Notice

  • Bibliomer n° : 38 - Juin 2007
  • Thème : 3 - Qualité
  • Sous-thème : 3 - 6 Méthodes analytiques spécifiques produits de la mer
  • Notice n° : 2007-3980

Détection des nématodes dans des filets de cabillaud (Gadus morhua) par spectroscopie d'image

Detection of nematodes in cod (Gadus morhua) fillets by imaging spectroscopy

Heia K., Sivertsen A.H., Stormo S.K., Elvevoll E., Wold J.P., Nilsen H.*

* Fiskeriforskning, N-9291 Tromso, Norway ; E-mail : heidi.nilsen@fiskeriforskning.no

Journal of Food Science, 2007, Vol. 72 (1), p. E11-E15 - Texte en Anglais


Analyse

A l’heure actuelle, la détection des parasites présents dans les filets de poisson se fait par mirage et par inspection visuelle ; les parasites enfouis dans la chair à moins de 6 mm de la surface peuvent alors être éliminés manuellement. Cependant, l’efficacité de cette détection est faible, et seulement 60 à 70 % des parasites présents sont détectés. C’est pourquoi il est nécessaire de développer de nouvelles méthodes de détection pouvant être automatisées et applicables en industrie.
L’objectif de cette étude est l’évaluation de la capacité à détecter les nématodes dans des filets de poisson blanc (cabillaud) par le moyen des techniques de spectroscopie d’images et d’analyses multivariées.
Avec la spectroscopie d’image, on peut enregistrer des informations à la fois spectrales et spatiales d’un objet. Ici, il a été montré qu’en appliquant ces techniques (spectres de transmission obtenus sur 2 gammes de longueur d’ondes : de 350 à 610 nm et de 530 à 950 nm), il est possible de réaliser des images spectrales contenant l’information nécessaire pour différentier les parasites du muscle de poisson. Identifier les longueurs d’onde qui donnent la meilleure discrimination entre les parasites et le muscle du poisson est intéressant, non seulement d’un point de vue analytique, mais aussi pour construire un instrument rentable économiquement de détection automatique des parasites.
Les images spectrales ont été analysées par régression PLS (discriminant partial least square regression) et par des techniques de filtres d’images. Cette méthode permet d’identifier aussi bien les parasites en surface que ceux enfouis dans le filet. Un parasite a été détecté à une profondeur de 8 mm, ce qui est de 2 à 3 mm plus profond que ce qui peut être détecté par l’inspection visuelle actuelle des filets. Selon les seuils utilisés lors de l’analyse statistique par régression, il peut y avoir des faux positifs ou des faux négatifs. En effet, plus l’algorithme est sensible en terme de détection des parasites, plus il introduit de faux positifs.
Cependant les auteurs de cette étude notent que du point de vue des industries de la transformation des produits de la pêche, la limite de détection de ces nématodes est celle de la limite de la perception visuelle de ces parasites dans les filets par les consommateurs. Dans cette perspective, l’efficacité de la détection peut être réduite et le seuil utilisé dans les analyses statistiques peut être augmenté, diminuant ainsi le nombre de faux positifs. Cet argument peut être pris en compte, mais on peut regretter que la détection automatique ne soit pas optimisée dans la perspective de détecter TOUS les parasites présents, lorsque l’on sait d’après des études récentes qu’une partie de la population peut être allergique aux nématodes, même morts.
A présent, les études doivent être poursuivies sur le développement et l’optimisation de ces outils (choix des longueurs d’onde, optimisation du seuil à utiliser ...) afin d’obtenir une méthode économiquement viable.
Analyse réalisée par : Verrez-Bagnis V. / IFREMER


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