52 CALIDAD Figura 3: MRI de lomo fresco (A, B, C) y curado (D, E, F) en las tres secuencias de adquisición. Metodología Análisis físico-químico Las características físico-químicas que se determinaron en este trabajo son, 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. Reconstrucción 3D Con las imágenes obtenidas con cada secuencia de adquisición (29, 29 y 122, para SE, GE y T3D, respectivamente) se llevó a cabo un proceso de interpolación lineal para cubrir el hueco exis- tente entre cada dos imágenes consecutivas, completándose con el proceso de reconstrucción 3D mediante VTK (Visualization Toolkit), librería multiplataforma para manipular y visualizar datos científicos. La figura 4 muestra un ejemplo de lomo ibérico curado reconstruido en 3D. Análisis computacional de las MRI Sobre las reconstrucciones 3D de lomo se aplicaron tres algorit- mos de textura tridimensionales [6] (adaptaciones desarrolladas de algoritmos clásicos de textura 2D): GLCM3D (matriz de coocu- rrencia de niveles de gris 3D), NGLDM3D (matriz de dependencia de niveles de gris en un vecindario 3D) y GLRLM3D (matriz de lon- gitud de hileras de niveles de gris 3D. Análisis de datos Sobre la base de datos compuesta por los datos computaciones y físico-químicos, se aplicaron 28 regresores [14]. Así, se obtuvie- ron ecuaciones de predicción para cada parámetro de calidad en función de estas características computacionales. La predicción se certificó mediante un método de validación cruzada realista basado en 3 conjuntos: entrenamiento, validación y test. Finalmente, para evaluar la bondad de las ecuaciones obtenidas, se calculó el coefi- ciente de determinación R2. Los resultados de predicción también fueron analizados mediante el Ranking de Freedman, comparando las diferentes combinaciones de los métodos empleados. Parámetro físico-químico Secuencia de adquisición Método de textura Regresor R2 Humedad SE NGLDM3D dlkeras 0.97735 Actividad del agua GE GLRLM3D grnn 0.98393 Color L SE GLRLM3D svr 0.82406 Color a* GE GLCM3D M5 0.84557 Color b* SE GLRLM3D svr 0.55777 Grasa GE GLCM3D elm_kernel 0.68053 Grasa en extracto seco SE GLRLM3D earth 0.56328 Tabla 1: Mejor combinación de secuencia de adquisición, método de textura y regresor para predecir cada uno de los parámetros físico-químicos analizados. Figura 4: Lomo ibérico curado reconstruido en 3D.