Percorrer por autor "Hasse, Marianne Cristina Goncalves"
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- Intramuscular fat prediction using color and image analysis of bísaro pork breedPublication . Teixeira, Alfredo; Silva, Severiano; Hasse, Marianne Cristina Goncalves; Almeida, José M.H.; Dias, L.G.This work presents an analytical methodology to predict meat juiciness (discriminant semi-quantitative analysis using groups of intervals of intramuscular fat) and intramuscular fat (regression analysis) in Longissimus thoracis et lumborum (LTL) muscle of Bísaro pigs using as independent variables the animal carcass weight and parameters from color and image analysis. These are non-invasive and non-destructive techniques which allow development of rapid, easy and inexpensive methodologies to evaluate pork meat quality in a slaughterhouse. The proposed predictive supervised multivariate models were non-linear. Discriminant mixture analysis to evaluate meat juiciness by classified samples into three groups—0.6 to 1.1%; 1.25 to 1.5%; and, greater than 1.5%. The obtained model allowed 100% of correct classifications (92% in cross-validation with seven-folds with five repetitions). Polynomial support vector machine regression to determine the intramuscular fat presented R2 and RMSE values of 0.88 and 0.12, respectively in cross-validation with seven-folds with five repetitions. This quantitative model (model’s polynomial kernel optimized to degree of three with a scale factor of 0.1 and a cost value of one) presented R2 and RSE values of 0.999 and 0.04, respectively. The overall predictive results demonstrated the relevance of photographic image and color measurements of the muscle to evaluate the intramuscular fat, rarther than the usual time-consuming and expensive chemical analysis.
- Utilização de análise de imagem em associação com análises discriminantes para determinação da gordura intramuscular do músculo longissimus thoracis ET Lumborum de suínoPublication . Hasse, Marianne Cristina Goncalves; Teixeira, Alfredo; Dias, L.G.; Macedo, Vicente de PauloO objetivo global deste trabalho foi semi-quantificar a gordura intramuscular no músculo Longissimus thoracis et lumborum usando medidas obtidas da análise imagem deste músculo, em conjunto com o peso vivo e parâmetros da carcaça de porcos da raça Bísara, utilizando várias técnicas de análise discriminante. As amostras de músculo foram obtidas de 21 suínos Bízaro. Efetuou-se uma caracterização geral dos animais amostrados associados aos pesos do animal e carcaça, incluindo valores de peso de músculo e de gorduras. Foram realizadas três diferentes técnicas de classificação para uma análise semi-quantitativa para se verificar qual a mais adequada para a determinação da quantidade de gordura intramuscular: análise discriminante linear, análise discriminante quadrática e análise de misturas. O programa estatístico usado no tratamento dos dados foi o R®. Os parâmetros obtidos do tratamento da imagem fotográfica de cada músculo foram resultados médios de três resultados concordantes (desvio padrão percentual menor ou igual a 5%).Globalmente, a análise discriminante de mistura permitiu obter um modelo de previsão com 100% de classificações corretas na validação cruzada na identificação dos níveis de percentagem de gordura intramuscular no músculo Longissimus thoracis et lumborum em 3 grupos: 0,6 - 1,1 % de gordura intramuscular; 1,25 - 1,5 % de gordura intramuscular; e, >1,5 % de gordura intramuscular. Os resultados mostraram que a análise de imagem da fotografia do músculo aliado com a análise discriminante de mistura permite uma eficiente análise semi-quantitativa da gordura intramuscular no músculo Longissimus thoracis et lumborum. Os resultados preliminares obtidos neste estudo permitem inferir que esta metodologia poderá ter potencialidades para, após mais estudos envolvendo um maior número de animais, ser usada em linhas de avaliação da qualidade da carne (por exemplo, matadouros) por ser uma técnica de fácil aplicabilidade, baixo custo e rápida, ao contrário da técnica de referência, que é a análise química.