In-Vitro Biological Tissue State Monitoring based on Impedance Spectroscopy

The relationship between post-mortem state and changes of biological tissue impedance has been investigated to serve as a basis for developing an in-vitro measurement method for monitoring the freshness of meat. The main challenges thereby are the reproducible measurement of the impedance of biological tissues and the classification method of their type and state. In order to realize reproducible tissue bio-impedance measurements, a suitable sensor taking into account the anisotropy of the biological tissue has been developed. It consists of cylindrical penetrating multi electrodes realizing good contacts between electrodes and the tissue. Experimental measurements have been carried out with different tissues and for a long period of time in order to monitor the state degradation with time. Measured results have been evaluated by means of the modified Fricke-Cole-Cole model. Results are reproducible and correspond to the expected behavior due to aging. An appropriate method for feature extraction and classification has been proposed using model parameters as features as input for classification using neural networks and fuzzy logic. A Multilayer Perceptron neural network (MLP) has been proposed for muscle type computing and the age computing and respectively freshness state of the meat. The designed neural network is able to generalize and to correctly classify new testing data with a high performance index of recognition. It reaches successful results of test equal to 100% for 972 created inputs for each muscle. An investigation of the influence of noise on the classification algorithm shows, that the MLP neural network has the ability to correctly classify the noisy testing inputs especially when the parameter noise is less than 0.6%. The success of classification is 100% for the muscles Longissimus Dorsi (LD) of beef, SemiMembraneous (SM) of beef and Longissimus Dorsi (LD) of veal and 92.3% for the muscle Rectus Abdominis (RA) of veal. Zero-order Sugeno fuzzy logic provides a successful alternative for easy classification. Using the Gaussian membership functions for the muscle type classification and trapezoidal member function for the classifiers related to the freshness classification, fuzzy logic realized an easy method of classification and generalizes correctly the inputs to the corresponding classes with a high level of recognition equal to 100% for meat type classification and with high accuracy for freshness computing equal to 84.62% for the muscle LD beef, 92.31 % for the muscle RA beef, 100 % for the muscle SM veal and 61.54% for the muscle LD veal. Zusammenfassung Auf der Basis von Impedanzspektroskopie wurde ein neuartiges in-vitroMessverfahren zur Überwachung der Frische von biologischem Gewebe entwickelt. Die wichtigsten Herausforderungen stellen dabei die Reproduzierbarkeit der Impedanzmessung und die Klassifizierung der Gewebeart sowie dessen Zustands dar. Für die Reproduzierbarkeit von Impedanzmessungen an biologischen Geweben, wurde ein zylindrischer Multielektrodensensor realisiert, der die 2DAnisotropie des Gewebes berücksichtigt und einen guten Kontakt zum Gewebe realisiert. Experimentelle Untersuchungen wurden an verschiedenen Geweben über einen längeren Zeitraum durchgeführt und mittels eines modifizierten Fricke-Cole-Cole-Modells analysiert. Die Ergebnisse sind reproduzierbar und entsprechen dem physikalisch-basierten erwarteten Verhalten. Als Merkmale für die Klassifikation wurden die Modellparameter genutzt. Für die Klassifikation nach Muskeltyp und den zugehörigen Alterungszustand mit neuronalen Netzen wurde ein mehrschichtiges Perzeptron Neuronales Netz (MLP) vorgeschlagen. Dieses Neuronale Netz ist in der Lage ist zu verallgemeinern und bei neuen Testdaten eine hohe Erkennungsrate zu realisieren. Für die 972 untersuchten Testfälle unterschiedlicher Gewebearten wurden dabei 100 % Erkennungsquote erreicht. Eine Untersuchung des Einflusses von Rauschen auf das Neuronale Netz zeigt, dass es die Fähigkeit besitzt Daten, für die das Parameter-Rauschen kleiner als 0,6 % ist, besonders gut zu klassifizieren. Die Klassifizierung erreicht dabei für die Muskel Longissimus Dorsi (LD) und SemiMembraneous (SM) vom Rind und den Longissimus Dorsi (LD) vom Kalb 100%. Für den Rectus Abdominis (RA) vom Kalb wird eine korrekte Klassifizierung in 92,3% der Fälle erreicht. Null-ordnung Sugeno Fuzzy-Logik führt auch zu einer leistungsfähigen Alternative für die Klassifizierung. Unter Anwendung der Gaußschen Zugehörigkeitsfunktionen für die Gewebeund trapezförmige Zugehörigkeitsfunktion für die Zustandserkennung erreicht die Fuzzylogik ein gutes Generalisierungsvermögen und damit eine gute Klassifizierung der entsprechenden Daten. Die Fuzzylogik erreicht eine Gewebeartklassifikation mit 100% Erkennungsquote. Für die Zustandserkennung bei Rindfleisch wird für den LD eine korrekte Klassifizierung mit einer Quote von 84,62 % und für den RA liegt dieser Wert bei 92,31 %. Bei Kalbfleisch liegen die Werte für den SM bei 100 % und für den LD bei 61,54 %. Acknowledgement I would like to express my gratitude to my supervisor, Prof. Dr Olfa Kanoun for providing me the chance to be a member of the Chair for Measurement and Sensor Technology at Technische Universität Chemnitz. I kindly appreciate her encouragements and suggestions for this research work and the preparation of this thesis, for her continuous assistances, helps and supports. I would like to thank Prof. Dr. Nabil Derbel my supervisor at Ecole Nationale d’Ingénieurs de Sfax (ENIS) for his support and big help throughout the PhD duration. I also would like to thank the Deutscher Akademischer Austausch Dienst (DAAD) for the financial support and the opportunity to make my PhD in cooperation between Germany and Tunisia. I like to express special thanks to all my colleagues at the chair for Measurement and Sensor Technology for their help considering experimental measurement set-ups and their valuable advice and encouragements. I shared excellent moments with you, I will have it in my memory forever. I also would like to thank all the professors and colleagues of the CEM Lab (Control Energy Management Laboratory). I wish to address my appreciation to my parents, my wife, my brothers, my wife parents and brothers, to my family and friends for their continuous support and love during my whole education and my life at all. Chemnitz, the 24 of February 2016 Mahdi Guermazi