LIETUVOS SVEIKATOS MOKSLŲ UNIVERSITETAS VETERINARIJOS AKADEMIJA
GYVULININKYSTĖS TECHNOLOGIJOS FAKULTETAS
AISTĖ SIMOKAITIENĖ
TERMOGRAFIJOS METODO PANAUDOJIMAS SUBKLINIKINIO KARVIŲ MASTITO NUSTATYMUI
Magistro baigiamasis darbas
Darbo vadovas prof. Vida Juozaitienė
DARBAS ATLIKTAS GYVŪNŲ VEISIMO IR MITYBOS KATEDROJE PATVIRTINIMAS APIE ATLIKTO DARBO SAVARANKIŠKUMĄ
Patvirtinu, kad įteikiamas magistro baigiamasis darbas “Termografijos metodo panaudojimas subklinikinio karvių mastito nustatymui“
Yra atliktas mano pačios;
Nebuvo naudotas kitame universitete Lietuvoje ir užsienyje;
Nenaudojau šaltinių, kurie nėra nurodyti darbe, ir pateikiu visą panaudotos literatūros sąrašą 2017-04- Aistė Simokaitienė
(data) (autoriaus vardas, pavardė) (parašas)
PATVIRTINIMAS APIE ATSAKOMYBĘ UŽ LIETUVIŲ KALBOS TAISYKLINGUMĄ ATLIKTAME DARBE Patvirtinu lietuvių kalbos taisyklingumą atliktame darbe.
2017-04- Aistė Simokaitienė
(data) (autoriaus vardas, pavardė) (parašas)
MAGISTRO BAIGIAMOJO DARBO VADOVO IŠVADOS DĖL DARBO GYNIMO
Vida Juozaitienė
(data) (darbo vadovas vardas pavardė;) (parašas)
MAGISTRO BAIGIAMASIS DARBAS APROBUOTAS KATEDROJE
(aprobacijos data) (katedros vedėjo/jos vardas, pavardė) (parašas)
Magistro baigiamojo darbo recenzentas
(vardas, pavardė) (parašas)
Magistro baigiamųjų darbų gynimo komisijos įvertinimas:
(data) ( Gynimo komisijos sekretorės (-riaus) vardas, pavardė) (parašas)
TURINYS
TURINYS ... 3
LENTELIŲ IR PAVEIKSLŲ SĄRAŠAS ... 5
Lentelės ... 5 Paveikslai ... 5 SANTRAUKA ... 6 SUMMARY ... 7 ĮVADAS ... 8 Tyrimo hipotezė ... 9 Darbo tikslas ... 9 Uždaviniai ... 9 1. LITERATŪROS APŽVALGA ... 10
1.1. Karvių mastitas ir jo nustatymo būdai ... 10
1.2. Slaptas (subklinikinis) mastitas ... 10
1.2.2. Subklinikinio mastito diagnostika ... 11
1.2. Infraraudonųjų spindulių termografija ir jos pritaikymas... 14
1.3. IR spinduliuotės taikymas vaizdinimui ... 15
1.4. Rekomenduojama termografinio tyrimo metodika ... 19
1.5. Subklinikinio mastito profilaktika ... 20
2. TYRIMŲ METODIKA IR ORGANIZAVIMAS ... 23
3.TYRIMŲ REZULTATAI ... 28
3.1. Tiriamųjų rodiklių aprašomoji statistika... 28
3.2. Karvių produktyvumo, spenių temperatūros ir pieno sudėties rodiklių koreliacijos analizė ... 30
... 34
3.5. Spenių temperatūros pasiskirstymas pagal tešmens ketvirčius karvių grupėse ... 37
4. TYRIMŲ REZULTATŲ APTARIMAS ... 39
5. IŠVADOS IR REKOMENDACIJOS ... 40
LENTELIŲ IR PAVEIKSLŲ SĄRAŠAS
Lentelės
1 lentelė. Pieno užterštumas mikroorganizmais priklausomai nuo spenių paruošimo 21 2 lentelė. Analizuotos bandos karvių produktyvumo, pieno sudėties ir kokybės rodikliai 28
3 lentelė. Karvių bandos tirti rodikliai pagal veisles 30
4 lentelė. Karvių tirtų pieno rodiklių ir spenių temperatūros koreliacija 31 5 lentelė. Temperatūros statistinis pasiskirstymas pagal karvių grupes 32
6 lentelė. Spenių temperatūros koreliacija su SLS pagal grupes 33
7 lentelė. Bandos produktyvumo, pieno sudėties ir kokybės rodiklių statistinė analizė pagal karvių
grupes 35
8 lentelė. Karvių grupių spenių temperatūros koreliacija su tirtais pieno rodikliais 36
Paveikslai
1 paveikslas. Planko dėsnis. Kūnų skleidžiamos infraraudonosios spinduliuotės spektrai 16
2 paveikslas. Karvės tešmens termograma 18
3 paveikslas. Termovizorius Flir Systems E4 23
4 paveikslas. Temperatūros matavimo vieta 24
5 paveikslas. Infraraudonojo spektro nuotrauka – termograma 25
6 paveikslas. Matomojo spektro nuotrauka 26
7 paveikslas. Multispektrinis (MSX) vaizdas 26
8 paveikslas. Termogramoje matomi karštieji taškai 33
9 paveikslas. Termogramoje matomi karštieji taškai 34
SANTRAUKA
Termografijos metodo panaudojimas subklinikinio karvių mastito nustatymui Aistė Simokaitienė
Magistro baigiamasis darbas
Tyrimo tikslas buvo išanalizuoti infraraudonosios spinduliuotės termografijos metodo taikymo galimybes gyvūnų moksle bei įvertinti infraraudonosios spinduliuotės termografijos taikymą karvių subklinikinio mastito diagnostikai. Tai sąlyginai naujas, Lietuvoje dar mažai naudojamas, metodas.
Infraraudonosios termografijos metodu buvo tirta karvių spenių temperatūra trijose karvių grupėse - sveikų (SLS <100 tūkst/ml.), sergančių subklinikiniu mastitu (SLS 200-400 tūkst/ml.) ir sergančių klinikiniu mastitu (SLS >400 tūkst./ml). Kai kurių karvių spenių termogramose buvo aiškiai matomi karštieji taškai, kurie leidžia daryti prielaidą, jog tuose taškuose yra uždegimo židinys.
Tyrimo metu buvo gautas 0,34°C skirtumas tarp sveikų ir sergančių subklinikiniu mastitu karvių spenių temperatūrų vidurkių. Abiem atvejais temperatūros koreliacija su SLS yra teigiama, statistiškai patikima (p<0,05).
Tyrimai rodo, kad infraraudonosios spinduliuotės termografijos metodas galėtų būti papildoma priemonė, naudojama karvių mastito profilaktikoje.
SUMMARY
Use of infrared thermography in detection of subclinical mastitis in dairy cows Aistė Simokaitienė
Master’s thesis
The objective of this study was to investigate the capability of infrared thermography and to evaluate it’s application in diagnostics of subclinical mastitis in dairy cows. This is a new and rarely used method in Lithuania and could be used to diagnose various diseases.
The temperature of the teats was investigated between tree groups - healthy cows (SCC <100 000/ml.), cows with subclinical mastitis (SCC 200 000-400 000/ml) and cows with clinical mastitis (SCC >400 000/ml). We can clearly see hotspots in some thermography images, witch let us make presumption that there is an inflammation.
There was 0.34°C difference between healthy cows and cows with subclinical mastitis teats temperature. Correlation between teats temperature was weak positive and statistically reliable (p<0.05). Studies shows, that infrared thermography could be as additional measure for prophylaxis of mastitis in dairy cows.
ĮVADAS
Karvių mastitas pasaulinei perdirbamajai pramonei buvo ir liks vienu iš svarbiausiu trukdžių gaminant aukštos kokybės pieno produktus. Sergant mastitu piene didėja somatinių ląstelių skaičius, keičiasi jo technologinės savybės: silpnėja rūgimas, pieno rūgšties bei šliužo fermento poveikis, pienas tampa mažiau termostabilus.
