La imagen de resonancia magnética (MRI, por sus siglas en inglés) se usa habitualmente en medicina para observar órganos y estructuras del interior del cuerpo humano. Ahora investigadores del Instituto de Carne y Productos Cárnicos (IProCar) de la Universidad de Extremadura han aplicado esta misma tecnología, basada en el uso no invasivo de imanes y ondas de radio, para algo muy distinto: conocer las características de jamones y lomos ibéricos sin necesidad de destruirlos.
Una vez tomadas las imágenes, los científicos las analizan con algoritmos de visión por computador y extraen valores numéricos sobre los que, a su vez, aplican métodos estadísticos. De esta forma se obtienen unos resultados con los que se pueden predecir las características de calidad de los productos cárnicos.
"La técnica permite conocer parámetros como la cantidad de grasa, humedad, color y algunos atributos sensoriales del producto; y en el caso del jamón, también monitorizar la difusión de la sal durante las distintas fases de su proceso de maduración"- explica Trinidad Pérez Palacios, miembro de IProCar.
La imagen de resonancia magnética, la misma técnica que se usa en medicina, se aplica para predecir la calidad de jamones y lomos ibéricos.
El contenido en sal (cloruro sódico) del jamón curado influye en las características sensoriales del producto, su textura y su sabor. Pero también es un parámetro muy importante desde un punto de vista tecnológico, ya que es imposible llevar a cabo el proceso de maduración con éxito sin la intervención de esta sustancia.
La sal reduce la actividad del agua, inhibe la proliferación de microorganismos y favorece la formación de un gel cárnico. "Fabricar jamones con muy bajo contenido en sal supone un alto riesgo tecnológico, pudiendo presentar importantes defectos, haciendo en muchos casos imposible su comercialización" -según la investigadora Teresa Antequera.
Algoritmos e imágenes 3D para predecir la calidad
Los estudios llevados a cabo con esta metodología se han publicado en diversas revistas científicas, como el Journal of Food Engineering, donde este mismo año los investigadores extremeños han presentado un trabajo centrado en la aplicación de algoritmos de textura a imágenes tridimensionales MRI para predecir la calidad de los lomos.
La calidad de un lomo se puede predecir introduciéndolo en un escáner MRI y analizando su imagen de resonancia magnética
Según los autores, la tecnología combinada MRI-visión por computador supone una alternativa a los métodos de control de calidad destructivos que se usan actualmente, además de ofrecer resultados prácticamente en tiempo real.
"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", explica Daniel Caballero, miembro del Grupo Tecnología de Alimentos.
La minería de datos hace referencia a un conjunto de procesos del ámbito del Big Data y Knowledge 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.
"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.
"Ponemos a disposición de la industria cárnica un método eficaz para obtener imágenes de cualquier pieza cárnica –no solo lomos y jamones– de forma inocua y no invasiva, permitiendo, además, su posterior comercialización", señala Pérez Palacios, que concluye: "Su implantación en el sector cárnico es solo cuestión de tiempo".