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Questo lavoro mirava a esplorare il potenziale di un approccio non invasivo, consistente nell'uso dell'imaging iperspettrale (HSI-hyperspectral imaging) insieme alla microbiologia predittiva, per la valutazione della sicurezza del prosciutto crudo stagionato.
Materiali e Metodi: Sono state analizzate la probabilità di crescita di Staphylococcus aureus in prosciutto crudo stagionato a ridotto contenuto di sale o non affettato, conservato a temperatura ambiente, e l'effetto della preelaborazione delle immagini su questa valutazione. A tal fine, sono stati sviluppati modelli predittivi per aw (attività dell'acqua) (RMSEP = 0,013) e successivamente utilizzati per calcolare immagini chimiche di aw, poligoni di frequenza di aw e aw prevista a diverse percentili, che sono stati poi utilizzati come input per il modello di microbiologia predittiva.
Risultati: Questo approccio innovativo non ha mostrato differenze nell'aw del prodotto tra i gruppi di salatura e nella probabilità di crescita associata di S. aureus. A causa dell'elevata variabilità di aw tra campioni all'interno dello stesso lotto di salatura, la probabilità di crescita di S. aureus variava dal 19 al 46% utilizzando valori di pH e aw al 75° percentile.
Conclusioni: La pre-elaborazione delle immagini è stata in grado di rimuovere gli artefatti delle immagini (specular highlights and fat streaks) e le diverse soglie di pre-elaborazione delle immagini utilizzate non hanno influenzato i valori aw previsti a percentili diversi.
E. Fulladosa, E. Torres-Baix, I. Muñoz, A. Olmos, P. Gou, S. Bover-Cid, Hyperspectral imaging and predictive microbiology for the non-invasive evaluation of the growth probability of Staphylococcus aureus in sliced dry-cured ham, Meat Science, 2025, 109915, ISSN 0309-1740, https://doi.org/10.1016/j.meatsci.2025.109915.
