Banca de QUALIFICAÇÃO: CAIO DONIZETTI QUEIROZ ALVES

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: CAIO DONIZETTI QUEIROZ ALVES
DATA: 06/03/2026
HORA: 16:00
LOCAL: vídeo conferencia
TÍTULO:

Diagnóstico Precoce de Gestação em Fêmeas Bovinas por Ultrassonografia Doppler e Visão Computacional

PALAVRAS-CHAVES:

Ultrassonografia modo Doppler. Diagnóstico precoce de gestação. Visão Computacional. Reprodução bovina.

PÁGINAS: 37
GRANDE ÁREA: Ciências Agrárias
ÁREA: Medicina Veterinária
SUBÁREA: Reprodução Animal
ESPECIALIDADE: Fisiopatologia da Reprodução Animal
RESUMO:

A pecuária bovina brasileira tem papel central na economia do país, e a eficiência reprodutiva é um dos principais determinantes da rentabilidade dos sistemas de produção. A ultrassonografia modo Doppler colorida consolidou-se como ferramenta importante para o diagnóstico precoce de gestação e seleção de receptoras de embrião, mas a dependência de escores subjetivos de vascularização do corpo lúteo ainda limita a especificidade da técnica e a padronização das decisões em campo. Nesse contexto, técnicas de visão computacional e aprendizado profundo despontam como alternativas promissoras para automatizar a análise de imagens e padronizar diagnósticos. Assim, este projeto tem como objetivo desenvolver e validar um pipeline de visão computacional, baseado em modelos de aprendizado profundo, para segmentação automática do corpo lúteo e quantificação objetiva de sua vascularização em imagens ultrassonográficas de ovários de fêmeas bovinas. Em uma segunda etapa, pretende-se avaliar o poder preditivo dessas métricas objetivas e de modelos de classificação end-to-end, treinados diretamente a partir das imagens recortadas do corpo lúteo, para o diagnóstico precoce de prenhez. O desempenho dos modelos será contrastado com o diagnóstico realizado em campo por especialista, de modo a quantificar possíveis ganhos em acurácia e reprodutibilidade e a definir limiares operacionais de uso na rotina. Foram avaliadas 106 fêmeas submetidas a dois protocolos consecutivos de IATF com ressincronização super-precoce, nas quais, durante o diagnóstico precoce aos 22 dias pós-inseminação artificial (DG22), foram gravados vídeos em modo duplex (modo~B e modo Doppler). A partir de 143 vídeos, foram gerados e anotados 2.350 pares de imagens modo~B e Doppler, utilizados no treinamento e teste de uma U-Net++ bicanal. A partir das máscaras segmentadas pelo modelo treinado, para cada imagem do conjunto de teste, obtiveram-se a área luteal, o percentual de área vascularizada, o Dice coefficient e a certeza média do modelo. Os resultados parciais indicam que o modelo de segmentação exibiu desempenho consistente, com Dice coefficient médio superior a 0,90 e elevada certeza média nos escores intermediários–altos de vascularização. A vascularização objetiva acompanhou o aumento do escore subjetivo de vascularização e diferenciou de forma marcante as fêmeas gestantes, que apresentaram corpos lúteos maiores, mais vascularizados e melhor sobreposição entre máscara predita e referência. As correlações fortes entre escore subjetivo, área luteal e vascularização indicam que o pipeline foi capaz de capturar, de maneira numérica e reprodutível, os padrões morfofuncionais explorados pelo examinador durante o diagnóstico.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - NADJA GOMES ALVES (Membro)
Externo ao Programa - MILLER PEREIRA PALHAO - DMV/FZMV (Membro)
Externo à Instituição - LUTHESCO HADDAD LIMA CHALFUN - UNILAVRAS (Suplente)
Externo ao Programa - DANTON DIEGO FERREIRA - DAT/EENG (Membro)
Externo à Instituição - ANA PAULA CASTRO SANTOS - UNILAVRAS (Membro)