Ypač daug nuostolių pienininkystės ūkiai patiria dėl subklinikinio mastito, kuris nuo 15 iki 40 kartų plačiau paplitęs nei klinikinis. Apie 30–60 proc. karvių nuolat serga subklinikiniu mastitu, kurį daug sunkiau aptikti ir yra visos bandos mastito sukėlėjų šaltinis. Ekonominiai nuostoliai apima pieno produkciją, pieno realizavimo praradimą, brokavimo dažnumą, veterinarinius gydymo kaštus. Dėl šios ligos patiriami didžiuliai nuostoliai, 20–25 proc. sumažėja primilžiai, pablogėja pieno kokybė (sumažėja baltymų apie 1 proc., kazeino 6–18 proc., laktozės 5–20 proc., riebalų 4–12 proc., kalcio, fosforo ir kalio, prastėja ir pieno skonis), karves (apie 30–35 proc. sergančiųjų) anksčiau laiko tenka išbrokuoti (1). Karvei sergant subklinikiniu mastitu, dėl pieno produkcijos sumažėjimo per laktaciją patiriama apie 150 € nuostolio.
Vienas iš svarbiausių subklinikinio mastito požymių – padidėjęs somatinių ląstelių skaičius piene. Sveikos karvės piene jų būna mažiau kaip 100 tūkst./kub. cm (10). Subklinikiniu mastitu Norvegijoje serga apie 24,1 proc. karvių, Prancūzijoje – 20–30 proc., Suomijoje – 37,9 proc., Danijoje – 49,9 proc., Švedijoje – 33 proc. laktuojančių karvių.
Daugelį dešimtmečių termografija buvo griozdiškas metodas dominęs tik labai specifinių sričių mokslininkus, tačiau pastaruoju metu vis tobulėjant, įrangai darantis vis kompaktiškesnei ir pingant termografinei įrangai bei plečiantis jos galimybėms ir tikslumui, vis plačiau tyrinėjamas termografijos taikymas įvairiose srityse. Taigi termografijos taikymo tyrinėjimai neaplenkė ir ūkinių gyvulių. Manoma, jos šioje srityje termografija gali padėti išspręsti opią problemą - anksčiau diagnozuoti subklinikinį karvių mastitą.
Šio darbo prioritetas buvo nustatyti infraraudonųjų spindulių termografijos (IRT) metodo jautrumą ir specifiškumą subklinikinio karvių mastito nustatymui bei palyginti juos su somatinių ląstelių skaičiaus vertinimo metodu.
Tyrimo hipotezė
Termografijos metodo taikymas karvių spenių įvertinimui, metodo jautrumas ir specifiškumas neviršija pieno somatinių ląstelių skaičiaus matavimo jautrumo ir specifiškumo, tačiau yra pakankamai tikslus, greitas ir neinvazinis metodas subklinikinio karvių mastito nustatymui ir prognozei.
Darbo tikslas
Ištirti termografijos metodo tinkamumą subklinikinio karvių mastito nustatymui.
Uždaviniai
1. Išanalizuoti infraraudonųjų spindulių termografijos metodą ir jo pritaikymą karvių mastito nustatymui.
2. Atlikti karvių mastito nustatymo tyrimą infraraudonųjų spindulių termografijos metodu.
1. LITERATŪROS APŽVALGA 1.1. Karvių mastitas ir jo nustatymo būdai
Mastitu vadinamas pieno liaukos uždegimas. Pieno liaukos uždegimą sukelia šie veiksniai: 1) tešmens trauma arba sužeidimas;
2) cheminis dirginimas;
3) dažniausiai pasitaikanti priežastis – mikroorganizmų (bakterijų) sukeliama infekcija. Uždegiminė reakcija – tai organizmo apsaugos mechanizmas, reikalingas:
1) eliminuoti infekciją sukeliančius mikroorganizmus; 2) neutralizuoti jų toksinus;
3) padėti atsinaujinti pažeistiems pieno sekrecijos audiniams.
Uždegimo laipsnis gali būti skirtingas – nuo slaptos formos iki įvairių klinikinių formų, priklausomai nuo to, kaip stipriai tešmuo reaguoja į dirgiklius.
Bakterijos, toksinai, kiti nepageidaujami komponentai sukelia imunologinių procesų seką, kurių metu leukocitai (baltieji kraujo kūneliai) patenka iš kraujo į pieną, taip bandoma neutralizuoti pašalinius mikroorganizmus.
Tokie skysčiai kaip kraujo serumas arba limfinių sistemų skystis taip pat teka į infekuotą tešmens ketvirtį ir neutralizuoja toksiškus bakterijų gaminamus pašalinius produktus. Toks leukocitų ir skysčių judėjimas į užkrėstą tešmens ketvirtį sukelia uždegiminį atsaką.
Taigi, uždegimai gali būti klasifikuojamos į slaptą (subklinikinę) ir klinikinę formas, priklausomai nuo uždegimo laipsnio.
1.2. Slaptas (subklinikinis) mastitas
Mastitas dažniausiai pasitaikanti pieno liaukų infekcija, tačiau jos negalima aptikti vizualios apžiūros metu, nes tiek tešmuo, tiek pienas nepakinta. Subklinikinis mastitas nepastebimas. Šią mastito formą galima aptikti naudojant įvairius infekciją sukeliančių mikroorganizmų nustatymo testus, taip pat pastebėjus padidėjusį somatinių ląstelių skaičių (SLS). Būtina atsižvelgti į šią mastito formą, nes ji sukelia didžiausius ekonominius nuostolius, kurie patiriami dėl:
1) sumažėjusio pieno primilžio; 2) pablogėjusios pieno kokybės; 3) sumažėjusių pajamų.
Subklinikinis mastitas retai kelia pavojų pieno liaukų audiniams arba karvių gaišimui. Kadangi liga sunkiai pastebima, dauguma pieno gamintojų dažnai net neatsižvelgia į jos sukeliamus nuostolius, kartu neatsižvelgiama į išplitimo tarp kitų bandos gyvulių pavojų. Dažniausi subklinikinio mastito sukėlėjai yra stafilokokai.
Subklinikinis mastitas svarbus ir dėl šių priežasčių: – pasitaiko 15-40 kartų dažniau nei klinikinė forma;
– esant šiai mastito formai, klinikiniai simptomai nepasireiškia; –dažniausiai ilga trukmė;
– sudėtinga išgydyti antibiotikais; – sudėtinga diagnozuoti;
– sumažina pieno produkcijos kiekį; – neigiamai veikia pieno kokybę;
– serganti karvė gali užkrėsti kitas bandos karves.
1.2.2. Subklinikinio mastito diagnostika
skaičiaus (SLS) nustatymas tapo pačia populiariausia pieno kokybės bei sergančių karvių nustatymo priemonė visame pasaulyje (4). Nustatyta, kad somatinių ląstelių skaičius yra paveldimas. Somatinių ląstelių skaičiui piene, be fiziologinių faktorių, dažniausiai įtakos turi patologiniai procesai tešmenyje (5).
Mokslininkų teigimu, SLS kontrolės tikslumas daugiausiai priklauso nuo teisingai paimto pieno mėginio, SLS tirti naudoto metodo, aparatūros, tyrimų dažnio, tyrimą atliekančio žmogaus įgūdžių, kvalifikacijos, o taip pat teisingos rezultatų analizės (interpretavimo). Daugumos atliktų tyrimų rezultatai patvirtina, kad sveikos, nesirgusios mastitu karvės vieno ar kelių paros melžimų bendrame piene SLS būna mažesnis kaip 100 tūkst./ml. Karvė gali sirgti subklinikiniu mastitu, kai piene SLS didesnis kaip 200 tūkst./ml arba vieno ketvirčio paskutinės pieno porcijose SLS didesnis nei 600 tūkst./ml. Tiriant pradines ketvirčio pieno porcijas, subklinikinį mastitą galima laikyti prasidedančiu, kai SLS piene didesnis kaip 250 tūkst./ml. Jeigu karvės vieno ar kelių melžimų bendrame piene SLS yra nuo 200 iki 300 tūkst./ml, gali būti infekuotas bent vienas tešmens ketvirtis. Jeigu SLS yra nuo 301 iki 400 tūkst./ml – infekuoti du tešmens ketvirčiai; nuo 401 iki 750 tūkst./ml - infekuoti trys tešmens ketvirčiai. Jeigu piene SLS didesnis kaip 750 tūkst./ml – gali būti infekuotas visas karvės tešmuo arba stipriai infekuoti trys tešmens ketvirčiai (6, 58).
