草のコイ（ctenopharyngodon idella）のチオバルビツール酸（TBA）値の迅速な評価のためのハイパースペクトルイメージングの適合性

ハイパースペクトルイメージング技術（400〜1000 nm）の適合性を調査して、4°Cで0、2、5、および8日間で魚切り身の脂質酸化を監視するためのチオバルビツール酸（TBA）値を決定しました。PLSRキャリブレーションモデルは、ハイパースペクトル画像と参照TBA値から抽出されたスペクトルデータの間のフルスペクトル領域で確立され、0.8325の決定係数（R（2）P）とルートジャーンスクエアでTBA値を予測するための優れた性能を示しました。0.1172 mg Mda/kg肉の予測の誤差（RMSEP）。2つの単純化されたPLSRモデルとMLRモデルが構築され、選択された10の最も重要な波長を使用して比較されました。最適化されたMLRモデルは、0.8395のR（2）Pおよび0.1147 mg MDA/kgの肉のRMSEPで満足のいく結果をもたらしました。これは、魚の切り身のTBA値分布を視覚化するために使用されました。結果は、迅速かつ非破壊的なツールとしてハイパースペクトルイメージング技術を使用することが、脂質酸化と魚の新鮮さの評価を監視するためのTBA値の決定に適していることを確認しました。

The suitability of hyperspectral imaging technique (400-1000 nm) was investigated to determine the thiobarbituric acid (TBA) value for monitoring lipid oxidation in fish fillets during cold storage at 4°C for 0, 2, 5, and 8 days. The PLSR calibration model was established with full spectral region between the spectral data extracted from the hyperspectral images and the reference TBA values and showed good performance for predicting TBA value with determination coefficients (R(2)P) of 0.8325 and root-mean-square errors of prediction (RMSEP) of 0.1172 mg MDA/kg flesh. Two simplified PLSR and MLR models were built and compared using the selected ten most important wavelengths. The optimised MLR model yielded satisfactory results with R(2)P of 0.8395 and RMSEP of 0.1147 mg MDA/kg flesh, which was used to visualise the TBA values distribution in fish fillets. The whole results confirmed that using hyperspectral imaging technique as a rapid and non-destructive tool is suitable for the determination of TBA values for monitoring lipid oxidation and evaluation of fish freshness.