Determination of minced meat quality using machine learning
Authors: Ροπόδη Αθηνά 
Published: September 2021

Τη σημερινή εποχή, οι καταναλωτές απαιτούν συνεχή επιβεβαίωση της προέλευσης, της ποιότητας και της συμμόρφωσης με την ετικέτα των τροφίμων που αγοράζουν. Για το λόγο αυτό, οι βιομηχανίες τροφίμων, οι έμποροι και οι αρχές είναι αναγκαίο να αναπτύξουν προηγμένες, αποτελεσματικές και χαμηλού κόστους λύσεις για τη διασφάλιση της ποιότητας και τον εντοπισμό δόλιων πρακτικών. Σε αυτό το πλαίσιο, η μελέτη αυτή εστιάζει (α) στην πολυφασματική απεικόνιση (Multispectral Imaging-MSI), (β) την φασματοσκοπία υπέρυθρου με μετασχηματισμό Fourier (Fourier Transform Infrared -FTIR spectrometry) και (γ) την εφαρμογή προηγμένων μεθόδων ανάλυσης δεδομένων και μηχανικής μάθησης. Όσον αφορά την ποιότητα, εξετάστηκε η αποτελεσματικότητα των προαναφερόμενων μεθόδων σε σχέση με (α) τον εντοπισμό της μη-συμμόρφωσης με την ετικέτα ή/και δόλιων πρακτικών και (β) τη μικροβιολογική αλλοίωση. Οι ακόλουθες αναλύσεις, έλαβαν χώρα:Στην 1η περίπτωση, εξετάστηκε η νοθεία του μοσχαρίσιου κιμά με χοιρινό. Χρησιμοποιήθηκαν 220 πολυφασματικές εικόνες δειγμάτων από 4 ανεξάρτητες πειραματικές διαδικασίες (κομμάτια κρέατος διαφορετικής προέλευσης). Η νοθεία έγινε με βήμα 10% w/w, δημιουργώντας 11 κατηγορίες (συμπεριλαμβανομένων των ανόθευτων χοιρινών και μοσχαρίσιων δειγμάτων). Μετά από ένα στάδιο προεπεξεργασίας της εικόνας, εφαρμόστηκαν η Ιεραρχική Ανάλυση Συστάδων (Hierarchical Cluster Analysis - HCA) και Ανάλυση Κυρίων Συνιστωσών (Principal Component Analysis - PCA). Παρατηρήθηκαν δε σημαντικές διαφορές μεταξύ των διαφορετικών κομματιών κρέατος και των διαφορετικών κλάσεων όταν και τα τρία πρώτα ζευγάρια κομματιών κρέατος συμπεριλήφθηκαν στην ανάλυση. Μετά την κατάτμηση των δεδομένων σε σετ εκπαίδευσης και επικύρωσης, τα δεδομένα του τέταρτου ζεύγους χρησιμοποιήθηκαν για ανεξάρτητη επικύρωση και εφαρμόστηκαν οι μέθοδοι Γραμμικής Διακριτικής Ανάλυσης και Μερικών Ελαχίστων Τετραγώνων Linear Discriminant Analysis - LDA, Partial least-squares discriminant analysis – PLSDA) για 11 και για 3 (ανόθευτα χοιρινά, μοσχαρίσια και νοθευμένα) κλάσεις. Στην περίπτωση των 11 κλάσεων, 98.48% και 96.97% των δειγμάτων κατηγοριοποιήθηκαν εντός μιας ±10% κατηγορίας για LDA και PLSDA αντίστοιχα, ενώ στην περίπτωση των τριών επιτεύχθηκε σωστή κατηγοριοποίηση 98.48%. Τα αποτελέσματα της ανεξάρτητης επικύρωσης ήταν λιγότερο ακριβή για την LDA, αλλά με την PLSDA όλα τα δείγματα κατηγοριοποιήθηκαν σωστά, αποδεικνύοντας ότι το ποσοστό 10% είναι εντός των ορίων ανίχνευσης.