SLS karvių piene nustatomas tiesioginiu (Presuoto–Brido), elektroniniu („Fossomatic“, „Anadis“, „Somacope MK2“ ir kt.) ir netiesioginiu (greitieji diagnostikos testai: CMT, Mastestas, Mastirapid, Mastitis test NK ir kt.) metodais. Be to, tešmens uždegimu sergančioms karvėms išaiškinti yra pasiūlyta melžiant matuoti pieno temperatūrą, elektrinį laidumo, pieno čiurkšlės stiprumą.
branduolius bei skatina jų agliutinaciją į gumulėlius. Suirusios ląstelės pienui suteikia klampumą ir tąsumą. Kuo didesnis somatinių ląstelių skaičius piene, tuo mišinys klampesnis (7).
Kai Mastitis test NK sumaišomas su pienu, esant padidėjusiam ląstelių skaičiui, mišinio tankis pasikeičia ir nustatomas skirtingo klampumo gelis. Pakitusios pH pienas pakeičia mišinio spalvą. Preparatas yra raudonos spalvos, o geltona spalva rodo rūgščia terpę (8). Mišinio spalva pasikeičia dėl skirtingos terpės pH. Teigiama reakcija rodo, kad 1 ml pieno yra daugiau nei 200 tūkst. ląstelių (9).
Rudejevienės teigimu (10) mastitų diagnozavimui būtina atlikti ir klinikinį tešmens bei sekreto tyrimą, sekreto fiziko–cheminį tyrimą, sekreto citologinį ir bakteriologinį tyrimą. Vieni paprastesnių, nesunkiai atliekamų nesudėtinga laboratorine įranga, yra greitieji diagnostikos metodai. Greitieji diagnostikos metodai puikiai tinka diagnozuoti mastitą gamybos sąlygomis, tačiau įvertinant pieno kokybę būtina žinoti absoliutų somatinių ląstelių skaičių piene. Tam yra pasitelkiama šiuolaikinė technika, aparatai Fossomatic, Somascop MKZ (5). Sveikų karvių pieno pH yra (6,5–6,8). Mastitų atveju pH gali parūgštėti (pH<6,5) arba pašarmėti (pH>6,8).
Subklinikinio mastito diagnostikai siūloma matuoti pieno elektros laidumą (PEL). Pieno elektrinis laidumas – atvirkštinis rodiklis pieno varžai, dažniausiai priklausantis nuo kraujagyslių tvirtumo. Teigiama, kad šiuo rodikliu galima pasinaudoti diagnozuojant mastitą (11). Špakauskas, Klimienė ir Matusevičius (12) ištyrė, kad elektrinis pieno laidumas svyruoja nuo 4,3 mS/cm iki 5,7 mS/cm. Tais atvejais, kai karvė serga tešmens uždegimu, elektrinis laidumas didėja nuo 6,1 mS/cm iki 8,5 mS/cm. Didėjant elektriniam laidumui (nuo 6,1 mS/cm iki 8,5 mS/cm), pieno somatinių ląstelių skaičius padidėja nuo 500 tūkst./ml iki 1500 tūkst./ml. Norberg (11), Juozaitienė ir kt. (13) nustatė, kad, didėjant somatinių ląstelių skaičiui piene, didėja ir elektrinis laidumas. Tai siejasi su vyresnių karvių greičiau tekančiu pienu.
Nors PEL tyrimu galima nustatyti iki 53–55 proc. slaptų mastitų, Lietuvoje šie tyrimai nėra populiarūs (2). Labai svarbu bakteriologiškai ištirti pieno bandinius, nustatyti išskirtų mikroorganizmų jautrumą antibiotikams.
1.2. Infraraudonųjų spindulių termografija ir jos pritaikymas
Jau nuo senų laikų kūno temperatūra naudojama medicinos tikslams ir tapo vienu iš rodiklių sveikatos būklei įvertinti, matuojant ją patogiose vietose – ausyje, pažastyje, po liežuviu ir kt. Tačiau skirtingų sveikų žmonių ar gyvūnų kūno temperatūros gali skirtis. Lokalius kraujo, audinių ir odos temperatūros pokyčius organizme nulemia šiluminės energijos skirtumai, kuriuos sukuria jos cirkuliacija, reguliuojama šiluminio laidumo ir advekcijos bei organizme vykstančios cheminės reakcijos. Gerai žinoma, kad to paties sveiko individo skirtingu laiku pamatuota kūno temperatūra gali būti skirtinga, priklausomai nuo aplinkos oro sąlygų, kraujo apytakos spartos, kurią kontroliuoja sisteminiai (nervų sistema, hormonų lygis) ir lokalūs veiksniai, bei daugelio sudėtinių veiksnių kontroliuojamos medžiagų apykaitos. (15)
Kiekvienos temperatūros vertė, pamatuota pasirinktoje vietoje, neatspindi skirtingų kūno dalių temperatūros, netgi vertinant odos paviršiuje. Dėl šilumos išsklaidymo į aplinką, vertinant nuo centrinės dalies iki odos, sumažėja 3–5°C. (15) Pernašos vyksmai, kūno viduje apimantys šiluminį laidumą ir advekciją (sąlygotą kraujo apytakos), bei šiluminės ribos sąlygos (temperatūros gradientas, reguliuojantis šiluminio spinduliavimo mainus) odos paviršiuje lemia jos lokalią temperatūrą (16).
Vertinant šiluminiu vaizdinimu grindžiamos diagnostikos perspektyvas šių dienų technologinių pasiekimų požiūriu, reikia atsižvelgti į tai, kad pirminiai jos galimybių tyrimai buvo atliekami anksčiau nei darant tyrimus buvo pradėta plačiai taikyti kompiuterius. Pasitelkus kompiuterius, atsirado naujų, pažangių vaizdų analizės metodikų, galinčių pagerinti matavimų tikslumą ir pasiūlyti tam tikrų ligų atpažinimo geresnių kompiuterinių algoritmų ir nešališkų tyrimų. Šiluminio vaizdinimo, kaip pagalbinės diagnostinės priemonės, taikymas atsiskleidžia atliekant koreliacinius kelių nepriklausomų metodikų rezultatų vertinimus, pavyzdžiui, tiriant, ar teigiamas tyrimų atsakas gali perteikti intensyvesnio metabolizmo indikaciją siekiant atskirti piktybinius audinių pakitimus ir taip sumažinti nerezultatyvių biopsijų kiekį. Svarbu suvokti tai, kad tinkamumo vertinimo kriterijai, parenkami vienai atskirai diagnostikos metodikai, dažniausiai nieko nepasako apie jos vertingumą, atsiskleidžiantį panaudojant juos drauge su kitais diagnostikos būdais (18).
Temperatūros verčių pasiskirstymo odos paviršiuje atvaizdus sąlygoja kūno šilumos bei medžiagų pernaša, savitų aplinkos sąlygų paveikti metabolizmo vyksmai ir psichinė, neurologinė bei hormoninė organizmo būklė. Todėl interpretuojant pavienius šilumos vaizdus negalima remtis laisvai pasirinktais atvaizdų atpažinimo metodais, nes tokia diagnostika gali būti labai selektyvi ir net klaidinti. Tiktai tinkamai atsižvelgus į biologinius procesus, kurie lemia odos paviršiaus temperatūrą, ir atliekant daugkartinę atvaizdų registraciją kasmetinės profilaktinės apžiūros metu bei įvertinant stimulo sukeltų dinaminių šiluminių atsakų pobūdį, galima gauti diagnostikai naudingos informacijos (16) (17).
1.3. IR spinduliuotės taikymas vaizdinimui
pakankamas, ją galima pajusti oda, kurios viena paskirčių - būti nedidelio jautrio gardelių jutikliu infraraudonojoje srityje. Audinių pažaidas sąlygojantys procesai, pavyzdžiui, naviko angiogenezė, navikinių darinių susidarymas, uždegimas ir infekcija dažniausiai sukelia vietinį temperatūros padidėjimą, kuris IR spindulių termogramoje matomas „karštų“ taškų ar nesimetriškų sričių pavidalu (18).
Planko formulėje energiją ir temperatūrą sieja eksponentinė priklausomybė (1 paveikslas). Tad, palyginti su karštais kūnais, žemesnės temperatūros kūnų spinduliavimo intensyvumas yra keliomis eilėmis mažesnis. Todėl tikslus infraraudonosios spinduliuotės energijos matavimas iškelia nemažus technologinius reikalavimus. Be to, žemesnės temperatūros kūnai spinduliuoja panašius energijos kiekius kaip ir jų aplinka, todėl sunkiau atlikti matavimus. Jei signalo ir triukšmo amplitudės skiriasi nedaug, foninio lygio korekcijai tenka pasitelkti papildomą aparatūrą, pritaikyti sinchronizuotų modų signalo apdorojimo metodikas bei atlikti kruopščią gautų rezultatų analizę (20).
