画像解析によるホルスタイン種を用いたBMSナンバー推定法ならびに異なる横断面の脂肪交雑特徴量の比較

摘要

BMSナンバーの格付は，第6－7肋骨間横断面における胸最長筋を中心に行われている．しかし脂肪交雑がこの他の横断面でも同様な様相を呈しているとは限らない．本研究では，ホルスタイン種を対象として，画像解析により，BMSナンバー判定式を求めることを第1の目的とし，さらに，第2の目的として，第6－7肋骨間横断面と，この他の横断面における脂肪面積比および推定BMSナンバーについて比較を行った．分析には，BMSナンバー判定式の算出用にホルスタイン種61頭の第6－7肋骨間の胸最長筋横断面画像，また，異なる横断面における脂肪交雑の程度の比較用に，別に用意したホルスタイン種18頭の胸最長筋4横断面画像（格付面を含み，腰椎方向に2.5cm間隔で切断）を用いた．画像解析の手法により，脂肪交雑粒子のあらさおよび胸最長筋の形状などのBMSナンバー評価に影響を与えると考えられる要因について評価を行った．得られた画像解析形質を用いてBMSナンバー判定式を求めた結果，BMSナンバーを推定する重回帰式には，脂肪面積比，最大粒子の面積，単独粒子のあらさ指数，胸最長筋面積が選択され（R2＝0.71），BMSナンバーに最も寄与した形質は脂肪面積比であった（偏R2＝0.54）．同式を当てはめ，4横断面における脂肪面積比および推定BMSナンバーについて調査した結果，近接する横断面間であっても，脂肪面積比が大きく変動するサンプルが存在した（15.9%～26.2%）が，それらのサンプルにおける推定BMSナンバーには，ほとんど差が生じなかった（1.67～2.17）．The 6-7th rib of carcass cross section has been used in meat quality evaluation of beef in Japan.Marbling scores may have some discrepancy in different sections even for the same muscle. The aims of this study were to develop a prediction method of the BMS (Beef Marbling Standard) number by image analysis and to investigate the difference of the feature quantity of marbling in the 6-7th ribs and those in other crosssections. Digital images of the 6-7th cross section from 61 Holstein steers were used to predict the BMS number with a multiple regression equation. Additionally，di gital images of the 4 cross sections，which were cut in 2.5 cm intervals from the 6-7th cross section toward the lumbar，from 18 other Holstein steers were usedto compare of the feature quantity of marbling in different cross sections. The ratio of marbling to rib eye area (FATPER)，the coarseness of marbling and the shape of rib eye were considered as independent variables，and the BMS number evaluated by a grader was a dependent variable for the multiple regression analysis.Selected variables of the multiple regression equation for estimating the BMS number were FATPER，the areaof the largest marbling particle，coarseness of a single marbling particle and rib eye area (R²=0.71). The most contributing variable in the prediction of BMS number was FATPER， and the partial regressioncoefficient was 0.54. From investigating the FATPER and the prediction BMS number in the 4 cross sections，one case was found in which there was a large difference in FATPER between adjacent cross sections (15.9%~26.2%). However，there was only a slight difference in the prediction BMS numbers among the 4 cross sections (1.67 ~2.17) in this case.