Aplicaciones de la técnica de análisis de imagen en la determinación de la calidad de la canal y de la carne (Revisión) J.A. Mendizábal *, V. Goñi ETSIA. Universidad Pública de Navarra. Campus de Arrosadía. 31006 Pamplona [email protected]

RESUMEN El análisis de imagen es una técnica de reciente desarrollo que consiste en la digitalización de imágenes que son convertidas en matrices de puntos, los cuales aportan información sobre su posición, su luminosidad, su color, etc., lo que permite numerosas aplicaciones en los más variados campos. La presente revisión se centra en las aplicaciones que dicha técnica presenta en la determinación de distintos parámetros que definen la calidad de la canal y de la carne de los principales animales de abasto. Así, la técnica de análisis de imagen se utiliza para determinar en el animal vivo su peso y el de la canal que se obtendrá de él, mediante la realización de medidas corporales (superficies y longitudes) que permitirán obtener coeficientes de determinación de 0,8-0,9 en las predicciones realizadas mediante este método. Asimismo, esta técnica mejora la precisión que se obtenía en la determinación de la conformación y de la composición tisular de la canal mediante los métodos clásicos (patrones fotográficos, clasificadores entrenados...). Con respecto a la determinación de la calidad de la carne son varias las aplicaciones que permite la técnica de análisis de imagen. Así, la medida del grado de veteado de la carne por análisis de imagen se convierte en más objetiva que la obtenida por el método de los patrones fotográficos y mucho más rápida que mediante el método de extracción química de la grasa. También se utiliza esta técnica en la medida del color de la carne (coordenadas RGB) y en la determinación del tamaño y tipo de fibras musculares, factor este que está relacionado con la dureza de la carne. PALABRAS CLAVE:

Análisis de imagen Calidad de la canal Calidad de la carne

INTRODUCCIÓN El análisis de imagen es una técnica que se basa en la adquisición y digitalización de una imagen captada mediante una toma de vídeo a la que se adapta un objetivo óptico (fo-

* Autor para correspondencia Recibido: 29-1-01 Aceptado para su publicación: 15-3-01 Invest. Agr.: Prod. Sanid. Anim. Vol. 16 (1), 2001

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tográfico, microscópico, etc.). La digitalización convierte la imagen grabada en una matriz de puntos, que son identificados en soporte informático en función de sus coordenadas, entre otras, de posición, de luminosidad y de color (Swatland, 1995). De esta forma, en la imagen digitalizada, se podrán realizar múltiples mediciones de longitudes, perímetros o áreas, contajes de células o partículas, medidas de color, de densidad, etc. Toda la información que proporciona la imagen permite numerosas aplicaciones dentro del campo de la Producción Animal (Van der Stuyft et al., 1991). Así, por ejemplo, Turner et al. (1988) describieron más de 90 potenciales aplicaciones de esta técnica en la producción porcina. No obstante, en la presente revisión únicamente se tratarán las aplicaciones de esta técnica referidas a la determinación de la calidad de la canal y de la carne de las principales especies ganaderas.

APLICACIONES EN LA DETERMINACIÓN DE LA CALIDAD DE LA CANAL Peso vivo y peso canal Schofield y Marchant (1990) idearon mediante la técnica de ánalisis de imagen un método para el cálculo del peso vivo de los animales, con objeto de obtener lotes uniformes de animales para su posterior sacrificio y comercialización. Además, con este método conseguían evitar el manejo de los animales durante la operación de pesaje, con el consiguiente estrés asociado a la pérdida de la calidad de la carne. En ganado porcino, estos autores obtuvieron que la predicción del peso vivo a partir del área corporal del animal (excluida la cabeza y el cuello), tomada dicha imagen desde un plano superior, venía a explicar un 83 % de la variabilidad del peso vivo. En un trabajo posterior Marchant et al. (1999) estudiaron mediante análisis de imagen el peso vivo y la conformación durante la fase de crecimiento (entre 34 y 98 kg PV) prediciendo el peso vivo de estos animales mediante dicho método con una elevada precisión (errores estándar comprendidos entre 0,17 y 0,39 kg) (Fig. 1). No obstante, Brandl y Jorgensen (1996) advierten que las ecuaciones de predicción obtenidas mediante este método pueden diferir entre genotipos, ya que observaron que para un mismo área corporal el ganado porcino Yorkshire danés presentaba mayor peso que el Landrace danés. En ganado vacuno, Basarab et al. (1997) consiguieron determinar con precisión el peso vivo de terneros en cebo mediante medidas realizadas por análisis de imagen (altura a la grupa, índice de desarrollo esquelético e indice de musculatura), con lo que obtuvieron en el momento del sacrificio lotes uniformes de terneros en peso vivo (variabilidad del 14,3 %). También Kuchida et al. (1994), mediante medidas realizadas por análisis de imagen sobre el animal vivo, trataron de caracterizar cuantitativamente la canal, obteniendo valores de R2 = 0,93 en la predicción del peso de la canal a partir de diferentes medidas corporales realizadas en el animal vivo.