1 paveikslas. Planko dėsnis. Kūnų skleidžiamos infraraudonosios spinduliuotės spektrai. Temperatūros vertės nurodytos prie kreivių
Tačiau pastarojo dešimtmečio technologiniai sprendimai IR srities jutiklių gardelių, pagalbinių elektroninių prietaisų, vaizdų analizės ir triukšmo mažinimo metodikų srityse įgalino labai pagerinti IR spindulių kamerų erdvinę ir šiluminę skyrą. Registruojamos spinduliuotės spektrinė sritis ir temperatūros matavimų skyra, kuri priartėjo prie 0,001 K, yra pagrindiniai biologinių sistemų darant diagnostinius tyrimus naudojamų kamerų parametrai. Jomis galima patikimai pamatuoti 0,1 K temperatūros skirtumus, atitinkančius pirmųjų vaizdinimui naudotų jutiklių jautrio ribą. Gardelės ir pikselio dydžiai matuojant lemia maksimalią erdvinę skyrą. Svarbus parametras yra ir jutiklio spektrinis jautris, kuris turi būti maksimalus biologiniams matavimams tinkamoje spektro srityje (22, 56).
IR jutiklių, gardele išdėstytų židinio plokštumoje bei registruojančių spinduliuotę 8 –12 µm spektro srityje, sukūrimas ir juos taikančios registravimo metodikų plėtotė kaip alternatyva skenavimui, įgalino gauti vaizdus gyvų organizmų šiluminio spinduliavimo srityje. Jų dėka galima ne tik užtikrinti aukštą diagnostinio vaizdinimo kokybę, bet ir eksportuoti skaitmeninius temperatūros matavimų duomenis tinkamu formatu kompiuterinei vaizdų analizei atlikti. Moderniomis IR kameromis galima registruoti dešimtis vaizdų per minutę, taigi aptikti ir įvertinti reikšmingus temperatūros pokyčius realiu laiku. Tiesa, darant klinikinius matavimus naudojamas kameras privalu periodiškai kalibruoti naudojant standartinį spinduolį, kuris parenkamas atsižvelgiant į kameros jautrį. Svarbu parinkti tinkamus optinius vaizdinimo sistemų komponentus – lęšius, veidrodžius, filtrus, prizmes, įvertinti jų optinio pralaidumo sritį bei atskirti IR spinduliuotę nuo regimosios (22, 55).
faktas, kad temperatūros matavimas drauge su pulso dažniu ir bendra apžiūra diagnostikos tikslams naudojamas jau tūkstančius metų.(17, 53, 54)
Klinikinėje medicinoje naudojama skaitmeninio šiluminio IR vaizdinimo metodika įgalina tyrinėtoją neinvaziniu būdu vaizdinti ir kiekybiškai įvertinti, pavyzdžiui, odos temperatūros kaitą. Infraraudonojoje srityje skenuojantis įtaisas paverčia odos paviršiaus spinduliuotę elektriniais impulsais, kurie ekrane atvaizduojami spalvomis. Regimas atvaizdas grafiškai atitinka temperatūros skirstinį kūno paviršiuje ir vadinamas termograma (2 paveikslas). Šiluminių̨ kamerų̨ jutikliai, vaizdinantys temperatūros pokyčius odos paviršiuje, yra jautrūs 2,8 - 5,5 μm spektro srityje, kituose IR vaizdinimo prietaisuose registruojant gilesnių audinių signalą, pritaikomi 812 μm ruože jautrūs jutikliai.
Kiekvieno sveiko individo odos paviršiaus vaizdams būdingas dėsningumas ir atkartojamumas, jų detales registruojant 0,01 ̊C jautriu. Lokalių infekcijų̨ ar raumenų įtempimo sukelti vidiniai temperatūros svyravimai tiesioginio šiluminio laidumo ir kraujotakos pernašos dėka sukuria šilumos srautą link kūno paviršiaus. Kadangi sveikiems kūno audiniams būdinga savita paviršiaus temperatūros simetrija, pavyzdžiui, žmogaus abiejų blauzdų priekinių sričių normalus vidutinis temperatūrų skirtumas yra 0,31 ̊C, todėl netgi nedideli svyravimai gali būti nesunkiai pastebėti. (23, 51, 52)
IR spinduliuotė priklauso ne tik nuo kūno temperatūros, bet ir nuo aplinkos taip pat. Kuomet siekiama tiksliai apskaičiuoti temperatūrą, reikia pašalinti įvairius faktorius. Atliekant detalesnę termogramų analizę, būtina įvertinti individualias tiriamojo objekto savybes, sąlytį su aplinka (24, 25, 26, 27) bei rūšinius ypatumus. Šie parametrai turi daug įtakos matavimų tikslumui, galutiniams rezultatams (28, 29).
Tiek tarptautinėje erdvėje, tiek jau ir Lietuvoje atsiranda vis daugiau gydytojų ir veterinarų taikančių IR termografiją įvairių susirgimų diagnostikai, tačiau FDA ir kitos pacientų saugumą turinčios užtikrinti agentūros įspėja, jog IR termografija neturėtų būti naudojama kaip pagrindinė diagnostikos priemonė ir diagnozę reikėtų patvirtinti ir kitais, visuotiškai pripažintais metodais (30).
1.4. Rekomenduojama termografinio tyrimo metodika
Fizikiniu požiūriu oda gali būti laikoma plonu konduktyviniu sluoksniu tarp karštų vidinių audinių, kuriuose vyksta metaboliniai egzoenergetiniai procesai, ir aplinkos. Dėl didelio vandens kiekio, gyviems audiniams siūloma naudoti emisijos koeficientą ε=0.98, esant bangos ilgiui 2–14 μm ruože (31).
Paviršiaus emisija keičiasi ne tik priklausomai nuo bangos ilgio, bet taip pat ir nuo matavimo kampo, kurio priklausomybė aprašoma sekančiai:
,kur ir n – medžiagos atspindėjimo indeksas.
Siekiant išvengti artefaktų bei klaidinančių termografijos rezultatų autoriai (33, 50) rekomenduoja laikytis toliau įvardintų sąlygų. Idealiomis sąlygomis termografija turėtų būti atliekama aplinkos temperatūrai esant 20-25°C intervale. Tačiau Yanmaz L.E., Zafer O. ir Dogan E. (34) teigimu 17°C temperatūra termografijai vis dar priimtina. Žemesnės temperatūros atveju rekomenduojama termografijai turėti šiltesnę patalpą. Bathe (35) teigimu standartizuota aplinkos temperatūra yra labai svarbi, nes esant šaltesnei aplinkai pasikeičia organizmo termoreguliaciniai mechanizmai, paviršinės kraujotakos intensyvumas. Taip pat svarbu prieš termografiją leisti gyvūnui 10-20 minučių aklimatizuotis temperatūroje, kurioje jis bus skenuojamas. Termografinis vaizdavimas turėtų būti atliekamas sąlyginai tuščioje patalpoje, be pašalinių šilumos ar šalčio šaltinių, tiesioginės saulės bei skersvėjų (34, 35, 49).
1.5. Subklinikinio mastito profilaktika
Karvių mastito gydomųjų priemonių poveikis yra trumpalaikis, jei nepašalinamos svarbiausios ligos priežastys ir jį sąlygojantys veiksniai. Per vėlai nustačius mastitą ne laiku pradedamas gydymas, dėl to vėliau pieno liaukos audinyje gali vykti degeneraciniai ar atrofiniai procesai, kurie daro įtaką pieno primilžiui. Atliekant profilaktiką svarbiausia yra stiprinti karvių organizmo atsparumą ir išsiaiškinti bei pašalinti įvairias mastitą galinčias sukelti priežastis. Gyvulio organizmo atsparumas priklauso nuo paveldimumo, šėrimo, laikymo ir kitų sąlygų (36, 48).
