CHNSpec FS-13 Hiperspektral Kamera'nın Canlı Balıklarda Amino Asitlerin Yok Edici Bulunmasında Bir Uygulama Davası

"Food Research International" dergisinde yayınlanan bir araştırmada, canlı sazan balığındaki kas amino asit içeriğinin tahribatsız tahminini gerçekleştirmek için görünür/yakın kızılötesi hiperspektral görüntüleme teknolojisi kullanıldı. Bu çalışma Şangay Okyanus Üniversitesi, Çin Balıkçılık Bilimleri Akademisi ve diğer birimler tarafından ortaklaşa tamamlandı. CHNSpec Technology tarafından sağlanan FS-13 hiperspektral kamera (FigSpec FS-13), çekirdek tespit ekipmanı olarak kullanıldı. CHNSpec Technology'den bir mühendis olan Xiajun Qi, canlı balıkların besin kalitesinin gerçek zamanlı değerlendirilmesi için yeni bir teknik yol sağlayarak araştırmaya yoğun bir şekilde katıldı.

I. Araştırma Geçmişi ve Tespit Gereksinimleri
Balık etinin amino asit bileşimi, besin değerini ve ticari değerini ölçmek için önemli bir göstergedir. Her ne kadar geleneksel tespit yöntemleri (yüksek performanslı sıvı kromatografisi gibi) doğru olsa da, bunlar yıkıcıdır; balıklar tespit edildikten sonra daha fazla satılamaz veya seçici üreme için kullanılamaz. Hassas besleme, besin sınıflandırması ve ebeveyn seçimi gibi balığın canlı durumunun korunmasını gerektiren uygulama senaryoları için endüstri uzun süredir hızlı, tahribatsız ve çevrimiçi bir tespit aracından yoksundu.

Bu çalışmanın çıkış noktası şudur: Balık pulları spektral sinyaller için bir "pencere" görevi görebilir mi? Yakın kızılötesi ışık balık pullarına ve derisine nüfuz ederek kimyasal bileşim bilgisini kastan dedektöre geri taşıyabilir mi? Mümkün olduğu takdirde canlı balık beslenmesinin tespit edilmesi sorununu temelden çözecektir.

II. Deneysel Protokol ve Çekirdek Ekipman
Araştırma ekibi, farklı yıllara ve farklı ağırlık aralıklarına ait iki sazan popülasyonu toplayarak toplam 481 canlı balık topladı. Her balık için önce MS222 anestezisi kullanılarak kısa süreli anestezi uygulandı ve sırt yüzgeci bölgesindeki pulların yüzeyi emici kağıtla hafifçe kurutuldu. Daha sonra pulların sırt yüzgeci bölgesinin hiperspektral görüntülerini elde etmek için CHNSpec Technology FS-13 hiperspektral kamera (spektral aralık 400-1000 nm, spektral çözünürlük 2,5 nm) kullanıldı. Her numunenin ilgi alanı 200x200 pikseli kapsıyordu ve her piksel 300 bant boyunca spektral bilgi içeriyordu.

Daha sonra ilgili sırt kası bölgesinde örnekleme yapıldı ve modelleme ve doğrulama için 17 amino asidin gerçek içeriği yüksek performanslı sıvı kromatografisi ile belirlendi.

III. Model Oluşturma ve Tahmin Etkileri
Araştırmacılar beş modeli karşılaştırdı: Kısmi En Küçük Kareler Regresyonu (PLSR), En Küçük Kareler Destek Vektör Makinesi (LS-SVM), Ekstrem Öğrenme Makinesi (ELM), Rastgele Orman (RF) ve Geriye Yayılımlı Yapay Sinir Ağı (BP-ANN). Modelleme tam bant spektral sinyaller (400-1000 nm) kullanılarak yapılmış olup, eğitim ve tahmin setlerindeki farklı modellerin R² değerleri genel olarak 0,95'in üzerinde çıkmıştır.

Bunların arasında BP-ANN modeli çoğu amino asit için nispeten kararlı tahmin etkileri gösterdi. Bağımsız doğrulama setinde (farklı yıllardan ve farklı yetiştirme ortamlarından 181 balık), BP-ANN modelinin doğrulama R² değerlerinin tümü 0,777'yi aştı. En yüksek içerikli üç amino asit (glutamik asit, aspartik asit ve lisin) için R² doğrulaması sırasıyla 0,848, 0,858 ve 0,858'e ulaştı. Çalışma aynı zamanda tam bantları karakteristik dalga boylarıyla (CARS algoritması tarafından seçilen) değiştirdikten sonra, tahmin doğruluğundaki iyileşmenin sınırlı olduğunu (ortalama R² yaklaşık 0,013 arttı), bu da amino asitle ilgili spektral bilginin geniş çapta dağıldığını gösteriyor.

