ALGORITMO DE COMPUTADOR USA IMAGENS DE EXPRESSÕES FACIAIS PARA DETECTAR NÍVEL DE DOR EM ANIMAIS

Pesquisadores do campus da USP, em Pirassununga, desenvolveram algoritmo que possibilita a detectação de níveis de dor em cavalos, a qual se dá através de  imagens das expressões faciais dos animais captadas por câmeras de vídeo. Segundo o Jornal da USP, os “testes com o algoritmo mostraram uma precisão de 75,8% quando foram avaliados três níveis de dor (ausente, moderada e presente) e de 88,3% na avaliação de dois níveis de dor (ausente ou presente) nos cavalos”. 

A ideia é que tal controle se dê de forma ininterrupta, com fornecimento de alertas caso os animais sintam dores em determinados momentos. O funcionamento do algoritmo é descrito no artigo “Pain assessment in horses using automatic facial expression recognition through deep learning-based modeling”, publicado na revista cientifica Plos One, sendo assim referido por Gabriel Carreira Lencioni, aluno de graduação da FMVZ e principal pesquisador do projeto:

“Para desenvolver o algoritmo que faz a identificação da dor, foram usadas câmeras que capturaram continuamente imagens em vídeo de cavalos dias antes e depois do procedimento de castração. “A castração foi efetuada seguindo um protocolo adequado para redução da dor. As imagens foram então selecionadas e avaliadas pelo pesquisador, em consulta com profissionais, a fim de identificar cada característica de partes da face, no caso, olho, orelha, boca e narinas, e o nível de dor indicado, com base em uma escala desenvolvida em 2014 pelo projeto Animal Welfare Indicators, coordenado pelo professor Zanella e financiado pela União Europeia”.

Para mais informações, acesse o artigo publicado e a reportagem feita pelo Jornal da USP, os quais podem ser acessados, respectivamente, nos seguintes links de acesso:

⇒ https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0258672

⇒ https://jornal.usp.br/ciencias/algoritmo-usa-imagens-de-expressoes-faciais-para-detectar-nivel-de-dor-em-cavalos/?fbclid=IwAR1lOK5cn-yiTFbmnYM6m2Mun04sPuV9gD3WdAyCM952P-hbqjbB-jd-u_s

Fonte: Jornal da USP.