Pagrindinės tešmens uždegimo profilaktinės priemonės:
1. Užtikrinti patogias ir švarias laikymo sąlygas. Tam turi būti: atitinkamai suprojektuotos ir pastatytos patalpos, patogiai įrengtos stovėjimo vietos; patogumo ir švaros užtikrinimas karvių stovėjimo vietose dažnai keičiant pakratus; sausos ir švarios karvių stovėjimo vietos, mociono aikštelės išlaikymas; gerai funkcionuojanti vėdinimo sistema, gyvulių skaičiaus reguliavimas prie ėdžių, girdyklų ir poilsio vietų; gera elektros instaliacija. (37, 47)
2. Veislei atrinkti telyčias iš nesirgusių mastitu karvių, kurių tešmuo gerai išsivystęs, su lygiais ketvirčiais.
3. Musių naikinimas. Musės gali pernešti bakterijas iš vienos vietos į kitą. Jos dažnai perneša mastito sukėlėjus nuo sergančios karvės ant sveikų karvių spenių galiukų.
Rekomenduojami tokie šių medžiagų kiekiai karvei per parą: a. sėlenos 5-6 mg
b. varis 200-250 mg c. cinkas 90-1200 mg
d. vitaminas A 100 000-150 000 VV
e. vitaminas E melžiamoms karvėms 400-800 VV, užtrūkintoms karvėms 1000 VV 5. Teisingas melžimo procedūrų parinkimas ir atlikimas:
a. Teisingas dezinfekavimo priemonių naudojimas prieš melžimą: prieš melžimą 30 sekundžių dezinfekuoti spenius arba 10-20 sekundžių plauti antibakteriniais tirpalais, tešmens plovimo ir dezinfekavimo skysčių bei vandens temperatūra turi būti 39-45 laipsniai; numelžti pirmas pieno čiurkšles; spenius nusausinti, tam naudojant vienkartinius rankšluosčius ar servetėles; paruošus tešmenį melžiklį uždėti per 60 sekundžių. (2, 38, 39, 46)
1 lentelė. Pieno užterštumas mikroorganizmais priklausomai nuo spenių paruošimo (2)
Naudota priemonė Sumažėjo pieno
užterštumas bakterijomis, proc.
Nušluosčius sausu rankšluosčiu 4
Nušluosčius šlapiu rankšluosčiu 40
Nušluosčius šlapiu, po to sausu rankšluosčiu 77 Nušluosčius rankšluosčiu, suvilgius spec. antiseptiku, ir nušluosčius sausu rankšluosčiu
87
Spenių pamerkimas spec. antiseptike ir nušluostymas sausu rankšluosčiu (ypač spenių galus)
85
b. Teisinga tešmens priežiūra melžimo metu ir pamelžus; c. Teisingas melžimo įrenginių laikymas ir naudojimas.
karvės melžiamos pabaigoje.
7. Tinkamas medikamentų naudojimas užtikrina gerus gydymo rezultatus, padeda išvengti pasikartojančių infekcijų, sumažina gydymo išlaidas ir padeda išvengti antibiotikų patekimo į pieną.
8. Mastito duomenų bandoje kontrolė. Reikia įvertinti turimus laboratorinius bandos ir atskirų karvių pieno bei kraujo tyrimų duomenis, nustatyti problemines karvių grupes. (39)
9. Profilaktika užtrūkinimo metu. Karvę reikia užtrūkinti staiga nutraukiant melžimą bei pamelžus suleidžiant į kiekvieną ketvirtį profilaktinį antimastitinį preparatą. Norint sumažinti pieno produkciją, reikia sumažinti energijos kiekį pašaruose. Taip pat efektyviai veikia vandens kiekio sumažinimas 12-24 valandoms. Užtrūkusių karvių racionas turi gerinti imuninę sistemą.
10. Nuolatinis darbuotojų kvalifikacijos kėlimas. Naujai priimti darbuotojai turi būti apmokomi, o seniai dirbantiems reguliariai primenama melžimo technologija, supažindinama su naujovėmis. 11. Bandos apsauga nuo patogeninių sukėlėjų. Prieš įsigyjant naują bandą, reikia patikrinti duomenis
apie somatinių ląstelių skaičių visos bandos ir atskirų karvių piene, paimti mėginius bakteriologiniams tyrimams. Įsigytas karves reikia laikyti karantine ir melžti atskirai kol bus nustatyta, kad jos sveikos. Rekomenduojama pašalinti karves užsikrėtusias atspariais mikroorganizmais. Mastitu sergančias karves reikia atskirti nuo kitų, melžti atskirai, o jų stovėjimo vietas dezinfekuoti.
2. TYRIMŲ METODIKA IR ORGANIZAVIMAS
Mokslinis tiriamasis darbas buvo atliktas 2015 – 2017 metais Lietuvos sveikatos universitete Veterinarijos akademijoje Gyvūnų veisimo ir mitybos katedroje bei žemės ūkio bendrovėje, kurioje tyrimų metu buvo ištirta 600 karvių. Buvo padaryta 600 termografinių nuotraukų, tačiau dėl judesio ir kitų artefaktų bei prastos kokybės, tinkamų analizei buvo 230 karvių termografinių nuotraukų.
3 paveikslas. Termovizorius Flir Systems E4
Tyrimo metu naudotas metrologiškai patikrintas, sukalibruotas termovizorius Flir Systems E4 (3 paveikslas). Naudoto termovizoriaus techniniai parametrai:
Vaizdo kameros raiška - 0,5 Mpx;
Detektoriaus tipas: FPA, nešaldomas 80 x 60 (4800 pikselių); Automatinis fokusavimas;
3,0" spalvotas skystųjų kristalų ekranas; Aplinkos darbo temperatūra: -15 °C / +50 °C;
Temperatūros matavimo diapazonas: -20 °C / +250 °C; Matavimo paklaida: +/-2 °C (+/-2%);
Matymo kampas, mažiausias fokusavimo atstumas: 45°x34° / 0,5 m; Matavimo režimai: taškas viduryje;
Multispektrinio vaizdo gavimo funkcija MSX.
Automatinė savikontrolė ir automatinis susikalibravimas pasikeitus aplinkos temperatūrai. Emisijos koeficientas: keičiamas 0,01 - 1,00 arba pasirenkamas iš medžiagų lentelės.
Termovizorius Flir Systems E4 vienu metu padaro dvi nuotraukas - termografinę (5 paveikslas) bei įprastinę (6 paveikslas).
4 paveikslas. Temperatūros matavimo vieta
Termografinės nuotraukos analizuotos programine įranga Flir Tool versija 2.1. Programinės įrangos pagalba galima apjungti termografinę (5 paveikslas) bei įprastinę (6 paveikslas) nuotraukas į vieną (7 paveikslas), taip supaprastinant matuojamų objektų atpažinimą. Analizės metu matuota temperatūra keturiuose taškuose – po vieną ant kiekvieno spenio, ties sinusu.
6 paveikslas. Matomojo spektro nuotrauka
Karvės buvo suskirstytos į tris grupes pagal karvių SLS kiekį piene: 1 grupė – somatinių ląstelių skaičius < 100 tūkst./ml (sveikos),
2 grupė – somatinių ląstelių skaičius 200-400 tūkst./ml (subklinikinis mastitas), 3 grupė – somatinių ląstelių skaičius > 400 tūkst./ml (klinikinis mastitas).
3.TYRIMŲ REZULTATAI
3.1. Tiriamųjų rodiklių aprašomoji statistika
Tyrimo metu statistiškai išanalizuoti bandos produktyvumo, pieno sudėties bei kokybės ir kt. rodikliai (žr. 2 lentelę). Pateiktoje lentelėje matome, jog tirtos bandos karvių (n=599) produktyvumas yra vidutiniškai 30,027 kg pieno, kurio riebumas vidutiniškai 3,995 proc., baltymingumas 3,4860 proc. Vidutinė termovizoriumi tirtų karvių (n=230) spenių temperatūra buvo 31,03 °C.
