Un cas d'application de la caméra hyperspectrale CHNSpec FS-13 dans la détection non destructive des acides aminés dans les poissons vivants

Une étude publiée dans "Food Research International" a utilisé la technologie d'imagerie hyperspectrale visible/proche infrarouge pour obtenir une prédiction non destructive de la teneur en acides aminés musculaires de la carpe commune vivante. Cette étude a été réalisée conjointement par l'Université océanique de Shanghai, l'Académie chinoise des sciences de la pêche et d'autres unités. La caméra hyperspectrale FS-13 (FigSpec FS-13) fournie par CHNSpec Technology a été utilisée comme équipement de détection de base. Xiajun Qi, ingénieur de CHNSpec Technology, a profondément participé à la recherche, ouvrant une nouvelle voie technique pour l'évaluation en temps réel de la qualité nutritionnelle des poissons vivants.

I. Contexte de la recherche et exigences en matière de détection
La composition en acides aminés de la chair du poisson est un indicateur important pour mesurer sa valeur nutritionnelle et sa valeur commerciale. Bien que les méthodes de détection traditionnelles (telles que la chromatographie liquide à haute performance) soient précises, elles sont destructrices : le poisson ne peut plus être vendu ni utilisé pour la reproduction sélective après détection. Pour les scénarios d'application qui nécessitent de maintenir le statut vivant des poissons, tels que l'alimentation de précision, le classement nutritionnel et la sélection parentale, l'industrie a longtemps manqué d'un outil de détection rapide, non destructif et en ligne.

Le point de départ de cette étude réside dans la question suivante : les écailles des poissons peuvent-elles servir de « fenêtre » pour les signaux spectraux ? La lumière proche infrarouge peut-elle pénétrer les écailles et la peau des poissons, transportant ainsi les informations sur la composition chimique du muscle vers le détecteur ? Si cela est réalisable, cela résoudra fondamentalement le problème de la détection de la nutrition des poissons vivants.

II. Protocole expérimental et équipement de base
L'équipe de recherche a collecté deux populations de carpes communes d'années différentes et de poids différents, totalisant 481 poissons vivants. Pour chaque poisson, il a d'abord été brièvement anesthésié à l'aide de l'anesthésique MS222, et la surface des écailles de la région de la nageoire dorsale a été doucement séchée avec du papier absorbant. Ensuite, la caméra hyperspectrale CHNSpec Technology FS-13 (plage spectrale 400-1000 nm, résolution spectrale 2,5 nm) a été utilisée pour acquérir des images hyperspectrales de la région de la nageoire dorsale des écailles. La région d'intérêt pour chaque échantillon couvrait 200 × 200 pixels, chaque pixel contenant des informations spectrales sur 300 bandes.

Par la suite, un échantillonnage a été effectué au site du muscle dorsal correspondant et la teneur réelle de 17 acides aminés a été déterminée par chromatographie liquide haute performance à des fins de modélisation et de validation.

III. Construction du modèle et effets de prévision
Les chercheurs ont comparé cinq modèles : régression partielle des moindres carrés (PLSR), machine à vecteurs de support des moindres carrés (LS-SVM), machine d'apprentissage extrême (ELM), forêt aléatoire (RF) et réseau neuronal artificiel de rétropropagation (BP-ANN). La modélisation a été réalisée à l'aide de signaux spectraux pleine bande (400-1 000 nm) et les valeurs R² des différents modèles sur les ensembles d'entraînement et de prédiction étaient généralement supérieures à 0,95.

Parmi eux, le modèle BP-ANN a montré des effets de prédiction relativement stables pour la plupart des acides aminés. Dans l'ensemble de validation indépendant (181 poissons de différentes années et différents environnements d'élevage), les valeurs R² de validation du modèle BP-ANN dépassaient toutes 0,777. Le R² de validation pour les trois acides aminés les plus riches – acide glutamique, acide aspartique et lysine – a atteint respectivement 0,848, 0,858 et 0,858. L'étude a également révélé qu'après avoir remplacé les bandes complètes par des longueurs d'onde caractéristiques (sélectionnées par l'algorithme CARS), l'amélioration de la précision de la prédiction était limitée (le R² moyen a augmenté d'environ 0,013), ce qui indique que les informations spectrales liées aux acides aminés sont largement distribuées.

