管理・環境

[VI-16-08] 深層学習による牛蹄の削切領域判別方法の検討

*守 哲平¹、林　 理人²、佐々木 朱¹、大森 亮平¹、尾島 良信¹、長尾 有真¹、佐々木 誠²、高橋 正弘¹、岡田 啓司¹ (1. 岩手大農、2. 岩手大理工)

【目的】削蹄は牛のQoL維持のため重要である。現在の牛の削蹄は技術者の経験と勘に依存する部分が大きく、初心者には削切領域(削蹄によって削り取られるべき蹄底角質領域)の判断は困難である。本研究は、AI（人工知能）が牛蹄の外観から削切領域を判別することが可能か検討することを目的として行った。【方法】2020年から2021年にかけて岩手県および北海道の食肉処理場より入手したホルスタイン雌牛の屠畜蹄128本(前肢56本・後肢72本)をCT撮影し、内外蹄それぞれで蹄底真皮からの距離が最小5mmとなる平面を削切面とし、削切面より遠位の角質を削切領域とした。96本を学習データ、16本を検証データ、16本をテストデータとし、Matlabを用いて3D U-Net構造の55層畳み込みニューラルネットワークによる深層学習を行った。【結果】適合率：0.66、再現率：0.56、Dice係数：0.60、IoU(Intersection over Union)：0.43で削切領域を判別可能なAIが作成された。以上より、AIが牛蹄の削切領域を判別することが可能であることが示唆された。本研究は、JRA畜産振興事業の支援により実施した。