2 lentelė. Analizuotos bandos karvių produktyvumo, pieno sudėties ir kokybės rodikliai
Požymiai Statistiniai rodikliai
Pienas, kg n 599 M 30,027 SD 9,0917 SE 0,3715 95% PI 29,222-30,722 Riebumas, proc. n 599 M 3,9524 SD 0,86272 SE 0,03525 95% PI 3,8782-4,0178 Baltymingumas, proc. n 599 M 3,4860 SD 0,38713 SE 0,01582 95% PI 3,4516-3,5172
2 lentelės tęsinys
Požymiai Statistiniai rodikliai
Pieno somatinės ląstelės, tūkst./ml n 599 M 279,96 SD 855,699 SE 34,963 95% PI 212,43-352,21 Urėjas mg/proc. n 599 M 17,66 SD 5,316 SE 0,217 95% PI 14,001-20,442 Temperatūra, °C n 230 M 31,03 SD 1,025 SE 0,0674 95% PI 30,90-31,16
3 lentelė. Karvių bandos tirti rodikliai pagal veisles Veislė Produ ktyvu mas, kg Riebu mas, % Baltym inguma s, % Somati nių ląstelių skaičiu s, tūkst./ ml Urėja, mg/pr oc. Elektri nis laidum as, mS/cm Spenių temper atūra, °C Holšteinai n 222 222 222 221 221 221 99 M 30,07 3 3,965 9 3,4906 188,71 17,89 4,5181 30,9 SE 0,575 1 0,055 62 0,0251 9 37,353 0,350 0,0145 3 0,1175 6 SD 8,568 2 0,828 74 0,3752 5 555,28 8 5,202 0,2160 3 1,1697 Lietuvos juodmargiai n 377 377 377 377 377 377 131 M 29,97 5 3,944 3 3,4834 333,35 17,51 4,4483 31,1 SE 0,485 4 0,045 48 0,0203 2 50,891 0,277 0,0236 9 0,0777 SD 9,425 5 0,883 01 0,3945 4 988,11 6 5,381 0,4599 9 0,8896
3.2. Karvių produktyvumo, spenių temperatūros ir pieno sudėties rodiklių koreliacijos analizė
3.3. Spenių temperatūros ir SLS skaičiaus koreliacija pagal grupes
Karves suskirsčius į tris grupes pagal SLS kiekį piene (1 grupė – somatinių ląstelių skaičius < 100 tūkst./ml, 2 grupė – somatinių ląstelių skaičius 200-400 tūkst./ml, 3 grupė – somatinių ląstelių skaičius > 400 tūkst./ml), apskaičiuota aprašomoji statistika pagal šias grupes. Matome, kad 1 grupės spenių temperatūra, kaip ir tikėtasi yra žemiausia (30,67°C), antros grupės kiek didesnė (31,01°C), tuo tarpu trečiosios grupės karvių spenių temperatūra yra žemesnė (30,91°C). Tai galime paaiškinti tuo, jog šios grupės karvės, sergančios klinikine mastito forma gavo atitinkamą gydymą, kas sumažino uždegimą ir temperatūrą (5 lentelė).
6 lentelėje matome, kad 1 grupės karvių, kurių piene somatinių ląstelių skaičius <100 tūkst./ml, spenių temperatūra turi statistiškai patikimą (p<0,01) silpnai teigiamą koreliaciją su somatinių ląstelių skaičiumi, antros grupės karvių spenių temperatūros koreliacija su somatinių ląstelių skaičiumi piene yra stipriau teigiama (0,135) ir taip pat statistiškai patikima (p<0,05), tačiau trečiosios grupės atveju gauta koreliacija nėra statistiškai patikima.
6 lentelė. Spenių temperatūros koreliacija su SLS pagal grupes
SLS <100 tūkst./ml SLS 200 tūkst. -400 tūkst./ml SLS >400tūkst./ml SLSlog10 T, °C r 0,03777** 0,134909* -0,20817 p 0,000 0,017 0,127 n 129 18 43 *p<0,05; **p<0,01
Antros grupės karvių spenių termogramose buvo matomi karštieji taškai (pav. 8, pav. 9), kurie leidžia daryti prielaidą, jog tuose taškuose yra uždegimo židinys.
9 paveikslas. Termogramoje matomi karštieji taškai
3.4. Bandos karvių produktyvumo, pieno sudėties ir kokybės rodiklių koreliacija pagal karvių grupes
Tyrimo metu išanalizuoti karvių, suskirstytų į grupes pagal somatinių ląstelių skaičių (atitinkamai SLS <100 tūkst./ml, SLS 200-400 tūkst./ml ir SLS >400 tūkst./ml) produktyvumo ir pieno sudėties statistiniai rodikliai (žr. 7 lentelę). Pateiktoje lentelėje matome, jog pirmos grupės (SLS <100 tūkst./ml) vidutinis produktyvumas yra ženkliai didesnis negu antrosios (SLS 200-400 tūkst./ml) – atitinkamai 29,08 kg ir 23,34 kg (p<0,01).
7 lentelė. Bandos produktyvumo, pieno sudėties ir kokybės rodiklių statistinė analizė pagal karvių grupes Rodikliai SLS <100 tūkst./ml SLS 200-400 tūkst./ml SLS >400 tūkst./ml Produktyvumas, kg M 29,07914729 23,33722222 29,98697674 SE 1,241448715 2,625073022 2,84856591 SD 14,10014694 11,13724161 18,67929584 n 129 18 43 Riebalai, proc. M 3,261937984 3,796666667 3,99627907 SE 0,076594649 0,155294365 0,214259657 SD 0,869947985 0,658858192 1,404994532 n 129 18 43 Baltymai, proc. M 3,189689922 3,407222222 3,632325581 SE 0,021013255 0,117141347 0,086677849 SD 0,238664703 0,496988644 0,568384667 n 129 18 43 Urėja, mg/proc. M 16,24031008 17,61111111 16,04651163 SE 0,400728381 1,362760772 0,799330761 SD 4,551399499 5,781704297 5,241562328 n 129 18 43 PI (95,0%) 0,792909567 2,875173905 1,613114784 Elektrinis laidumas, mS/cm M 4,776589147 4,861666667 4,946046512 SE 0,03335425 0,07838338 0,070896911 SD 0,37883146 0,332552517 0,464902138 n 129 18 43 *p<0,05; **p<0,01
koreliuoja su spenių temperatūra, kaip ir antros grupės (SLS 200-400 tūkst./ml; p<0,05), o trečios (SLS >400tūkst./ml) grupių koreliacija – neigiama ir statistiškai nepatikima (p>0,05).
Karvių produktyvumas nei vienoje iš grupių statistiškai patikimai nekoreliuoja su išmatuota spenių temperatūra.
Pieno urėja su karvių spenių temperatūra pirmoje grupėje koreliuoja labai silpnai neigiamai (-0,055) ir statistiškai patikimai (p<0,05), antrojoje grupėje koreliacija jau teigiama (0,389), tačiau taip pat statistiškai patikima (p<0,05). Trečiojoje grupėje urėjos koreliacija su spenių temperatūra nėra statistiškai patikima.
Su spenių temperatūra pieno baltymingumas pirmojoje grupėje koreliuoja labai silpnai neigiamai 0,096) ir statistiškai patikimai (p<0,05). Antrojoje grupėje koreliacija taip pat silpnai neigiama (-0,083), tačiau statistiškai nepatikima (p>0,05). Trečiojoje grupėje koreliacija teigiama (0,166) ir statistiškai patikima (p<0,05).
Pieno riebumas su karvių spenių temperatūra statistiškai patikimai (p<0,05) koreliuoja tik pirmojoje grupėje (r=0,08).
3.5. Spenių temperatūros pasiskirstymas pagal tešmens ketvirčius karvių grupėse
Darbo 10, 11 bei 12 paveiksluose pavaizduoti grafikai, kuriuose nurodytas spenių temperatūros pasiskirstymas pagal priekinius ir užpakalinius tešmens ketvirčius, karves suskirsčius į tris grupes pagal SLS kiekį piene (1 grupė – somatinių ląstelių skaičius < 100 tūkst./ml, 2 grupė – somatinių ląstelių skaičius 200-400 tūkst./ml, 3 grupė – somatinių ląstelių skaičius > 400 tūkst./ml). Iš grafikų aiškiai matome, jog visose karvių grupėse didžiausia temperatūra užpakaliniuose tešmens ketvirčiuose, lyginant su priekiniais ketvirčiais (p<0,05). Tai paaiškinama tuo, jog užpakaliniuose ketvirčiuose uždegimas dažniausiai būna didesnis, nes jie labiau liečiasi su grindimis karvei gulint, juose nustatoma daugiau patologinių mikroorganizmų.
