Imágenes de resonancia magnética para predecir el contenido en sal del jamón ibérico

Investigadores de la Universidad de Extremadura han desarrollo un método para cuantificar la sal en el jamón ibérico mediante resonancia magnética, visión por computador y cálculo estadístico. La metodología no destruye la pieza y ofrece resultados en tiempo real. Además, se puede aplicar a otros parámetros físicoquímicos de calidad como la grasa, el color y la humedad

Imágenes de resonancia magnética para predecir el contenido en sal del jamón ibérico
El contenido en sal del jamón curado influye en las características sensoriales del producto, su textura y su sabor. / Wikipedia

Miembros del Instituto de Investigación de Carne y Productos Cárnicos (IProCar) de la Universidad de Extremadura han desarrollo un método no destructivo e inocuo, mediante resonancia magnética, visión por computador y cálculo estadístico, que permite cuantificar el contenido en sal del jamón ibérico, así como clasificarlo según el grado de penetración de la sal en el músculo.

De esta forma se puede monitorizar la difusión de la sal durante el proceso de maduración de la pieza. Esta novedosa metodología está basada en el análisis de imágenes obtenidas mediante resonancia magnética, el posterior análisis de estas imágenes mediante algoritmos de visión por computador y tratamiento de la información mediante minería de datos.

El contenido en sal (cloruro sódico) del jamón curado influye en las características sensoriales del producto, su textura y su sabor. Pero también la sal es un parámetro muy importante desde un punto de vista tecnológico, de manera que el proceso de maduración es imposible llevarlo a cabo con éxito sin la intervención de esta sustancia. De tal forma que hay que adecuar las condiciones del proceso de maduración al contenido en sal. La sal reduce la actividad del agua, inhibe la proliferación de microorganismos y favorece la formación de un gel cárnico.

La metodología usa imágenes obtenidas por resonancia magnética y las analiza con algoritmos de visión por computador

“Fabricar jamones con muy bajo contenido en sal supone un alto riesgo tecnológico, pudiendo presentar importantes defectos, haciendo en muchos casos imposible su comercialización”, explica la investigadora Teresa Antequera, coautora del trabajo, que se publica en el Journal of Food Engineering.

Hasta ahora, para determinar el contenido en sal, la industria cárnica sólo disponía de métodos destructivos de la pieza de jamón, que son además largos y costosos para el productor. Por ello, el trabajo de los investigadores de la UEx va dirigido al desarrollo de métodos no destructivos de medida, que permitan clasificar, monitorizar y predecir el contenido en sal durante el proceso de maduración del jamón.

Con esta nueva metodología desarrollada por la UEx, ofertada a las empresas través del Servicio de Innovación de Productos de Origen Animal (SiPA), la industria alimentaria dispone ahora de un método eficaz, no destructivo y cuyos resultados están disponibles prácticamente en tiempo real. “Pensamos que esta técnica podría ser de gran utilidad para la industria alimentaria como control de calidad, ya que permite conocer la evolución de la sal durante el proceso de maduración del jamón sin tener que tomar muestras a distintos tiempos y, además, es igualmente aplicable para medir los niveles de grasa, humedad, color y otros parámetros de calidad en un producto cárnico”, afirma Teresa Antequera.

Minería de datos para evaluar el jamón ibérico

“Tras la visualización de las imágenes y mediante el uso de los algoritmos de texturas - que permiten definir cómo es la imagen de manera objetiva - extraemos los datos e información que procesamos a través de técnicas de minería de datos para clasificar y predecir el contenido en sal”, añade Daniel Caballero, miembro del Grupo Tecnología de Alimentos.

El contenido en sal del jamón curado influye en las características sensoriales del producto, su textura y sabor

La minería de datos hace referencia a un conjunto de procesos del ámbito del Big Data y Knowlegde Discovery que posibilita la exploración y extracción de información y conocimiento de un gran volumen de datos, que inicialmente están ocultos y no son manejables con técnicas tradicionales.

“En este estudio hemos utilizado dos técnicas de clasificación, una basada en reglas de asociación y otra en árboles de decisión, y dos técnicas de predicción, regresión isotónica y regresión lineal múltiple. Estas técnicas permiten cálculos estadísticos que nos proporcionan resultados de manera rápida y efectiva”, indica Caballero.

Este trabajo ha sido posible gracias a la colaboración de los investigadores Andrés Caro, Pablo García-Rodríguez, María Luisa Durán y María del Mar Ávila del Grupo de Ingenierías de Medios, junto a Teresa Antequera, Trinidad Pérez-Palacios y Daniel Caballero del grupo Tecnología y Calidad de los Alimentos, y se ha desarrollado dentro de la línea de investigación de Evaluación de la Calidad de Productos Cárnicos mediante Imágenes de Resonancia Magnética.

Referencia bibliográfica:

Daniel Caballero, Andrés Caro, Pablo G. Rodríguez, María Luisa Durán, María del Mar Ávila, Ramón Palacios, Teresa Antequera, Trinidad Pérez-Palacios. “Modeling salt diffusion in Iberian ham by applying MRI and data mining”. Journal of Food Engineering. Volume 189, November 2016, Pages 115–122. http://dx.doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2016.06.003

Fuente: Universidad de Extremadura
Derechos: Creative Commons
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