Academic Bibliography

 Search 200 years of publications by Ghent University researchers.
Advanced search
1 file | 7.45 MB
Add to list
  1. Search results
  2. Multi-variable single sensor and mach...

Multi-variable single sensor and machine learning for pneumonia detection and evaluation of respiratory sampling techniques in calves

Florian Debruyne (UGent)
(2024)
Author
Promoter
(UGent) , (UGent) and Daniel Berckmans
Organization
Abstract
Dit doctoraatsonderzoek richt zich op het gebruik van geavanceerde sensortechnologie en machine learning (ML) om de gezondheid van kalveren beter te monitoren, met een specifieke focus op de vroege detectie van longontsteking en welzijnsbeoordeling. De studie valideert een multivariabel enkelvoudig sensorsysteem (MVSS), oorspronkelijk ontwikkeld voor mensen, voor gebruik bij kalveren. Dit systeem meet belangrijke fysiologische gegevens, zoals hartslag, lichaamstemperatuur en fysieke activiteit, en combineert deze informatie met ML-algoritmen om de nauwkeurigheid van gezondheidsbeoordelingen te vergroten.

Downloads

  • Download
    (...).pdf
    • full text (Published version)
    • |
    • UGent only (changes to open access on 2029-10-23)
    • |
    • PDF
    • |
    • 7.45 MB

Citation

Please use this url to cite or link to this publication:

MLA
Debruyne, Florian. Multi-Variable Single Sensor and Machine Learning for Pneumonia Detection and Evaluation of Respiratory Sampling Techniques in Calves. Ghent University. Faculty of Veterinary Medicine, 2024.
APA
Debruyne, F. (2024). Multi-variable single sensor and machine learning for pneumonia detection and evaluation of respiratory sampling techniques in calves. Ghent University. Faculty of Veterinary Medicine, Merelbeke, Belgium.
Chicago author-date
Debruyne, Florian. 2024. “Multi-Variable Single Sensor and Machine Learning for Pneumonia Detection and Evaluation of Respiratory Sampling Techniques in Calves.” Merelbeke, Belgium: Ghent University. Faculty of Veterinary Medicine.
Chicago author-date (all authors)
Debruyne, Florian. 2024. “Multi-Variable Single Sensor and Machine Learning for Pneumonia Detection and Evaluation of Respiratory Sampling Techniques in Calves.” Merelbeke, Belgium: Ghent University. Faculty of Veterinary Medicine.
Vancouver
1.
Debruyne F. Multi-variable single sensor and machine learning for pneumonia detection and evaluation of respiratory sampling techniques in calves. [Merelbeke, Belgium]: Ghent University. Faculty of Veterinary Medicine; 2024.
IEEE
[1]
F. Debruyne, “Multi-variable single sensor and machine learning for pneumonia detection and evaluation of respiratory sampling techniques in calves,” Ghent University. Faculty of Veterinary Medicine, Merelbeke, Belgium, 2024.
@phdthesis{01JB9FB1QNB4DTH8FNXPYB96QH,
  abstract     = {{Dit doctoraatsonderzoek richt zich op het gebruik van geavanceerde sensortechnologie en machine learning (ML) om de gezondheid van kalveren beter te monitoren, met een specifieke focus op de vroege detectie van longontsteking en welzijnsbeoordeling. De studie valideert een multivariabel enkelvoudig sensorsysteem (MVSS), oorspronkelijk ontwikkeld voor mensen, voor gebruik bij kalveren. Dit systeem meet belangrijke fysiologische gegevens, zoals hartslag, lichaamstemperatuur en fysieke activiteit, en combineert deze informatie met ML-algoritmen om de nauwkeurigheid van gezondheidsbeoordelingen te vergroten.}},
  author       = {{Debruyne, Florian}},
  language     = {{eng}},
  pages        = {{XVIII, 250}},
  publisher    = {{Ghent University. Faculty of Veterinary Medicine}},
  school       = {{Ghent University}},
  title        = {{Multi-variable single sensor and machine learning for pneumonia detection and evaluation of respiratory sampling techniques in calves}},
  year         = {{2024}},
}