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2022 Fiscal Year Annual Research Report

肥育牛の肉体的・精神的健康を目指す多様なセンサ群の開発とスマート畜産の先導

Research Project

Project/Area Number 20H00439
Research InstitutionKyoto University

Principal Investigator

近藤 直  京都大学, 農学研究科, 教授 (20183353)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 鈴木 哲仁  京都大学, 農学研究科, 助教 (00723115)
小川 雄一  京都大学, 農学研究科, 准教授 (20373285)
Project Period (FY) 2020-04-01 – 2023-03-31
Keywords畜産 / 血中ビタミンA / 霜降り / 精密飼育
Outline of Annual Research Achievements

前年度は携帯カメラを製作し、牛房を巡回して眼球画像を撮影していたが、今年度は現場で撮影しやすいよう、カメラとコンピュータを電池駆動とし、電源ケーブルを引かずに撮影できるように改良した。実験は兵庫県立但馬農業高校で行い、眼球撮影とともに血液採取を行い、採血した血液を、外部委託によりHPLCで検査したビタミンAの瞳孔画像と眼底画像を処理して得られた特徴量と比較してこれらのデータをもとに多変量解析によって、画像特徴量から血中ビタミンAを推定する関係式を作成した。
農家や地域が希望する枝肉生産を行うために重要な要因を明らかにすることを目的に,基本情報の他に,肥育ステージ毎の行動因子の構成比率と生産物である枝肉重量,等級や各種枝肉形質との関係を明らかにするための解析を行った。肥育期間を給与する粗飼料の種類や濃厚飼料組成から前期,中期と後期の3区に区分して解析したところ,初期の反芻時間が脂肪交雑基準値(BMS)で0.5,「きめ」,「しまり」と呼ばれる肉の質との間に0.7以上の正の相関係数が得られた。一方,枝肉重量や体重といった増体に関する形質とは-0.58~-0.79の負の相関係数が得られた。逆に,肥育初期の平均横臥時間と体重には0.58 と正の関係があるものの,BMSや「きめ」,「しまり」には-0.64~-0.71の負の相関係数が得られ,肥育初期の管理が,多くの枝肉形質に様々な影響を及ぼしていることを示唆する興味深い結果であった。
簡便かつ迅速な血中ビタミンA推定を目指し採血直後の全血におけるEEMをPLS回帰分析しレチノール濃度の推定精度を検証した結果、決定係数0.92の良好な結果が得られた。これより実用性の高い手法となることが期待できる。

Research Progress Status

令和4年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

令和4年度が最終年度であるため、記入しない。

  • Research Products

    (3 results)

All 2023 2022

All Journal Article (1 results) (of which Peer Reviewed: 1 results) Presentation (2 results)

  • [Journal Article] An automatic eye surface-fundus double imaging system for estimation of vitamin A levels in Japanese Black Cattle2023

    • Author(s)
      Nanding Li, Otieno Samuel Ouma, Dimas Firmanda, Al Riza, Mizuki Shibasaki, Wulandari, Moriyuki Fukushima, Tateshi Fujiura, Yuichi Ogawa, Naoshi Kondo, Tetsuhito Suzuki.
    • Journal Title

      Computer and Electronics in Agriculture

      Volume: - Pages: -

    • Peer Reviewed
  • [Presentation] 血漿がウシ血漿中レチノールの蛍光特性に与える影響2022

    • Author(s)
      芝崎美月,鈴木哲仁,斎藤嘉人,福島護之,Li Nanding,藤浦建史,大前孝彦,西木紀夫,小川雄一,白神慧一郎,近藤直
    • Organizer
      農業食料工学会
  • [Presentation] A Deep Learning Prediction of Blood Vitamin A Level Based on Fundus Images of Japanese Black Cattle.2022

    • Author(s)
      Nanding Li, Mizuki Shibasaki, Wulandari, Tetsuhito Suzuki, Moriyuki Fukushima, Tateshi Fujiura, Yuichi Ogawa, Keiichiro Shiraga,Naoshi Kondo, Takehiko Ohmae, Norio Nishiki.
    • Organizer
      Japan Society of Agricultural Machinery and Food Engineers

URL: 

Published: 2023-12-25  

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