Longitudinell analys av bröstben hos värphöns med hjälp av automatiserade radiografiska mätningar

Bakgrund

Globalt producerar över 7 miljarder värphöns cirka 1,5 biljoner ägg varje år (FAO, 2023), vilket utgör en högkvalitativ proteinkälla i människans kost. Skador på bröstbenet, inklusive avvikelser och frakturer, är ett utbrett välfärdsproblem som negativt påverkar hönsens rörlighet, komfort och produktivitet.

De senaste framstegen inom djupinlärning och datorseende har gjort det möjligt att automatiskt extrahera mätvärden för bröstben från radiografiska bilder. Dessa metoder möjliggör konsekvent, storskalig fenotypning utan behov av manuell annotering.

Det finns begränsad förståelse för hur bröstbenets egenskaper förändras över tid inom samma individer. Insikter i denna temporala dynamik är avgörande för att utveckla effektiva interventioner, vägleda selektiv avel för robusthet och i slutändan minska förekomsten av bröstbensskador i kommersiella flockar.

Syfte

Syftet med detta projekt är att analysera utvecklingen av bröstbenets egenskaper hos värphöns över tid med hjälp av automatiskt extraherade mätningar från röntgenbilder. Fokus ligger på att förstå tidsmässiga mönster och åldersrelaterade förändringar för att stödja avels- och hanteringsstrategier som förbättrar bröstbenets hälsa.

Projektbeskrivning

Detta projekt kommer att använda ett befintligt dataset som omfattar radiografiska bilder och automatiskt härledda mätningar av bröstbenet från individuella värphöns vid flera tidpunkter. Analysen kommer att undersöka hur bröstbenets konkava yta förändras med åldern, samt variationen i benmineralisering vid tidigare åldrar.

Studenten kommer att ansvara för att organisera och förbereda datasetet, utföra explorativa analyser och visualiseringar samt tillämpa lämpliga statistiska modeller.

Resultaten kommer att bidra till utvecklingen av förbättrade fenotypningsprotokoll, mer riktade urvalsstrategier och förfinade hanteringsmetoder för att främja bröstbenets hälsa och välbefinnande.

Specifikationer

Nivå: Masteruppsats (30 eller 60 ECTS)

Lämplig för: Animal Science, veterinärvetenskap eller relaterade områden