Postura corpului poate oferi informații relevante din punct de vedere clinic la pisici, însă interpretarea comportamentului acestora poate fi dificilă. Semnalele transmise prin postură sunt adesea subtile, depind de context și pot fi interpretate diferit de la un observator la altul. Pentru a aborda aceste dificultăți, cercetătorii au dezvoltat și evaluat un sistem non-invaziv bazat pe analiza computerizată a imaginilor, care poate extrage indicatori ai posturii pisicilor din imagini RGB realizate din lateral cu ajutorul unor camere cu cost redus.

Scopul sistemului este de a sprijini evaluarea comportamentului, monitorizarea bunăstării animalelor și, pe viitor, procesul de luare a deciziilor clinice.

Cum funcționează sistemul

Cadrul dezvoltat de cercetători combină mai multe metode de analiză computerizată într-un flux de procesare structurat. Acesta include detectarea obiectelor, segmentarea anatomică, rețele neuronale convoluționale cu un număr redus de parametri pentru clasificarea posturii și a imaginilor din lateral, estimarea poziției corpului și o analiză geometrică bazată pe reguli.

Pentru imaginile în care pisica este surprinsă în picioare, din lateral, sistemul generează mai mulți indicatori care descriu postura animalului. Printre aceștia se numără postura generală, înclinarea capului, înclinarea spatelui, curbura spatelui și configurația cozii.

Precizia obținută în analiza imaginilor

În evaluarea bazată pe imagini, rețelele neuronale cu dimensiuni reduse au obținut o acuratețe de 92,6% în clasificarea imaginilor în funcție de perspectiva laterală și de 93,1% în clasificarea posturii generale.

În același timp, aceste rețele au utilizat aproximativ de 38 de ori mai puțini parametri antrenabili decât modelele de referință bazate pe VGG19.

După aplicarea filtrelor pentru calitatea imaginii și pentru perspectiva din care a fost surprins animalul, acuratețea descriptorilor posturali a ajuns la 88% pentru înclinarea capului, 95% pentru înclinarea spatelui, 90% pentru curbura spatelui și 95,47% pentru configurația cozii.

Testarea pe înregistrări video

Cercetătorii au evaluat sistemul și în experimente video end-to-end, adică prin parcurgerea întregului proces de analiză de la înregistrarea video până la obținerea descriptorilor posturali.

Numărul cadrelor video păstrate după aplicarea filtrelor a depins în mare măsură de condițiile în care au fost realizate înregistrările. În special, vizibilitatea pisicii din lateral și existența unor elemente care obstrucționau corpul animalului au influențat rezultatele.

Cu toate acestea, cadrele care au fost păstrate au permis în continuare estimarea cu o acuratețe ridicată a înclinării capului, a înclinării spatelui și a configurației cozii.

Posibile aplicații în evaluarea comportamentului și bunăstării

Rezultatele arată că analiza automată a posturii pe baza unor înregistrări video RGB standard poate genera indicatori structurați și interpretabili ai limbajului corporal al pisicilor. Acești indicatori sunt relevanți pentru medicina comportamentală și pentru evaluarea bunăstării animalelor.

Totuși, cercetătorii subliniază că sunt necesare evaluări prospective suplimentare, în care rezultatele sistemului să fie comparate cu instrumente deja stabilite pentru evaluarea durerii, stresului și bunăstării. O astfel de validare este necesară înainte ca metoda să poată fi utilizată în scopuri clinice sau de diagnostic.

Sursa: Bezerra CE, Bittencourt C, Alves R, Ribeiro T, Azorín-Ortuño M, Nejar G, Barreras A, Zemirline C, Lewiner T, Le Bourdiec A, Pagny G, Barbosa A, Yang X, Oliveira K and Vieira T (2026) Automated analysis of feline posture using deep learning and geometric modeling. Front. Vet. Sci. 13:1881772. doi: 10.3389/fvets.2026.1881772