Resumo: Apesar do desenvolvimento de diversas estratégias de controle e prevenção, a mastite continua sendo a doença que traz perdas econômicas significativas para os produtores de leite. Este trabalho teve como objetivo principal, avaliar a capacidade de detecção da mastite subclínica utilizando a termografia infravermelho em diferentes áreas do corpo do animal como úbere, olho e vulva, associados aos testes para diagnóstico de mastite. Para isso, utilizou-se da análise multivariada de componentes principais, onde se mostram graficamente as associações entre as variáveis estudadas. Tal procedimento é utilizado em diversas áreas do conhecimento para identificar dessa forma quais variáveis são fortemente correlatas ou não correlatas. A pesquisa foi conduzida no IFSULDEMINAS ¿ Campus Inconfidentes, MG. Foram utilizadas doze vacas da raça Holandesa preta e branca. As avaliações foram realizadas duas vezes ao dia por animal, durante as ordenhas da manhã e à tarde. Para coleta de dados, antes da ordenha foram feitas as imagens térmicas de diferentes áreas do corpo (úbere, olho e vulva), 3x3 termográficas da região lateral do lado direito do úbere, olho e vulva com um total de 6 imagens por animal/dia. O california mastitis test (CMT) foi realizado imediatamente após a limpeza dos tetos. No final da ordenha foram realizadas 12 coletas de leite para posterior análise de contagem de células somáticas (SCC) contagem bacteriana total (TBC). A análise de componentes principais e a análise de agrupamento se mostraram eficazes para seleção de variáveis potencialmente preditoras da SCC. Sendo imagem termográfica do úbere (IRTU) e imagem termográfica da vulva (IRTV) as melhores escolhas para predição de contagem de células somáticas. Concluiu-se que com apenas uma variável preditora (temperatura termográfica do úbere) foi possível estabelecer um modelo de alta eficiência por permitir predizer o diagnóstico da mastite subclínica com alta precisão. Assim, indica-se que IRTU é a melhor escolha como variável preditora de SCC, quando comparada com a TBC Ver menos

Abstract: Despite the development of various control and prevention strategies, mastitis remains the disease that brings significant economic losses to dairy farmers. The main objective of this study was to evaluate the ability of infrared thermography to detect different areas of the animal's body such as udder, eye and vulva, associated with tests for mastitis diagnosis. For this, we used the multivariate analysis of principal components, where the associations between the studied variables were graphically shown. This procedure is used in several areas of knowledge to identify which variables are strongly correlated or uncorrelated. The research was conducted at IFSULDEMINAS - Campus Inconfidentes, MG. Twelve cows of the Dutch breed were used. The evaluations were performed twice a day, per animal, in the milking of the morning (07:00 h) and in the afternoon (18:00 h). For data collection, before thermal milking was done thermal images of different areas of the body (udder, eye and vulva), three thermographic photos of the lateral region of the right side of the udder, eye and vulva with a total of 6 images per animal / day. The california mastitis test (CMT) was performed immediately after cleaning the ceilings. At the end of milking, milk samples were collected for further analysis of somatic cell counts (SCC) total bacterial count (TBC). Principal component analysis and clustering analysis proved to be effective in selecting potential predictors of SCC. Being thermographic udder temperature (IRTU) and thermographic temperature of the vulva (IRTV) are the best choices for predicting somatic cell counts. It was concluded that with only one predictive variable (thermographic udder temperature) it was possible to establish a high efficiency model because it allows to predict the diagnosis of subclinical mastitis with high precision. Thus, it is indicated that IRTU is the best choice as a predictive variable of SCC, when compared to TBC Ver menos