(例えば、プロゲステロンアッセイ)または獣医サービス(例えば、超音波)を必要とせずに、動物介護者が動物についてのリアルタイム健康情報を得ることを可能にし得る。本実施形態は動物の健康および身体の状態を監視するための持続可能で、最適化され、社会的に許容可能な手段を提供し、そのような実施形態は現場での赤外線サーモグラフィのための他の使用に高度に適応可能であり、組み合わせ可能である。
実施例4:本実施例は動物における生物学的状態の検出、診断、および治療のための本装置および方法の使用を実証し、生物学的状態は、発情などの少なくとも1つの状態を含む。記載されるように、動物についての包括的な熱パターンが生成され、前記熱パターンは、動物における少なくとも1つの生物学的に重要な状態を示す。
北米では、商業的乳生産における乳牛の大部分が現在、人工授精を用いて育成されている。この実践を可能にするために、発情検出システムを用いて、動物が生殖周期(発情)の正しい時期に生物学的にいつ存在するかを特定しなければならない。この目的のために使用される現在の方法には、乳中のプロゲステロンなどの内分泌因子の分析、またはバイオサーベイランス装置またはヒトハンドラーによって決定される発情行動の行動評価が含まれる。残念ながら、現在の方法は失敗しやすく、その結果、動物は少なくとも別の発情周期またはそれ以上妊娠しない。このような遅延は、動物からの乳生産量を減少させ、1匹当たり数百ドルの乳収入を失ったことになる。
生殖技術は発情を誘導するため、および/または排卵を誘導するために(例えば、固定時間排卵)、ホルモンベースの処置を使用することによって、発情の早期検出に関する課題に部分的に取り組んできた。しかし、容易に明らかになるように、ホルモンベースの注射の使用は侵襲的であり、社会的受け入れをますます欠いており、発情検出法(～$0.15/牛USD)よりも費用効果が低い(～$6/牛USD)。外陰部からの放射温度に基づく生殖状態の検出は運動および画像分析を使用する場合、正の予測値(精度の尺度として)を達成することができるが、上記の技術のいずれも、動物についての熱パターンおよび行動プロファイルの組み合わせを使用して発情を検出することに成功していない。
生殖周期などの動物における生物学的に重要な状態のより早期かつより効果的な検出、診断のための装置および方法が必要とされている。
実施形態によれば、動物における重要な生物学的状態を同定するための装置および方法が提供され、生物学的状態は生殖状態(例えば、発情)を含む。
この実施例では、少なくとも1つの自動広域赤外線サーモグラフィ(IRT)撮像デバイス(例えば、FLIR S60高解像度カメラ(320 X 240ピクセル))を、動物の水ステーションまたはその近くに配置した。各少なくとも1つの撮像装置は動物が水ステーションに現れたときに毎日数回、複数の画像を捕捉し、装置は、動物が水ステーションに入ることによって自動的にトリガされる。
複数の画像の各々は、中央処理において少なくとも1つの撮像デバイスによって受信され、プロセッサは画像を処理し、そこから各動物について熱プロファイル値(TPV)を生成するための動作モードを提供するようにプログラムされ、TPVは動物の生物学的状態(すなわち、動物の生殖状態)を示す。
図１５（Ａ）～図１５（Ｃ）を参照すると、ここで得られている複数の赤外線サーモグラフィ画像の例が提供されている。複数の画像の各々は幾何学的熱コートパターンを含むTPV、すなわち、動物の尾部(遠位視野)を取り囲む熱信号の幾何学的評価を決定するために処理されてもよい。いくつかの実施形態では、評価が画像中の1つまたは複数の幾何学的に異なる領域(例えば、画像の周りの矩形領域、ここで、赤色または緑色の矩形領域によってさらに示される、各別個の領域についてのTMaxが決定され、生物学的状態と相関され得る)の自動分析を含み得る。例えば、1つの別個の幾何学的領域(より小さい矩形領域として示される。図１５（Ｃ）におけるTMaxは尾部がその領域内に配置されるので、より寒いことがあり、これに対して、外陰部がより高温であると検出される別の別個の幾何学的領域(発情の指標として、より大きいまたは太字の矩形領域として示される、図１５（Ｃ）がある。
いくつかの実施形態ではそのような熱情報が少なくとも1つの行動信号(例えば、尾の位置)と組み合わされるとき、パターンはより正確に見ることができ、パターンは動物における生物学的に重要な状態を示す。例えば、ここで検出されている熱パターンは動物についてのより包括的な熱プロファイル値を生成するために、挙動が正常である(例えば、尾の位置、図１６（Ａ））、または挙動が観察される(尾の位置が移動した場合、図１６（Ｂ）)挙動情報と組み合わせることができる。
