牛脂肪交雑基準の評価に対する判定著聞の偏差に関する検討

摘要

16名の判定者が同－の枝肉についてBMSナンバーを評価し，BMS判定値に個人差が大きかった枝肉横断面の肉眼的特徴を画像解析により把握すること，ならびに画像解析形質を利用してBMSナンバーを推定することを目的とした．材料は，牛枝肉撮影装置で撮影された黒毛和種去勢肥育牛100頭の第6－7肋骨問の鮮明な枝肉横断面画像である．16名によリ評価されたBMSナンバーについて，それぞれの枝肉における16名のBMSナンバーの平均値（平均BMS），最頻値，中央値16名からのBMSナンバーを昇順に並べ上下3名の評価イ直を除いた平均値，上下2名の評価値を除いた平均値および上下1名の評価値を除いた平均値の6変数を算出し，それぞれの変数間の相関係数を求めた．また，画像解析によリ脂肪面積比，全体の粒子のあらさ，最大粒子のあらさ，単独粒子のあらさ，ロース芯の短径，長径比およびロース芯形状の複雑さを算出し，BMS判定値に個人差が生じる要因を検討した．BMSナンバーの判定値に関わるすべての変数間には，非常に高い相関係数が認められた（0．938～1．000）ため，判定値を代表する変数として平均BMSを用いることとした．BMS判定値に個人差が生じる要因を解析したところ，BMS評価のばらつきに対して，最大粒子のあらさならびにロース芯の短径，長径比が有意（P＜0．05）に影響していた．平均BMSを従属変数，画像解析形質を独立変数候補とした重回帰分析を行ったところ，選択された変数はロース芯面積，脂肪面積比，全体の粒子のあらさおよび最大粒子のあらさの4変数であり，重回帰式の決定係数は0．895であった．以上のことから，ロース芯内の脂肪交雑粒子があらい，ロース芯の形状が扁平であるなどの枝肉については，BMSナンバーの判定値にばらつきが生じやすいことが確認され，それらの影響を取リ除くことで，高い精度でBMSナンバーを推定可能となった．