AI-vertaald

Draagbare NIR-spectroscopie voor vroege zwangerschapsdetectie bij schapen aan de hand van melkmonsters

Niet-invasieve vroege zwangerschapsdetectie bij schapen met behulp van draagbare NIR- en V-NIR-spectroscopie van melk

of

Detail beschrijving

GC4SHEEP stimuleert digitalisering en innovatie in de melkschaapsector om de voortplanting en vruchtbaarheid te verbeteren door middel van AI-gestuurde gegevensverwerking. Deze studie valideert nabij-infrarood (NIR) en zichtbaar-NIR (V-NIR) spectroscopie voor niet-invasieve drachtdetectie in schapenmelk, waarbij een nauwkeurigheid van 74% wordt bereikt met behulp van SNV-verwerkte NIR-gegevens uit monsters die 26 dagen na de inseminatie zijn verzameld. De methode maakt vroege detectie mogelijk, 35 dagen vóór bevestiging door middel van echografie, en biedt daarmee een veelbelovend hulpmiddel voor precisie-schapenhouderij.

1/1

of

Details bijdrage

Project

Federated Data Cloud Platform with Artificial Intelligence Layer for Genetic and Reproductive Impro

Federated Data Cloud Platform with Artificial Intelligence Layer for Genetic and Reproductive Improvement of National Dairy Sheep (GC4CLOUD)

Locatie
Spain
Auteurs
Inés Echeverría Goñi
Doel
Monitor (metrics, conditions, progress, performance), Support decision-making and strategic planning

Soort bestand
document
Gepubliceerd op
05 mei 2023
Taal van herkomst
Spanish
Licensie
CC BY