La utilización de imágenes de resonancia magnética (MRI) junto con la aplicación de técnicas de Visión por computador y un análisis de datos adecuado, podría ser considerada como una metodología alter- nativa [13] al análisis físico-químico, debido a su naturaleza no destructiva, no invasiva, no intrusiva, no ionizante e inocua. Este procedimiento se lleva a cabo en tres etapas: la adquisición de imágenes MRI, el análisis de imágenes MRI y el tratamiento de los datos obtenidos. Una vez adquiridas las imágenes MRI, éstas se analizan mediante algoritmos de visión por computador para la extracción de características de textura, con el fin de obte- ner datos numéricos que se procesarán posteriormente. Entre los algoritmos más empleados para el análisis de las imágenes se encuentran los algoritmos clásicos (2D), que son los que se han aplicado mayoritariamente para analizar imágenes MRI de productos cárnicos ([7], [8], [9], [11], [12]). Los resultados obtenidos en estas investigaciones son razonablemente buenos, sin embargo, el estudio de las estructuras volumétricas (3D) podría suponer un paso adelante, ofreciendo nuevas posibilidades [10]. Esto es debido a que el mundo real no se basa en imágenes planas, sino tridimensionales. Teniendo esto en cuenta, el uso de imágenes 2D supondría una pérdida de información, mientras que trabajar con imágenes 3D significaría tratar de obtener toda la información contenida dentro de las imágenes. Los estudios centrados en imágenes 3D están suscitando gran interés, sobre todo en el campo de la medicina, principalmente para la detección y clasificación de tumores [2]. En productos cárnicos, se han encontrado pocos ejemplos de trabajos con imágenes en 3D [4]. En 2015 se propuso un nuevo algoritmo 3D para estudiar la distribución de texturas en imágenes de lomos tridimen- sionales desde diferentes orientaciones [5]. La aplicación de este algoritmo ha permitido determinar algunos atribu- tos sensoriales del lomo de forma no destructiva [5]. Una vez analizadas las imágenes, el último paso consiste en estudiar los datos numéricos proporcionados por los algo- ritmos de visión por computador. Normalmente se emplean herramientas estadísticas, como el coeficiente de correla- ción de Pearson y el análisis de componentes principales, empleando técnicas de validación optimistas. El objetivo de este trabajo es predecir los parámetros físico- químicos de lomos ibéricos a través de reconstrucciones 3D MRI. Diseño experimental La figura 1 muestra el diseño experimental llevado a cabo en este trabajo. En primer lugar, se obtuvieron las imágenes MRI de lomos Ibéricos (frescos (n=5) y curados (n=5)) aplicando 3 secuencias de adquisición (Spin Echo (SE), Gradiente Echo (GE) y Turbo 3D (T3D)), utilizando un dispositivo de MRI de bajo campo. Una vez obtenidas las imágenes, se realizaron análisis físico-químicos (destructivos) de los lomos para determinar el porcentaje de humedad, el contenido de agua, el color instrumental (L, a* y b*) y el porcentaje de grasa en extracto húmedo y seco. CALIDAD 50 Se pueden predecir las características físico-químicas del lomo ibérico a partir de reconstrucciones 3D MRI Imágenes de resonancia magnética en 3D como herramienta para el análisis de la calidad de lomo ibérico La evaluación de la calidad de los productos cárnicos ha sido uno de los propósitos de estudio durante años. En la mayoría de los casos, las características de calidad, tales como el contenido en agua, porcentaje de grasa o la concentración de sal, se han evaluado mediante técnicas de análisis, que implican el uso de disolventes orgánicos en muchos casos y la destrucción de la pieza cárnica [1]. Mar Ávila, Teresa Antequera, María Luisa Durán, Andrés Caro, Trinidad Pérez-Palacios Instituto Universitario de Investigación de Carne y Productos Cárnicos (IProCar), Universidad de Extremadura