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Predizione della % di carne magra della carcassa e della composizione del prosciutto mediante TC in suini vivi

A partire dalle immagini del prosciutto e del lombo si sono ottenute differenti misure dello spessore del grasso e muscolo e dell'area muscolare.

15 Aprile 2014
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Ricercatori dell'IRTA (Spagna) e del AAC (Canada) hanno sviluppato un progetto il cui obiettivo è studiare l'evoluzione della % della carne magra della carcassa e della composizione del prosciutto in suini vivi in accrescimento mediante la valutazione dei valori delle distribuzioni di Hounsfield a partire da immagini ottenute da suini vivi attraverso la tomografia computerizzata (TC). Per fare questo, 60 suini di 3 linee genetiche furono anestetizzati e sottoposti a TC. Il volume totale del magro, grasso ed osso della carcassa si è ottenuto mediante la somma dei volumi dei voxel in accordo con i valori Hounsfield. A partire dalle immagini del prosciutto e del lombo si sono ottenute differenti misure dello spessore del grasso e del muscolo e dell'area muscolare.

Si ottennero equazioni di regressione lineare, quadratiche e allometriche per predire la % di carne magra della carcassa e la composizione del prosciutto mediante i dati ottenuti a partire dalle immagini della TC. I modelli lineari includendo il volume, più misurazioni di spessori del grasso e del muscolo ed aree del muscolo furono quelle che minimizzarono l'errore quadratico medio (RMSE) nella predizione della % di carne magra della carcassa (1,45%) e peso del grasso (102,32 g) ed osso (25,81 g) del prosciutto. Il peso del prosciutto e del muscolo del prosciutto furono le migliori previsioni per i modelli quadratici ( RMSE = 335,19 g e 245,08 g, rispettivamente) utilizando solo i volumi dei tessuti come predittori.

Maria Font Furnols, Anna Carabus, Candido Pomar, Albert Brun, Joan Tibau, Marina Gispert. Prédiction du rendement de la carcasse et de la composition du jambon à partir d’images de tomographie à rayons X de porcs vivants durant leur croissance. 46èmes Journées de la Recherche Porcine.

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