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L1

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L6 A2

A3

A1

Fig. 1.–Análisis de imagen para la determinación del peso vivo de ganado porcino a partir de diferentes espesores (L1, L2, L3, L4, L5), longitudes (L6) y áreas (A1, A2, A3) (Marchant et al., 1999)

Conformación de la canal Horgan et al. (1995) demostraron que la técnica de análisis de imagen permite obtener resultados más precisos que los obtenidos por los clasificadores de canales mediante la asignación de una nota de conformación. Así, en corderos cruzados Suffolk ´ Scottish Mule, uno de los cruces más utilizados en el Reino Unido para la producción de carne de cordero, mediante medidas de conformación obtenidas de dos imágenes digitalizadas de las canales (dorsal y lateral) obtenían una R2 = 0,95 cuando predecían la cantidad de carne comercializable de la canal. En parecidos términos se expresa Hopkins (1996), que en corderos australianos (Poll Dorset ´ Border Leicester ´ Merino) observó que la utilización de medidas de conformación determinadas mediante análisis de imagen mejoraba, con respecto al peso de la canal caliente, la predicción del índice de desarrollo muscular (relación entre la longitud del fémur y el peso de diversos músculos adyacentes) (R2 = 0,40 y R2 = 0,51, respectivamente). También Stanford et al. (1998), en corderos de razas Rambouillet, Targhee, Suffolk y Hampshire, obtuvieron precisiones elevadas al predecir la cantidad de carne comercializable (R2 = 0,74) con un sistema de análisis de imagen (VIAscan) desarrollado por la Australian Meat Research Corporation (AMRC), en comparación con las obtenidas mediante los sistemas clásicos de clasificación de canales (R2 = 0,52). Invest. Agr.: Prod. Sanid. Anim. Vol. 16 (1), 2001

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Composición de la canal Cross et al. (1983) fueron los primeros en utilizar la técnica del análisis de imagen en la predicción de la composición tisular de canales bovinas. Con la utilización de esta técnica conseguían mejorar la precisión que se obtenía en la estimación de la composición tisular de la canal con medidas no instrumentales (escalas de color, conformación, veteado...). Si en ausencia de métodos instrumentales la R2 obtenida en dicha predicción era de 0,84, con la utilización del análisis de imagen (medida del área del longissimus dorsi, área de grasa total, medida del espesor graso, medida del veteado) se mejoraba hasta valores de R2 = 0,94. Karnuah et al. (1996) obtuvieron valores de R2 comprendidos entre 0,80 y 0,96 en la predicción de la cantidad de músculo, grasa y hueso de canales de terneros cruzados Black Japanese ´ Holstein mediante medidas realizadas en cortes transversales de la canal. También en ganado ovino se utiliza esta técnica para predecir la composición tisular de las canales. Así, Standford et al. (1998) obtuvieron valores de R2 = 0,62 al predecir la cantidad de grasa de la canal a partir de medidas realizadas mediante análisis de imagen. De parecida magnitud fueron los valores obtenidos al predecir el despiece de las canales (R2 = 0,71 y 0,62 para el porcentaje de pierna y de espalda, respectivamente).

