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Objetivo: Este trabajo exploró el potencial de un enfoque no invasivo, basado en el uso de imágenes hiperespectrales junto con microbiología predictiva, para la evaluación de la seguridad del jamón curado.
Métodos: Se analizó la probabilidad de crecimiento de Staphylococcus aureus en jamón curado en lonchas, reducido en sal o no, almacenado a temperatura ambiente, así como el efecto del preprocesamiento de imágenes en esta evaluación. Para ello, se desarrollaron modelos predictivos de actividad de agua (aw) (RMSEP=0,013) que posteriormente se utilizaron para generar imágenes químicas de aw, polígonos de frecuencia de aw y valores predichos de aw en diferentes percentiles, los cuales se emplearon como datos de entrada para el modelo de microbiología predictiva.
Resultados: Este enfoque innovador no mostró diferencias en la aw del producto entre los grupos de salazón ni en la probabilidad de crecimiento de S. aureus asociada. Debido a la alta variabilidad de la aw entre muestras de un mismo lote de salazón, la probabilidad de crecimiento de S. aureus osciló entre el 19% y el 46% al utilizar valores de pH y aw correspondientes al percentil 75. El preprocesamiento de imágenes permitió eliminar artefactos (reflejos especulares y vetas de grasa), y los diferentes umbrales de preprocesamiento utilizados no influyeron en los valores de aw predichos en los distintos percentiles.
Conclusión: La imagen hiperespectral, combinada con la microbiología predictiva, constituye una herramienta útil para evaluar de forma no destructiva la seguridad microbiológica del jamón curado en lonchas destinado a almacenarse a temperatura ambiente.
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