Une nouvelle méthode d’IA pour aider les vétérinaires et les propriétaires de chiens à détecter plus tôt les boiteries
Les maladies qui provoquent des douleurs et des boiteries chez le chien peuvent être difficiles à détecter. Un nouveau projet de recherche, dirigé par Marie Rhodin à la SLU (l’Université suédoise des sciences agricoles), vise à développer une méthode basée sur l’intelligence artificielle capable de mesurer la boiterie en analysant le mouvement du chien à partir d’une vidéo. Le projet est financé par Agria et le fonds de recherche du SKK (Swedish Kennel Klub).
Les maladies qui provoquent des douleurs et des boiteries chez le chien peuvent être difficiles à détecter. Un nouveau projet de recherche, dirigé par Marie Rhodin à la SLU (l’Université suédoise des sciences agricoles), vise à développer une méthode basée sur l’intelligence artificielle capable de mesurer la boiterie en analysant le mouvement du chien à partir d’une vidéo. Le projet est financé par Agria et le fonds de recherche du SKK (Swedish Kennel Klub).
« Mon espoir est que ce projet pose les bases d’une nouvelle méthode d’analyse des schémas de mouvement des chiens, qui pourra ensuite être utilisée pour aider les propriétaires et les vétérinaires du monde entier à mieux prendre en charge les chiens boiteux », déclare Marie Rhodin, chercheuse à la SLU.
La détection précoce de la boiterie est importante pour pouvoir mettre en place le traitement approprié et améliorer la qualité de vie des chiens atteints de maladies orthopédiques. Grâce à l’IA et à l’analyse avancée d’images, le projet développera une méthode objective capable d’identifier même des boiteries légères et de suivre précisément les mouvements du chien dans le temps.
Marie Rhodin et son groupe de recherche ont précédemment développé des méthodes objectives pour mesurer la boiterie chez les chevaux et voient de grandes possibilités également chez le chien, où la fréquence élevée des pas rend l’évaluation de la boiterie particulièrement complexe. L’objectif est de créer une méthode de vision par ordinateur qui, à partir d’une simple vidéo, puisse analyser le schéma de mouvement du chien et déterminer s’il boite et de quel membre provient la boiterie.
« Les boiteries sont un problème courant chez les chiens, mais il peut être difficile pour les propriétaires de détecter que leur chien boite. Je vois d’énormes avantages à mesurer la boiterie pour améliorer le diagnostic et l’évaluation des différents traitements et méthodes de rééducation », indique Marie Rhodin.
Le projet est mené en collaboration avec des chercheurs de l’université de Linköping, spécialisés en technologies de vision par ordinateur. Pendant trois ans, les chercheurs collecteront du matériel vidéo de chiens, entraîneront des modèles d’IA à identifier des structures anatomiques importantes et à interpréter les schémas de mouvement afin de détecter la boiterie de manière fiable.
« Nous espérons que la nouvelle méthode pourra être utilisée à la fois par les vétérinaires et les propriétaires d’animaux pour détecter la boiterie à un stade précoce, suivre les chiens atteints de boiteries chroniques et adapter individuellement l’exercice et le traitement afin de les maintenir aussi indolores que possible », conclut Marie Rhodin.
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