実施形態によれば、前述の例は、本装置および方法が発情および/または発情の開始を含む、動物における生物学的に重要な状態を検出するための有効で迅速かつ信頼できる手段を提供することを実証する。本明細書では、ここに記載されている装置および使用の方法論が動物における少なくとも1つの生物学的状態の赤外線ベースの検出、診断、および治療を提供することができ、この装置および方法は複数の赤外線サーモグラフィ画像を使用して、(同じ画像から)動物の周りの熱パターンならびに3D運動学(すなわち、骨盤傾斜、骨盤シフト、足の打撃、および尾の動きによる姿勢角の頻度の変化)を同時に決定することを含む。いくつかの実施形態では、本装置および方法が生物学的状態の発症前、例えば、排卵の1日または複数日前に、動物における少なくとも1つの生物学的に重要な状態を決定するように動作可能であり得る。
いくつかの実施形態が示され、および、説明されたが、それらの範囲、意図、または機能性を変更または逸脱することなく、これらの実施形態に様々な変更および修正を行うことができることが、当業者によって理解されるのであろう。先の明細書で使用された用語および表現は、限定ではなく、示された特徴およびその説明された部分の等価物を除外する、そのような用語及び説明を使用することは意図されていない。
Claims (16)
- 動物についての赤外線サーモグラフィ画像を取得するための少なくとも1つの高分解能放射測定撮像デバイスを提供し、前記撮像デバイスは、プロセッサに動作可能に接続され、
赤外線サーモグラフィ画像を受信し、赤外線サーモグラフィ画像を処理して動物についての熱情報を取得し、熱情報を利用して少なくとも1つの熱プロファイル値を計算し、熱プロファイル値は、動物における少なくとも1つの生物学的状態を示す、
動物における少なくとも1つの生物学的状態を同定するためのコンピュータ実施システム。 - 前記熱情報は、5つの要因のうちの少なくとも1つを含む、請求項１に記載のシステム。
- 前記少なくとも5つの因子が、前記動物についての4つの熱因子と、前記動物の環境についての1つの熱因子とを含む、請求項２に記載のシステム。
- 前記熱情報は、少なくとも1つのサーマルコートパターンを含む、
請求項１に記載のシステム。 - 前記プロセッサは、さらに、
前記赤外線サーモグラフィ画像を処理し、前記動物に関する行動情報の少なくとも1つの形態を取得し、及び、
前記行動情報を前記熱情報と組み合わせて、動物における少なくとも1つの生物学的状態を示す前記熱プロファイル値を生成する、
請求項１～４のいずれか一項に記載のシステム。 - 前記少なくとも1つの行動情報は、前記動物についての運動学的表現または解剖学的側面を含み得る、
請求項５に記載のシステム。 - 前記少なくとも1つの赤外線サーモグラフィ画像は、リアルタイムで自動的に収集される、
請求項１に記載のシステム。 - 前記少なくとも1つの生物学的状態が、疾患状態、代謝効率、及び、生殖状態からなる群から選択され得る、
請求項１に記載のシステム。 - 前記少なくとも1つの撮像デバイスは囲いに、または囲いの近くに配置される、
請求項１に記載のシステム。 - 動物についての少なくとも1つの赤外線サーモグラフィ画像を高分解能放射測定撮像デバイスから取得する過程、
動物についての少なくとも1つの赤外線サーモグラフィ画像を処理し、前記動物についての熱情報を取得する過程、及び、
熱情報を利用して熱プロファイル値を計算する過程であって、前記熱プロファイル値は、動物における少なくとも1つの生物学的状態を示す当該過程
を含む、動物における重要な生物学的状態を同定するためのコンピュータ実施方法。 - 前記熱情報は、5つの要因のうちの少なくとも1つを含む、請求項１０に記載の方法。
- 前記少なくとも5つの因子が、前記動物についての4つの熱因子と、前記動物の環境についての1つの熱因子とを含む、請求項１１に記載の方法。
- 前記熱情報は、少なくとも1つのサーマルコートパターンを含む、請求項１０に記載の方法。
- 前記方法が前記赤外線サーモグラフィ画像から前記動物に関する少なくとも1つの行動情報を取得すること、及び、前記行動情報を前記熱情報と組み合わせて前記熱プロファイル値を生成し、前記熱プロファイル値が、動物における少なくとも1つの生物学的状態を示すこと
をさらに含む、請求項１０～１３のいずれか一項に記載の方法。 - 前記少なくとも1つの行動情報が、前記動物についての運動学的表現または解剖学的側面を含み得る、請求項１４に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの生物学的状態が、疾患状態、代謝効率、及び、生殖状態からなる群から選択され得る、請求項１０に記載の方法。
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