Il Body Condition Score è un parametro prezioso, utilizzato per valutare i cambiamenti nelle riserve di tessuto sottocutaneo delle vacche da latte durante la lattazione, e solitamente assegnato utilizzando un approccio visivo. Uno studio australiano ha valutato l’idoneità di un sistema automatico di telecamere 3D come alternativa al BCS visivo per applicazioni nel campo della ricerca. 

La body condition delle vacche da latte è un indicatore indiretto dello stato delle riserve corporee sottocutanee. L’esaurimento delle riserve corporee nelle vacche da latte si verifica normalmente all’inizio della lattazione mentre l’aumento si verifica verso la fine della lattazione.

La ricerca ha dimostrato che le vacche troppo grasse o troppo magre al parto, o con una rapida perdita della body condition all’inizio della lattazione, possono essere predisposte ad avere una minore produzione di latte, effetti negativi sulla salute e performance riproduttive più scadenti. Inoltre, un’eccessiva perdita della body condition all’inizio della lattazione è stata associata ad una diminuzione della sopravvivenza delle vacche nella mandria. Pertanto, la valutazione e la gestione del tasso di cambiamento della body condition degli animali e il raggiungimento di body condition ottimali nelle diverse fasi della lattazione sono fattori chiave per mantenere o migliorare le performance e il benessere delle vacche da latte.

La valutazione della body condition della vacca viene tipicamente eseguita da almeno due operatori che utilizzano una delle scale disponibili per il body condition score (BCS) che sono linearmente correlate tra loro. L’assegnazione visiva di un punteggio alla body condition consiste nell’effettuare una valutazione visiva di zone anatomiche della parte posteriore della vacca da latte (es. tuberosità dell’ileo e base della coda), dove i cambiamenti nelle riserve corporee sottocutanee appaiono più evidenti, per assegnare un punteggio secondo una scala standardizzata. Tuttavia, questa tecnica prevede la soggettività dell’operatore, oltre a richiedere che l’animale venga in alcuni casi contenuto durante il processo di valutazione. Questa è una tecnica che richiede un’elevata intensità di manodopera che limita il numero degli animali valutati o la frequenza delle valutazioni. Pertanto, l’adozione di un sistema automatizzato per l’assegnazione di un punteggio alla body condition è potenzialmente utile per rimuovere la soggettività nel punteggio, per ridurre al minimo lo stress per l’animale e per aumentare il numero e la frequenza delle misurazioni raccolte.

Le tecnologie che prevedono l’impiego di sensori automatizzati sono sempre più oggetto di ricerca e di sviluppo nel settore della zootecnia di precisione. Negli ultimi anni, è diventato disponibile in commercio un sistema automatizzato per l’assegnazione del punteggio alla body condition che utilizza telecamere per valutazioni corporee tridimensionali (3D) montate sulle aree di normale flusso di passaggio di vacche (DeLaval Body Condition Scoring, BCS DeLaval International AB, Tumba, Svezia). Questo sistema di telecamere identifica singolarmente le vacche dotate di transponder tramite un lettore di identificazione a radiofrequenza e consente misurazioni multiple del BCS in un giorno, con il software della telecamera che registra i valori BCS giornalieri individuali per ogni sessione di punteggio e riporta una media mobile giornaliera di 7 giorni. La media mobile deriva dalle misurazioni effettuate nei sette giorni precedenti, con il 20% dei valori più bassi e più alti rimossi come valori anomali.

Uno studio australiano ha valutato l’idoneità di un sistema automatizzato per l’assegnazione del BCS nelle vacche da latte (per applicazioni nel campo della ricerca) come alternativa al BCS attribuito visivamente.

Trentadue vacche Frisone Olandesi multipare (9± 6.8 giorni in lattazione) sono state valutate visivamente da tre membri del personale addestrato settimanalmente e dalla telecamera (in modo automatico) due volte al giorno per almeno 7 settimane consecutive. Le misurazioni sono state eseguite ad inizio lattazione, quando normalmente sono presenti le maggiori differenze di BCS di una vacca durante l’arco della lattazione e quando i cambiamenti di BCS si verificano rapidamente rispetto alle fasi successive, consentendo di rilevare i cambiamenti in un breve lasso di tempo con ciascun metodo.

Sono stati ottenuti due set di dati dalla fotocamera per il BCS automatizzato: (1) valori giornalieri non elaborati di BCS tramite la fotocamera e (2) un set di dati perfezionati ottenuto dai dati di BCS giornalieri non elaborati tramite la fotocamera adattando una affidabile funzione di loess per identificare e rimuovere i valori anomali. Le proprietà di concordanza, precisione e sensibilità dei tre set di dati (BCS visivo, non elaborato e perfezionato della fotocamera) sono state confrontate in termini di media settimanale per ciascuna vacca. La sensibilità è stata stimata come il rapporto tra risposta e precisione, fornendo un criterio di performance oggettivo per il confronto indipendente dei metodi. Il metodo di assegnazione del BCS con fotocamera, utilizzando dati non elaborati o perfezionati riportati da essa, ha ottenuto risultati migliori su questo criterio rispetto al metodo visivo. Le sensibilità del metodo della fotocamera BCS non elaborato, del metodo della fotocamera BCS perfezionato e del metodo BCS visivo per le variazioni del punteggio medio settimanale erano rispettivamente di 3.6, 6.2 e 1.7. Per rilevare un cambiamento nel BCS di un animale, ipotizzando un calo di circa 0.2 BCS (scala 1–8) al mese, come è stato osservato in media in questo esperimento, ci vorrebbero circa 44 giorni con il metodo visivo, 21 giorni con il metodo della fotocamera non elaborato o 12 giorni con il metodo della fotocamera perfezionato.

Ciò stabilisce una maggiore capacità di entrambi i metodi che impiegano la fotocamera di rilevare i cambiamenti di BCS nel tempo rispetto al metodo visivo, che appare ulteriormente migliorato quando i dati non elaborati della fotocamera vengono perfezionati in base al metodo proposto. Si raccomanda quindi l’utilizzo del perfezionamento proposto dei dati BCS giornalieri provenienti dalla fotocamera per applicazioni nel campo della ricerca.

 

 

Tratto da: Albornoz, R.I.; Giri, K.; Hannah, M.C.;Wales,W.J. “An Improved Approach to Automated Measurement of Body Condition Score in Dairy Cows Using a Three-Dimensional Camera System“. Animals 2022, 12, 72. https://doi.org/10.3390/ani12010072