枝肉横断面ロース芯周辺の画像解析情報による黒毛和種去勢牛の枝肉構成予測
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概要
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枝肉横断面ロース芯周辺の画像解析情報から黒毛和種去勢肥育牛の技肉構成を予測することの可能性について検討した.材料牛としては農林水産省草地試験場で肥育された14〜30ヵ月齢の黒毛和種去勢肥育牛38頭を用いた.画像解析に取り上げた画像解析情報は,第5〜6肋骨間枝肉横断面胸椎側1/3領域すなわちロース芯周辺の全体面積,全筋肉面積,全脂肪面積および全骨面積,筋肉については僧帽筋と胸最長筋の面積,周囲長,長径,短径および両筋肉重心間の距離であった.画像解析には,富士通画像情報システムFIVISを利用した.一方,枝肉構成としては,赤肉重量,脂肪重量,骨重量の絶対量とそれらの左半丸枝肉重量に占める割合を取り.とげた.枝肉構成の画像解析情報に対する変数増減型の重回帰分析を行なった.さらに取り上げられた変数の安定性をみるために38頭の中から無作為に選んだ34頭のデータを使って重回帰分析を行ない,この操作を20回繰り返すことにより,20個の重回帰式を得た.それらの重回帰式に取り込まれた変数を比較することにより,変数の安定性を調べた.この結果,赤肉割合については,全体面積あるいは全脂肪面積が最もよくその変動を説明すると推察された.しかし,全脂肪面積割合や皮下脂肪面積割合だけでもよくその変動を説明した.脂肪割合と骨割合に対しては全脂肪面積割合が最もよくその変動を説明した.それらの重回帰式の自由度調整済寄与率R2はそれぞれ0.727, 0.864および0.905であった.重量については,全体面積が最もよくそれらの変動を説明し,重心間の距離もいくつかの重回帰式に取り込また.いずれの重回帰式もR2は0.9前後であった.全体的にみて,周囲長,長径,短径については面積のもつ情報の中にその情報が含まれてしまっていると考えられ,枝肉構成を説明するという点で面積よりも劣るものと推察される.
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