RESUMO
The presence of Cryptosporidium spp. was detected in broiler chickens of 32-40 days of age, colonizing the bursa of Fabricius. The histologic study with haematoxylin and eosin staining was done on specimens of trachea, complete intestinal tract and bursa. Samples of intestinal content were also studied using Kinyoun staining technique. All birds with signs of illness were positive to the presence of parasite, showing a hypertrophic bursa of Fabricius, filled with caseous content. The bursal epithelial cells were full of different developmental stages of Cryptosporidium spp. This note describing the presence of Cryptosporidium spp. in industrial flocks of broiler chickens, is the first report of this parasite in Uruguay.
A presença de Cryptosporidium spp. foi detectada em frangos de corte de 32-40 dias de idade, colonizando a bursa de Fabrícius. O estudo histológico com hematoxilina e eosina foi feito em amostras de traqueia, trato intestinal completo e bursa. As amostras de conteúdo intestinal também foram estudadas utilizando a técnica de coloração de Kinyoun. Todas as aves com sinais de doença foram positivas para a presença do parasita, mostrando uma bursa de Fabrícius hipertrófica com grande quantidade de conteúdo caseoso. As células epiteliais bursais estavam repletas de diferentes estágios de desenvolvimento de Cryptosporidium spp. Esta nota, que descreve a presença de Cryptosporidium spp. em lotes industriais de frangos de corte, é o primeiro relato deste parasita no Uruguai.
RESUMO
Fifty Bursa of Fabricius (BF) were examined by conventional optical microscopy and digital images were acquired and processed using Matlab® 6.5 software. The Artificial Neuronal Network (ANN) was generated using Neuroshell® Classifier software and the optical and digital data were compared. The ANN was able to make a comparable classification of digital and optical scores. The use of ANN was able to classify correctly the majority of the follicles, reaching sensibility and specificity of 89 percent and 96 percent, respectively. When the follicles were scored and grouped in a binary fashion the sensibility increased to 90 percent and obtained the maximum value for the specificity of 92 percent. These results demonstrate that the use of digital image analysis and ANN is a useful tool for the pathological classification of the BF lymphoid depletion. In addition it provides objective results that allow measuring the dimension of the error in the diagnosis and classification therefore making comparison between databases feasible.
Cinquenta Bursa de Fabrícius (BF) foram examinadas através de microscopia óptica convencional e imagens digitais foram obtidas e processadas através do software Matlab® 6.5. Redes Neurais Artificiais (ANN) foram geradas com a utilização do software Neuroshell® Classifier, e os dados das análises óptica e digital foram comparados. A ANN classificou corretamente a maioria dos folículos, atingindo sensibilidade e especificidade de 89 por cento e 96 por cento, respectivamente. Quando os folículos foram agrupados de forma binária houve um aumento da sensibilidade para 90 por cento e obteve-se um valor máximo para a especificidade de 92 por cento. Estes resultados demonstram que o uso da análise digital de imagem associada à ANNé uma ferramenta bastante útil para a classificação patológica da depleção linfóide da BF. Além disso, fornece resultados objetivos que permitem medir a dimensão do erro classificatório, tornando possível a comparação entre distintos bancos de dados.