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Predicción del porcentaje de magro de la canal y la composición del jamón mediante TC en cerdos vivos

A partir de las imágenes del jamón y el lomo se obtuvieron diferentes medidas para el espesor de grasa y músculo y para el área muscular.

Miércoles 2 abril 2014 (hace 2 años 8 meses 2 días)

Investigadores del IRTA (España) y del AAC (Canadá) han desarrollado un proyecto cuyo objetivo es estudiar la evolución del porcentaje magro de la canal y de la composición del jamón en cerdos vivos en crecimiento mediante el valor de las distribuciones de Hounsfield a partir de imágenes obtenidas de cerdos vivos a través de la tomografía computarizada (TC). Para ello, un total de 60 cerdos de 3 líneas genéticas fueron anestesiados y escaneados mediante TC. El volumen total del magro, grasa y huesos de la canal se obtuvo por medio de la suma de los volúmenes de los vóxeles de acuerdo a su valor Hounsfield. A partir de las imágenes del jamón y el lomo se obtuvieron diferentes medidas para el espesor de grasa y músculo y para el área muscular.

Se obtuvieron ecuaciones de regresión lineales, cuadráticas y alométricas para predecir el porcentaje de carne magra de la canal y la composición del jamón mediante los datos obtenidos a partir de las imágenes de la TC. Los modelos lineales incluyendo el volumen, más mediciones de espesores de grasa y músculo y áreas de músculo fueron las que minimizaron el error cuadrático medio (RMSE) en la predicción del porcentaje de carne magra de la canal (1,45%) y peso de la grasa (102,32 g) y hueso (25,81 g) del jamón. El peso del del jamón y del músculo del jamón fueron mejor predichas por los modelos cuadráticos ( RMSE = 335,19 g y 245,08 g, respectivamente) utilizando sólo los volúmenes de tejido como predictores.

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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