10 paveikslas. Spenių temperatūra pagal tešmens ketvirčius, kai SLS <100 tūkst./ml 30,58 30,6 30,62 30,64 30,66 30,68 30,7 30,72
Vidutinė priekinių ketvirčių temperatūra
Vidutinė užpakalinių ketvirčių temperatūra
11 paveikslas. Spenių temperatūra pagal tešmens ketvirčius kai SLS 200-400 tūkst./ml
12 paveikslas. Spenių temperatūra pagal tešmens ketvirčius kai SLS >400tūkst./ml 30,75 30,8 30,85 30,9 30,95 31 31,05 31,1 31,15 31,2
Vidutinė priekinių ketvirčių temperatūra
Vidutinė užpakalinių ketvirčių temperatūra Vidutinė temperatūra 30,75 30,8 30,85 30,9 30,95 31
Vidutinė priekinių ketvirčių temperatūra
Vidutinė užpakalinių ketvirčių temperatūra
4. TYRIMŲ REZULTATŲ APTARIMAS
Slaptasis karvių mastitas paplitęs ir mūsų šalyje. Lietuvoje slaptuoju mastitu serga apie 50 proc. karvių. Jei jos nesirgtų, kiekviena Lietuvos karvė per laktaciją duotų vidutiniškai 650 kg pieno daugiau. (1)
Slaptasis mastitas svarbus ir dėl šių priežasčių: – pasitaiko 15-40 kartų dažniau nei klinikinė forma;
– esant šiai mastito formai, klinikiniai simptomai nepasireiškia; – trukmė dažniausiai ilga;
– sudėtinga išgydyti antibiotikais; – sudėtinga diagnozuoti;
– sumažina pieno produkcijos kiekį; – neigiamai veikia pieno kokybę;
– serganti karvė gali užkrėsti kitas bandos karves.
Tyrimo tikslas buvo išanalizuoti infraraudonosios spinduliuotės termografijos taikymo galimybes gyvūninių išteklių valdyme ir įvertinti šio metodo reikšmę karvių subklinikinio mastito diagnostikoje. Taikymo galimybės ir apribojimai buvo aptarti literatūros apžvalgoje, o tyrimu siekėme patvirtinti šio metodo reikšmingumą taikant karvių subklinikinio mastito diagnostikoje.
Vertindami termografines nuotraukas pastebėjome, kad karvių, sergančių subklinikiniu mastitu, nuotraukose aiškiai matomas temperatūros pakilimas uždegimo srityje. Tai vadinami karštieji taškai. Vertindami termogramas patvirtinome, kad sveikų ir sergančių subklinikiniu mastitu termogramos skiriasi. Traulsen ir kt. (42) teigimu net 0,3°C laipsnio nuokrypis gali reikšti prasidėjusius uždegiminius procesus.
Tyrimo metu buvo gautas 0,34°C skirtumas tarp sveikų (SLS <100 tūkst./ml) ir sergančių subklinikiniu mastitu (SLS 200-400 tūkst./ml) karvių spenių temperatūrų vidurkių. Abiem atvejais temperatūros koreliacija su SLS yra silpnai teigiama, tačiau statistiškai patikima (p<0,05).
5. IŠVADOS IR REKOMENDACIJOS
1. Ištyrus ir įvertinus karvių (n=230) spenių termografinius vaizdus nustatyta, jog kai kurių karvių spenių termogramose buvo aiškiai matomi karštieji taškai, kurie leidžia daryti prielaidą, jog tuose taškuose yra uždegimo židinys.
2. Tyrimo metu buvo gautas 0,34°C skirtumas tarp sveikų ir sergančių subklinikiniu mastitu karvių spenių temperatūrų vidurkių (p>0,05).
3. Karvių temperatūros koreliacija su somatinių ląstelių skaičiumi piene buvo statistiškai patikima (p<0,05), silpnai teigiama, rodanti, kad didėjant spenių temperatūrai, turėjo tendenciją didėti somatinių ląstelių skaičius piene, išskyrus karvių grupę, kuriai dėl klinikinio mastito požymių buvo skirtas gydymas. Visose karvių grupėse didžiausia temperatūra nustatyta užpakaliniuose tešmens ketvirčiuose, lyginant su priekinias ketvirčias (p<0,05).
4. Termografijos metodu užfiksuotas temperatūros skirtumas tarp sveikų ir karvių, kurioms nustatytas subklinikinis mastitas bei teigiama koreliacija tarp šių rodiklių, leidžia daryti prielaidą, kad, vykdant mastito profilaktiką, šis metodas galėtų būti taikomas papildomai informacijai gauti.
6. LITERATŪROS SĄRAŠAS
1. Japertienė R, Japertas S. Pieno kokybė. 2011.
2. Aniulis E, Japertas S. Karvių mastitas Kaunas; 2001.
3. Zootechniko žinynas. http://www.lgi.lt/files/info/Zootechniko_zinynas.pdf. Prieiga per internetą 2017 04 23).
4. Klimaitė J, Paškevičius A, Aniulis E. Mielės ir kiti mikroorganizmai slaptojo karvių mastito etiologijoje. Veterinarija ir zootechnika. 2003; 23(45).
5. Aniulis E. Patelių pieno liaukos ligos. 2007. 6. Urbšienė D. Nuostoliai dėl mastitų. 2012.
7. Špakauskas V. Karvių mastito ankstyva diagnostika, profilaktika ir gydymas. Daktaro disertacija. 2000;: p. 12-30.
8. Britten AM. The Role of Diagnostic Microbiology in Mastitis Control Programs. Vet Clin Food Anim. 2012;(28): p. 187-202.
9. http://vetlt1.vet.lt/vr/pdf/RV1229.pdf (prieiga per internetą 2017 04 23) 10. Rudejevienė J. Ką žinome apie slaptąjį mastitą? Ferma. 2007; 1(3).
11. Norberg E. Electrical conductivity of milk as a phenotypic and genetic indicator of bovine mastitis: A review. Livestock Production science. 2005;(96): p. 129-139.
12. Špakauskas V, Klimienė I, Matusevičius A. A comparison of indirect methods for diagnosis of subclinical mastitis in lactatting dairy cows. Veterinarski Archiv. 2006; 76(2): p. 101-109.
13. Juozaitienė V, Juozaitis A, Brazauskas A, Žymantienė J, Žilaitis V, Antanaitis R, et al. Investigation of electrical conductivity of milk in robotic milking system and its relationship with milk somatic cell count and other quality traits. Journal of Measurements in Engineering. 2015; 3(3): p. 63-70. 14. Kunc P, Knižkova I, Prikryl M, Maloun J. Infrared thermography as a tool to study the milking
process: a review. Agricultura tropica et subtropica. 2007; 40(1).
15. Rosina E. Infrared history and applications. In Fabio Luzi, editor. Thermography: current status and advances in livestock animals and in veterinary medicine. Brescia: Fondazione Iniziative Zooprofilattiche e Zootecniche; 2013.
on Medical Imaging. 1998.
18. Kennedy D,LT,SD. A comparative review of thermography as a breast screening technique. Integrative Cancer Therapies. 2009.
19. Japertienė R, Japertas S. Tešmens uždegimo požymis - padidėjęs somatinių ląstelių skaičius. 2003;(1).
20. Frank P. Incropera, David P. Dewitt, Theordore L. Bergman, Adrienne S. Lavine, Fundamentals of Heat and Mass Transfer , John Wiley & Sons Inc, New York (2006)
21. Flores-Sahagun, J.H., Vargas, J.V.C., Mulinari-Brenner, F.A. Analysis and diagnosis of basal cell carcinoma via infrared imaging. Infrared Physics & Technology, 2011; 54, 367–378.
22. Maldague, X. Theory and Practice of Infrared Technology for Nondestructive Testing. First edition. John Wiley and Sons, New York. 2001.
23. R. Rotomskis, G. Streckytė, S. Bagdonas, J. Venius. Optinės diagnostikos technologijos (optinė biopsija). Vilnius, VU leidykla, 2008, 249 psl.
24. Berry, R. J., Kennedy, A. D., Scott, S. L., Kyle, B. L. and Schaefer, A. L. Daily variation in the udder surface temperature of dairy cows measured by infrared thermography: Potential for mastitis detection. Canadian Journal of Animal Science 83(4):687-693. 2003.
25. Ng, E. Y. K., Kaw, G. J. L. and Chang, W. M. Analysis of IR thermal imager for mass blind fever screening. Microvascular Research 68:104 - 109. 2004.
26. Chiang, M. F., Lin, P. W., Lin, L. F., Chiou, H. Y., Chien, C. W., Chu, S. F. and Chiu, W. T. Mass screening of suspected febrile patients with remote-sensing infrared thermography: Alarm temperature and optimal distance. Journal of the Formosan Medical Association; 107(12):937-944. 2008.
27. Nguyen, A. V., Cohen, N. J., Lipman, H., Brown, C. M., Molinari, N. A., Jackson, W. L., Kirking, H., Szymanowski, P., Wilson, T. W., Salhi, B. A. and others. Comparison of 3 infrared thermal detection systems and self-report for mass fever screening. Emerging Infectious Diseases 16(11):1710 - 1717. 2010.