IV. Doğruluğu Etkileyen Temel Faktörler
Çalışma, tahmin doğruluğu üzerindeki altı faktörün etkisini sistematik olarak değerlendirdi ve sonuçlar şunu gösterdi: örneklem popülasyonunun heterojenliği, doğruluğu etkileyen en önemli faktördü. Model farklı yıl ve ağırlıktaki bağımsız popülasyonlara uygulandığında ortalama R² yaklaşık 0,182 oranında azaldı. Bu, iki popülasyon arasındaki amino asit içeriği dağılımındaki farklılıklarla ilişkili olabilir (örneğin, ilk popülasyondaki çoğu amino asidin medyanı, ikinci popülasyondakinden önemli ölçüde daha yüksekti). Buna rağmen BP-ANN modeli heterojen popülasyonlarda hala kabul edilebilir doğruluğu (R² > 0,777) korudu.

Buna karşılık, model tipi, amino asit tipi, dalga boyu seçim yöntemi, balığın vücut ağırlığı ve vücut uzunluğunun doğruluk üzerinde daha az etkisi olmuştur (ortalama R² değişimi 0,103'ten az). Örneğin, balıklar vücut ağırlığına göre üst, orta ve alt gruplara ayrıldıktan sonra, BP-ANN modeli için R²'deki ortalama fark yalnızca 0,076 idi (karakteristik dalga boyları kullanıldığında). Bu, spektral sinyalin basit fiziksel boyut saçılma etkilerinden ziyade esas olarak kasın biyokimyasal bileşimi tarafından yönlendirildiğini gösterir.

CARS algoritması, karakteristik dalga boyları açısından, 516-584 nm, 707-738 nm, 828-834 nm ve 939-1032 nm'de yoğunlaşan glutamik asit ve lizin için hassas bantlar seçti. Bu bölgeler, CH bağlarının, OH bağlarının ve NH bağlarının armonik tonları ve kombinasyon frekansları ile ilişkilidir; bu da, pulları deldikten sonra kastaki amino asit molekülleri ile etkileşime giren yakın kızılötesi ışığın uygulanabilirliğini doğrular.

V. Mekansal Dağılım ve Uygulama Değeri
FS-13 hiperspektral kameradan alınan her pikselin spektral bilgisinden yararlanan araştırma ekibi, canlı balık gövdesi boyunca toplam amino asit içeriğinin ısı haritası dağılımını haritalandırdı. Sonuçlar şunu gösterdi: alt çene, göğüs yüzgeci ve karın kaslarındaki toplam amino asit içeriği nispeten yüksekken, sırt yüzgeci bölgesi ve kuyruktakiler nispeten düşüktü. Bu dağılım, farklı kısımlardaki kas lifi türlerindeki (kırmızı kas ve beyaz kas) fonksiyonel farklılıklarla eşleşir; pektoral yüzgeç ve karın bölgesinde, protein metabolizmasının daha aktif olduğu, yavaş kasılan oksidatif kırmızı kas hakimdir. Bu ısı haritası, tüketicilerin besin değeri yüksek parçaları seçmeleri için görsel bir referans sağlayabilir.

Derin öğrenme algoritmalarıyla eşleştirilen CHNSpec FS-13 hiperspektral kamera, canlı su ürünlerindeki amino asitlerin tahribatsız tespitindeki teknik darboğazı başarıyla aşarak hassas su ürünleri yetiştiriciliği ve yüksek kaliteli su ürünleri taraması için hafif, pratik bir tespit aracı sağladı. Gelecekte, model veri tabanının sürekli iyileştirilmesi ve taşınabilir ekipmanların geliştirilmesiyle bu çözüm, çeşitli tatlı su ve deniz balık türlerine daha da tanıtılarak su endüstrisinin zeka, standardizasyon ve besin görselleştirmesine doğru ilerlemesine yardımcı olabilir.

Ürün Tavsiyesi: FigSpecFS-13 Hiperspektral Kamera (Çizgi Tarama)

• Spektral Aralık: 400-1000nm
• Spektral Çözünürlük: 2,5nm
• Spektral Bantlar: 1200
• Uzamsal Pikseller: 1920