IV. Facteurs clés affectant la précision
L'étude a systématiquement évalué l'impact de six facteurs sur l'exactitude des prévisions, et les résultats ont montré que : l'hétérogénéité de la population échantillonnée était le facteur le plus important affectant l'exactitude. Lorsque le modèle a été appliqué à des populations indépendantes d’années et de poids différents, le R² moyen a diminué d’environ 0,182. Cela peut être lié aux différences dans la répartition de la teneur en acides aminés entre les deux populations (par exemple, la médiane de la plupart des acides aminés dans la première population était significativement plus élevée que celle de la seconde population). Malgré cela, le modèle BP-ANN maintenait toujours une précision acceptable (R² > 0,777) dans des populations hétérogènes.

En revanche, le type de modèle, le type d'acide aminé, la méthode de sélection de longueur d'onde, le poids corporel du poisson et la longueur du corps avaient moins d'impact sur la précision (variation moyenne du R² inférieure à 0,103). Par exemple, après avoir divisé les poissons en groupes supérieur, moyen et inférieur en fonction de leur poids corporel, la différence moyenne de R² pour le modèle BP-ANN n'était que de 0,076 (en utilisant des longueurs d'onde caractéristiques). Cela indique que le signal spectral est principalement déterminé par la composition biochimique du muscle, plutôt que par de simples effets de diffusion de la taille physique.

En termes de longueurs d'onde caractéristiques, l'algorithme CARS a sélectionné des bandes sensibles pour l'acide glutamique et la lysine concentrées dans 516-584 nm, 707-738 nm, 828-834 nm et 939-1032 nm. Ces régions sont associées aux harmoniques et aux fréquences combinées des liaisons CH, des liaisons OH et des liaisons NH, validant la faisabilité d'une lumière proche infrarouge interagissant avec les molécules d'acides aminés dans le muscle après avoir pénétré dans les écailles.

V. Distribution spatiale et valeur d'application
En utilisant les informations spectrales de chaque pixel de la caméra hyperspectrale FS-13, l’équipe de recherche a cartographié la répartition par carte thermique de la teneur totale en acides aminés dans tout le corps du poisson vivant. Les résultats ont montré que : la teneur totale en acides aminés dans le muscle de la mâchoire inférieure, la nageoire pectorale et l'abdomen était relativement élevée, tandis que celle de la région de la nageoire dorsale et de la queue était relativement faible. Cette distribution correspond aux différences fonctionnelles entre les types de fibres musculaires (muscle rouge et muscle blanc) dans différentes parties : la nageoire pectorale et l'abdomen sont dominés par le muscle rouge oxydatif à contraction lente, où le métabolisme des protéines est plus actif. Cette carte thermique peut fournir une référence visuelle permettant aux consommateurs de sélectionner les pièces à haute valeur nutritionnelle.

La caméra hyperspectrale CHNSpec FS-13, associée à des algorithmes d'apprentissage profond, a réussi à surmonter le goulot d'étranglement technique de la détection non destructive des acides aminés dans les produits aquatiques vivants, fournissant ainsi un outil de détection léger et pratique pour l'aquaculture de précision et le criblage de produits aquatiques de haute qualité. À l'avenir, grâce à l'amélioration continue de la base de données de modèles et au développement d'équipements portables, cette solution pourra être davantage promue auprès d'une variété d'espèces de poissons d'eau douce et marines, aidant ainsi l'industrie aquatique à évoluer vers l'intelligence, la standardisation et la visualisation nutritionnelle.

Recommandation de produit : Caméra hyperspectrale FigSpecFS-13 (balayage linéaire)

• Gamme spectrale : 400-1000 nm
• Résolution spectrale : 2,5 nm
• Bandes spectrales : 1200
• Pixels spatiaux : 1920