28. V. Redaelli, E., Valle, D., Bergero, M., Verga, M., Papa, F. Luzi (2011). Infrared thermography used to measure physiological variation of coronary band temperatures in horses after feeding. In Nutrimi Conference, Rho fiera, 7 aprile.
30. https://www.fda.gov/ForConsumers/ConsumerUpdates/ucm257499.htm (prieiga per internetą 2017 04 23)
31. Jones, B.F., and Plassmann, P. Digital infrared thermal imaging of human skin. IEEE Eng. Med. Biol. Mag., 41–48. 2002.
32. Yanmaz L.E., Zafer O. and Dogan E.; Instrumentation of thermography and its Applications in Horses. Journal of Animal and Veterinary Advances, 6, 858-862. 2007.
33. Simon E.L., Gaughan E.M., Epp T. and Spire M. Influence of exercise on thermographically determined surface temperatures of thoracic and pelvic limbs in horses. Journal of the American Veterinary Medical Association, 229, 1940-1944. 2006.
34. Yanmaz L.E., Zafer O. and Dogan E.; Instrumentation of thermography and its Applications in Horses. Journal of Animal and Veterinary Advances, 6, 858-862. 2007.
35. Bathe A. P. Thermography: Use in Equine Lameness. In Diagnosis and management of lameness in the horse edited by Ross M. W., Dyson S. J. 266-269. 2011.
36. Barkema H. W., Schukken Y. H., Lam T. J. G. M., Beiboer M. L., Benedictus G., Brand A. Management Practices Associated with the incidence Rate of Clinical Mastitis. J Dairy Scl. 82:1643-1654. 1999.
37. Klimaitė J. Karvių, sergančių slaptuoju mastitu, diagnostika, gydymas ir profilaktika. Daktaro disertacija. Kaunas, 2005. P. 138.
38. Mišeikienė R. Įvairių medžiagų, naudojamų karvių speniams paruošti prieš melžimą, poveikio mikroorganizmams tyrimai // Daktaro disertacija, Kaunas, 2005, p. 86
39. Vaitlokas L. Mastito profilaktika // Lietuvos žemės ūkio konsultavimo tarnyba, 2005, p. 9-43; 40. De Vliegher S., Barkema H. W., Stryhn H., Opsomer G., de Kruif A. Impact of early lactation
somatic cell count in heifers on somatic cell counts over the first lactation; J Dairy Sci, 2004, 87 (11), p. 3672-82.
41. Sarikaya H., Schlamberger G., Meyer H. H., Bruckmaier R. M. Leukocyte populations and mRNA expression of inflammatory factors in quarter milk fractions at different somatic cell score levels in dairy cows// J. Dairy Sci. 2006. 89 (7) p.2479-86.
42. Traulsen, I., Naunin, K., Muller, K. and Krieter, J.; Application of infrared thermography to measure body temperature of sows. Zuchtungskunde, 82: 437-446. 2010.
44. Alsaaod, M, Syring, C, Luternauer, M, Doherr, M, Steiner, A. Effect of routine claw trimming on claw temperature in dairy cows measured by infrared thermography. Journal of Dairy Science.;98(4):2381–2388. doi:10.3168/jds.2014-8594.2015.
45. Alsaaod, M, Syring, C, Dietrich, J, Doherr, M, Gujan, T, Steiner, A. A field trial of infrared thermography as a non-invasive diagnostic tool for early detection of digital dermatitis in dairy cows. The Veterinary Journal. ;199(2):281–285. doi:10.1016/j.tvjl.2013.11.028. 2014
46. Dai, F, Cogi, NH, Heinzl, EUL, Costa, ED, Canali, E, Minero, M. Validation of a fear test in sport horses using infrared thermography. Journal of Veterinary Behavior: Clinical Applications and Research;10(2):128–136. doi:10.1016/j.jveb.2014.12.001. 2015.
47. Diego, ACPD, Sánchez-Cordón, PJ, Pedrera, M, Martínez-López, B, Gómez-Villamandos, JC, Sánchez-Vizcaíno, JM. The use of infrared thermography as a non-invasive method for fever detection in sheep infected with bluetongue virus. The Veterinary Journal.;198(1):182–186. doi:10.1016/j.tvjl.2013.07.013. 2013.
48. Douthit, TL, Bormann, JM, Bello, NM. Assessing the Association Between Hoof Thermography and Hoof Doppler Ultrasonography for the Diagnosis of Lameness in Horses. Journal of Equine Veterinary Science;34(2):275–280. doi:10.1016/j.jevs.2013.06.005. 2014.
49. Figueiredo, T, Dzyekanski, B, Pimpão, CT, Silveira, AB, Capriglione, LG, Michelotto, PV. Use of Infrared Thermography to Detect Intrasynovial Injections in Horses. Journal of Equine Veterinary Science; 33(4):257–260. doi:10.1016/j.jevs.2012.07.003. 2013.
50. Gelasakis, A, Mavrogianni, V, Petridis, I, Vasileiou, N, Fthenakis, G. Mastitis in sheep – The last 10 years and the future of research. Veterinary Microbiology. doi:10.1016/j.vetmic.2015.07.009. 2015. 51. Martins, RFS, Paim, TDP, Cardoso, CDA, et al. Mastitis detection in sheep by infrared thermography. Research in Veterinary Science ;94(3):722–724. doi:10.1016/j.rvsc.2012.10.021. 2013.
52. Metzner, M, Sauter-Louis, C, Seemueller, A, Petzl, W, Zerbe, H. Infrared thermography of the udder after experimentally induced Escherichia coli mastitis in cows. The Veterinary Journal;204(3):360– 362. doi:10.1016/j.tvjl.2015.04.013. 2015.
53. Metzner, M, Sauter-Louis, C, Seemueller, A, Petzl, W, Klee, W. Infrared thermography of the udder surface of dairy cattle: Characteristics, methods, and correlation with rectal temperature. The Veterinary Journal; 199(1):57–62. doi:10.1016/j.tvjl.2013.10.030. 2014.
of infrared thermography as an indicator of heat and methane production and its use in the study of skin temperature in response to physiological events in dairy cattle (Bos taurus). Journal of Thermal Biology ;33(8):468–475. doi:10.1016/j.jtherbio.2008.09.001. 2008.
55. Polat, B, Colak, A, Cengiz, M, et al. Sensitivity and specificity of infrared thermography in detection of subclinical mastitis in dairy cows. Journal of Dairy Science; 93(8):3525–3532. doi:10.3168/jds.2009-2807. 2010.
56. Schaefer, AL, Cook, N, Tessaro, SV, et al. Early detection and prediction of infection using infrared thermography. Can J Anim Sci Canadian Journal of Animal Science ;84(1):73–80. doi:10.4141/a02-104. 2004.
57. Schaefer, A, Cook, N, Bench, C, et al. The non-invasive and automated detection of bovine respiratory disease onset in receiver calves using infrared thermography. Research in Veterinary Science; 93(2):928–935. doi:10.1016/j.rvsc.2011.09.021. 2012.
58. Soerensen, DD, Clausen, S, Mercer, JB, Pedersen, LJ. Determining the emissivity of pig skin for accurate infrared thermography. Computers and Electronics in Agriculture;109:52–58. doi:10.1016/j.compag.2014.09.003. 2014.
59. Stokes, J, Leach, K, Main, D, Whay, H. An investigation into the use of infrared thermography (IRT) as a rapid diagnostic tool for foot lesions in dairy cattle. The Veterinary Journal;193(3):674–678. doi:10.1016/j.tvjl.2012.06.052. 2012.
60. Talukder, S, Kerrisk, K, Ingenhoff, L, Thomson, P, Garcia, S, Celi, P. Infrared technology for estrus detection and as a predictor of time of ovulation in dairy cows in a pasture-based system. Theriogenology; 81(7):925–935. doi:10.1016/j.theriogenology.2014.01.009. 2014.
61. Talukder, S, Gabai, G, Celi, P. The use of digital infrared thermography and measurement of oxidative stress biomarkers as tools to diagnose foot lesions in sheep. Small Ruminant Research ;127:80–85. doi:10.1016/j.smallrumres.2015.04.006. 2015.
62. Viguier, C, Arora, S, Gilmartin, N, Welbeck, K, O’Kennedy, R. Mastitis detection: current trends
and future perspectives. Trends in Biotechnology; 27(8):486–493.
doi:10.1016/j.tibtech.2009.05.004. 2009.
