EE.UU. - Imágenes hiperespectrales para detectar pechuga de madera

La condición de la pechuga de madera (woody breast - WB) causa pérdidas económicas significativas a la industria avícola mundial, y la falta de una herramienta objetiva y rápida para identificar esta miopatía es un factor determinante.

El objetivo de un estudio realizado por Juan P. Caldas-Cueva, A. Mauromoustakos, Casey M. Owens de la Universidad de Arkansas (EE.UU.) y X. Sun de Chuzhou University (China) fue determinar si hay cambios en la conformación de la canal de los pollos de engorde que se puedan utilizar para identificar las características de la de la pechuga de madera mediante el análisis de imágenes.

Se capturaron imágenes de canales de pollos de engorde machos de 8 semanas de edad (n = 544) con alto rendimiento de pechuga antes de la evisceración., que fueron procesados y analizados utilizando el software ImageJ.

Los filetes de pechuga enteros se puntuaron según la gravedad del WB según la evaluación táctil y el análisis de compresión para correlacionarlos. El coeficiente de correlación de Spearman ( r s ) entre las puntuaciones de WB y la fuerza de compresión fue altamente significativo ( r s  = 0,83, P <0,01).

De acuerdo a distintas unidades de medición y sus correlaciones se puede establecer un modelo validado para predecir la pechuga de madera. Usando este modelo, el 84% de las canales de pollos de engorde se clasificaron correctamente como WB o normales con una sensibilidad del 82% para detectar muestras afectadas.

Los datos aportados por este estudio apoyan el uso de análisis de imágenes para predecir la condición de WB en canales de pollos de engorde. La posible integración de estas medidas de imagen en los sistemas comerciales de clasificación de visión en línea permitiría a los procesadores clasificar las canales de pollos de engorde según la gravedad del WB.

La exactitud y precisión de la aplicación de este método utilizando sistemas automatizados de visión por computadora en línea puede depender de varios factores, como el procedimiento adecuado de adquisición, procesamiento y análisis de imágenes utilizando software confiable con la capacidad de localizar, medir y analizar la canal de pollos de engorde para detectar esta miopatía. La posible integración de estas mediciones de imágenes en los sistemas comerciales de clasificación de visión en línea permitiría a los procesadores identificar y clasificar las canales de pollos de engorde por categoría (M1, M2, M3, M4, etc.) además de proporcionar información a gran escala a la industria avícola. Sin embargo, se requieren más estudios para validar las relaciones cuando se incluyen pollos de engorde de otras edades, cepas y género.