APLICACIONES EN LA DETERMINACIÓN DE LA CALIDAD DE LA CARNE Medida del grado de veteado Uno de los primeros trabajos en los que se utilizó la técnica de análisis de imagen para la medida del veteado de la carne fue el de Newman (1984). Debido a la diferente luminosidad o nivel de gris que muestran las zonas correspondientes a la grasa (luminosidad elevada) y al músculo (luminosidad baja) en imágenes digitalizadas del músculo longissimus dorsi (L.D.) se pueden discriminar las zonas de músculo y de grasa entre sí, determinándose de esta manera el grado de veteado de la carne (Fig. 2). Cuando este mismo autor relacionó los datos obtenidos mediante análisis de imagen con los obtenidos mediante análisis químico la correlación obtenida fue de r = 0,94 (Newman, 1987). Asimismo, Gerrard et al. (1996) los relacionaron con los determinados visualmente por un panel de catadores obteniendo valores de r = 0,92. No obstante, como indican Ishii et al. (1992), es necesario considerar el número de determinaciones realizadas por músculo, ya que incluso entre las dos secciones de una misma muestra las diferencias en el grado de veteado pueden ser considerables. En Japón, donde el grado de veteado de la carne de vacuno está considerado como uno de los parámetros determinantes de la calidad de la carne y se consumen carnes con elevado grado de infiltración (Zembayashi y Lunt, 1995; Dubeski et al., 1997), han sido varios los trabajos realizados hasta el momento sobre aplicación del análisis de imagen a la medida del veteado. Los valores de la relación área de grasa intramuscular/área del músculo L.D. (AGI/ALD) obtenidos oscilan alrededor del 8 % para la Japanese Black y del 5 % para la Japanese Shorthorn (Kuchida et al., 1992). En EE.UU., Gerrard et al. (1996) aportan un valor medio de 5,28 % de grasa intramuscular en una muestra represen-

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Fig. 2.–Medida del grado de veteado en el músculo longissimus dorsi mediante análisis de imagen (Mendizábal et al., 1998)

tativa de dicho mercado. Estos datos contrastan con los que se obtienen con las razas europeas y españolas, que son sensiblemente inferiores. Así, en razas bovinas españolas de carne los valores de AGI/ALD obtenidos en terneros sacrificados a pesos ligeros (aproximadamente 300 kg de PV) oscilan entre un 0,9 % para la raza Asturiana y un 2,9 % para la Avileña, mientras que en terneros sacrificados a pesos elevados (aproximadamente 550 kg de PV) oscilan entre un 2,2 % para la Asturiana y un 6 % para la Retinta (Goñi et al., 1999). Cabe destacar que en la raza de lidia, donde existe la creencia de que los toros llegan a la lidia demasiado engrasados, su carne presentó una relación AGI/ALD media del 1,5 % (Mendizábal et al., 1998). Medida del color El color es uno de los atributos que más determinan la aceptabilidad de la carne en el momento de la compra por parte del consumidor (Cross et al., 1986). Tradicionalmente, han sido los patrones fotográficos los que se han utilizado para la evaluación del color de la carne (Colomer, 1986; USDA, 1989). En la actualidad han surgido modernos sistemas de procesamiento del color para objetivizar su medida. El método de las coordenadas CIE Invest. Agr.: Prod. Sanid. Anim. Vol. 16 (1), 2001

