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J-GLOBAL ID：201502261443510653   整理番号：15A0109966

生肉における牛肉および豚肉の偽和を検出するための多重スペクトル画像分析

Multispectral image analysis approach to detect adulteration of beef and pork in raw meats

著者 (5件)： ROPODI A.i. (Agricultural Univ. of Athens, School of Food, Biotechnology & Dev., Dept Food Sci. & Human Nutrition, Lab of ...) ,  PAVLIDIS D.e. (Agricultural Univ. of Athens, School of Food, Biotechnology & Dev., Dept Food Sci. & Human Nutrition, Lab of ...) ,  MOHAREB F. (The Bioinformatics Group, Biomedical Engineering Centre, Cranfield Univ., Coll. Road, Bedford, MK43 0AL, GBR) ,  PANAGOU E.z. (Agricultural Univ. of Athens, School of Food, Biotechnology & Dev., Dept Food Sci. & Human Nutrition, Lab of ...) ,  NYCHAS G.-j.e. (Agricultural Univ. of Athens, School of Food, Biotechnology & Dev., Dept Food Sci. & Human Nutrition, Lab of ...)
資料名： Food Research International  (Food Research International)
巻： 67  ページ： 12-18  発行年： 2015年01月 
JST資料番号： D0633A  ISSN： 0963-9969  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究の目的は詐欺的に豚肉により置換された挽牛肉およびその逆の検出のための多変量データにより支援された多重スペクトル画像の能力を調べることであった。この研究のために,4独立的実験(55試料/実験)からの全部で220食肉試料の18の様々な波長における多重スペクトル画像を取得した。9種類の比率の偽和と純粋豚肉および牛肉の2種類を取得するため,適切量の牛挽肉と豚挽肉を混合した。画像処理ステップの後に,偽和,純粋牛肉および豚肉試料間に加え,すべての偽和カテゴリ間の判別を行うため,最初の3実験からのデータを部分最小二乗-判別分析(PLS-DA)および線形判別分析(LDA)に使用した。結果はPLS-DAおよびLDAにおいて純粋および偽和試料間の非常に良好な判別を示し,それは98.48%の総合的に正しい分類をもたらした。更に,LDAおよびPLS-DAに関し,それぞれ,試料の98.48%および96.97%が偽和の±10%カテゴリ内に分類された。最後に,すべての純粋および偽和試料がPLS-DAにより正しく分類された独立的検査の第四実験のデータを用いてモデルを検証した。LDAはそれに比べて正確性が低下するのが分かった。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *牛肉 ,  *豚肉 ,  *偽和 ,  *食品分析 ,  *挽肉 ,  判別分析 ,  スペクトル画像 ,  *画像分析 ,  主成分分析 ,  クラスタ分析 ,  認証 ,  *食品監視 ,  部分最小二乗法
準シソーラス用語： 線形判別分析 ,  多重スペクトル画像

分類 (4件)： 食肉一般  (FJ12031X) ,  食品の分析  (FJ01030U) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  食品の検査・取締り  (FJ01054G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 生肉 ,  牛肉 ,  豚肉 ,  偽和 ,  多重スペクトル画像 ,  分析