Στην δεύτερη περίπτωση, 110 δείγματα κιμά τριών διαφορετικών κομματιών κρέατος από μοσχάρι και άλογο και επιπλέον εικόνες που ελήφθησαν μετά από 6, 24 και 48 ώρες χρησιμοποιήθηκαν για την ανίχνευση νοθείας. Η PCA χρησιμοποιήθηκε για οπτικοποίηση των δεδομένων, ενώ οι μέθοδοι PLSDA και Random Forest (RF) για κατηγοριοποίηση μεταξύ διαφορετικών ποσοστών νοθείας (4 κλάσεις), ανόθευτων μοσχαρίσιων, ανόθευτων αλογίσιων και νοθευμένων, ανόθευτων και νοθευμένων, και τέλος μεταξύ φρέσκων και συντηρημένων δειγμάτων. Τα μοντέλα κατά την ανεξάρτητη επικύρωση δεν είχαν υψηλή ακρίβεια. Στο τέλος, προτιμήθηκε η χρήση μηχανών διανυσμάτων υποστήριξης (Support Vector Machines – SVMs) σε δύο στάδια προκειμένου να διαχωριστούν τα φρέσκα από τα συντηρημένα δείγματα και μετά τα νοθευμένα από τα ανόθευτα. Έτσι, επιτεύχθηκε ποσοστό σωστής κατηγοριοποίησης 95.31% στο ανεξάρτητο σετ επικύρωσης.Στην τρίτη περίπτωση, ελήφθησαν πολυφασματικές εικόνες και φάσματα FTIR από κιμά επτά διαφορετικών κομματιών και από αντίστοιχα αποψυγμένα δείγματα που είχαν καταψυχθεί στους -20°C για 7 και 32 μέρες (συνολικά 105 εικόνες και φάσματα). Η PCA χρησιμοποιήθηκε για τη διερεύνηση των δεδομένων, ενώ PLSDA και SVM πέτυχαν 100% σωστή κατηγοριοποίηση μεταξύ φρέσκων και αποψυγμένων κατά την επικύρωση και την ανεξάρτητη επικύρωση με χρήση πολυφασματικών εικόνων. Η FTIR ήταν λιγότερο ακριβής με 93.3 και 96.7% αντίστοιχα.Στην 4η και 5η περίπτωση, διερευνήθηκε η αλλοίωση του βοδινού κιμά. Στην 4η περίπτωση, χρησιμοποιώντας τη διαδικτυακή εφαρμογή “MeatReg”, χρησιμοποιήθηκαν επτά διαφορετικές μέθοδοι για την εκτίμηση του μικροβιακού πληθυσμού. Τα δεδομένα αποτελούνταν από 105 δείγματα συντηρημένα σε δυο διαφορετικές συσκευασίες -αέρας και modified air packaging (MAP - 20% CO2/ 80% O2)- και δύο θερμοκρασίες (4 και 10°C), μικροβιολογικές αναλύσεις (Pseudomonads, Lactobacilli, B. thermosphacta and Enterobacteriaceae, Ολική Μεσόφιλη Χλωρίδα - ΟΜΧ). Τα δεδομένα πολυφασματικής απεικόνισης και FTIR συγκρίθηκαν με αυτά από ηλεκτρονική μύτη, υγρή χρωματογραφία υψηλής απόδοσης (HPLC) και αέρια χρωματογραφία/ φασματοσκοπία μάζας (GC-MS). Τα αποτελέσματα διαφοροποιήθηκαν αρκετά ανάλογα το είδος του οργάνου και της ομάδας μικροοργανισμών. Παρόλα αυτά υπήρξε καλή ακρίβεια, με την μέθοδο RF να δίνει τα καλύτερα αποτελέσματα.Ομοίως στην 5η περίπτωση, 168 δείγματα βοδινού κιμά αναλύθηκαν ως προς την ΟΜΧ, ενώ παράλληλα έγιναν μετρήσεις FTIR. Τα δείγματα είχαν συντηρηθεί σε αέρα και MAP στους 4 και 10°C. Χρησιμοποιήθηκε μία προσέγγιση βασισμένη στην μεθοδολογία των ensemble μοντέλων, όπου η εκτίμηση της αλλοίωσης έγινε βάσει μίας μίξης αποτελεσμάτων επιμέρους νευρωνικών δικτύων (artificial neural networks). Το μέσο τετραγωνικό σφάλμα της πρόβλεψης ήταν 0.16 (log CFU/g)^2.