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L* (luminosidad), a* (índice de rojo) y b* (índice de amarillo) determinadas mediante espectrofotómetro es posiblemente el más extendido para determinar el color de la carne (Renerre, 1982). El análisis de imagen mediante las coordenadas RGB (rojo, verde y azul) es también muy utilizado. Así, Gerrard et al. (1996) obtuvieron una R2 = 0,86 entre los valores de color obtenidos para carne comercial estadounidense por un panel de catadores (siguiendo los patrones de la Iowa State University, 1989) y los obtenidos mediante análisis de imagen con la medida de las coordenadas RGB. Otra de las aplicaciones del análisis de imagen se centra en la medida de la superficie de metamioglobina de la carne. La medida de la concentración de la metamioglobina es un indicador de la intensidad de los procesos de oxidación de pigmentos de la carne, de forma que tasas altas de metamioglobina son las responsables de la aparición de zonas de coloración marrón en la superficie de la carne fresca. Los métodos utilizados para determinar dicha concentración son variados y complejos: el método de extracción de pigmentos (Chen y Trout, 1991; Demos y Mandigo, 1996) o el método de la proporción K/S (Kryzwicki, 1979). Sin embargo, Demos et al. (1996) proponen la utilización del análisis de imagen para la determinación de la superficie de mioglobina en la carne, ya que observaron que mediante la medida de los parámetros tono, brillo e intensidad podían explicar el 93 % de la variación de la superficie de metamioglobina de la carne, concluyendo que el análisis de imagen es un método rápido y objetivo de medida de dicho parámetro. Dureza Otro de los criterios determinantes de la calidad de la carne según el consumidor es la dureza de la carne (Lawrie, 1988; Ouali, 1991). Entre los distintos factores que influyen sobre dicho atributo se acepta que uno de los principales es la relación entre los diferentes tipos de fibras musculares (Valin, 1988; Henckel et al., 1997). Las clasificaciones existentes de tipos de fibras musculares son varias (Fernández et al., 1995). Según sus propiedades contráctiles, determinadas mediante su actividad ATPasa, pueden clasificarse en fibras de contracción lenta (Tipo I ò a ) y de contracción rápida (Tipo II ò b ) (Brooke and Kaisser, 1970). Además según su metabolismo oxidativo, relacionado con la actividad de la succinato deshidrogenasa (SDH), se clasificarían en fibras rojas (oxidativas) y blancas (glicolíticas) (Ashmore y Doerr, 1971). La proporción de cada tipo de fibras, junto con el grosor o área de su sección, va a tener una influencia clara sobre la terneza y palatabilidad de la carne (Listrat et al., 1999). En este sentido, Totland et al. (1988) en ganado bovino relacionan un aumento en la proporción de fibras de tipo II (de contracción rápida) con una mayor terneza de la carne. En ganado porcino, Candek-Potokar et al. (1999) sugieren que un incremento de la proporción de fibras a W (de contracción lenta y blancas) o del área de su sección beneficia la capacidad de retención de agua (CRA) en la carne fresca y la jugosidad de la carne cocinada. En esta misma especie, Serra et al. (1998) y Andrés et al. (1999) señalan como elemento diferenciador del cerdo ibérico la mayor proporción de fibras oxidativas que presenta al compararlo con cerdos de razas mejoradas. Estos dos parámetros, tipos de fibras y área de la sección de las mismas, pueden ser determinados mediante análisis de imagen. Para ello se utilizan cortes histológicos de aproximadamente 10 m m de grosor obtenidos mediante criostato. Los distintos tipos de fi-

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bras adquieren una coloración o densidad distinta tras ser sometidas a distintas tinciones para determinar la actividad de la ATPasa (Guth y Samaha, 1969) y de la SDH (Nachlas et al., 1957), lo que unido a la utilización de la tinción con azorubina que define mejor los contornos de las fibras, van a permitir la utilización del análisis de imagen para determinar perfectamente el tipo y el área de la sección de las fibras musculares en la carne (Buche y Mauron, 1997; Fig. 3).

Fig. 3.–Medida del área de las fibras musculares mediante análisis de imagen (Buche y Mauron, 1997)

Otras aplicaciones sobre la determinación de la calidad de la carne Además de las aplicaciones del análisis de imagen sobre la medida del grado de veteado, del color y de la dureza, atributos fundamentales que definen la calidad de la carne, se han descrito también otras aplicaciones que contribuyen a una mayor conocimiento de la calidad de la carne. Así, Irie et al. (1996) describen las posibilidades de utilización de la técnica del análisis de imagen para la medida de la capacidad de retención de agua (CRA) de la carne. Cuando ésta se mide por el método de la presión sobre papel de filtro (Grau y Ham, 1953) el análisis de imagen permite realizar de una forma rápida y exacta la medida de las áreas, tanto de la muestra como la de la mancha que produce en el papel de filtro el liquido exudado, evitando así la laboriosa operación de la planimetría. Por último, en esta misma línea, el análisis de imagen se utiliza también para la medida del tamaño de las células grasas o adipocitos (Pallier et al., 1985), habiéndose encontrado en nuestras razas rústicas españolas, tanto ovinas como bovinas, una estrecha relación entre el tamaño de los adipocitos y el grado de engrasamiento de la canal y de la carne de dichos animales (Soret et al., 1998; Mendizábal et al., 1999). Invest. Agr.: Prod. Sanid. Anim. Vol. 16 (1), 2001

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SUMMARY Carcass and meat quality determination by image analyse (Review) Image analysis is a technological tool that is being utilized in a growing range of applications in diverse industries. In this approach, images are photographed, then utilizing computer algorithms, converted into point matrixes (i.e. digitized), which designates image for positions, lighting, and color. The use of image analysis techniques is suitable for application in animal agriculture, especially meat carcass evaluation. Therefore, the purpose of this study was to determine the efficacy of image analysis as a means of evaluating various measures of cattle live weight and carcass weight (R2 = 0.8-0.9) could be made with a relativel high degree of accuracy. The accuracy of utilizing image analysis techniques for other aspects of tissue compositional determinations is also presented. KEY WORDS:

Image analysis Carcass quality Meat quality

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