CALIDAD 60 Análisis del contenido en sal El contenido en sal se determinó en los músculos Bíceps femo- ral y el Semimembranoso mediante el método oficial de análisis (A.O.A.C., 2000). Análisis de datos En primer lugar, se construyó una base de datos con los datos obtenidos del análisis de las imágenes MRI y del contenido en sal mediante el método oficial. Sobre esta base de datos se aplicaron diferentes técnicas de minería de datos: i) técnicas de clasificación (Arboles de decisión –AD–) (Caballero y col., 2018b) y ii) predic- tivas (Regresión Lineal Múltiple –RLM–) (Pérez-Palacios y col., 2014). Para evaluar la calidad de la clasificación realizada se aplicó el porcentaje de clasificación correcta y para las técnicas predicti- vas se aplicó el coeficiente de correlación de Pearson (R) y el error medio absoluto (MAE). Resultados y discusión El análisis de clasificación consistió en clasificar cada uno de los músculos analizados del jamón en función del tiempo de postsa- lado. La Tabla 1 muestra los resultados obtenidos para el músculo Semimembranoso. Se puede observar que el porcentaje de cla- sificación correcta obtenida fue superiores al 60% en todos los casos. Teniendo en cuenta los diferentes algoritmos de texturas computacionales, GLCM alcanzó el mayor porcentaje de clasifica- ción correcta a 0, 30, 60 y 90 días de postsalado (85,74%, 71,67%, 71,99% y 84,39%, respectivamente) y el algoritmo GLRLM a los 15 y 45 días de postsalado (81,65% y 76,54%, respectivamente). La tabla 2 muestra los resultados de clasificación obtenidos para el músculo Bíceps femoral. En esta tabla se puede observar que al igual que en el caso del Semimembranoso, el porcentaje de clasifi- cación correcta fue superior al 60% en todos los casos. Respecto a los diferentes algoritmos de texturas computacionales, GLCM alcanzo los porcentajes de clasificación correcta más altos a los 0, 30 y 90 días de postsalado (83,53%, 71,20% y 77,81%, respec- tivamente) y el algoritmo GLRLM a los 15, 45 y 60 días (80,25%, 83,39% y 82,95%, respectivamente). En ambos casos, comparando los algoritmos de texturas com- putacionales, los mejores resultados se alcanzaron aplicando el algoritmo GLCM obteniendo un porcentaje de clasificación correcta al 71%. La aplicación de técnicas de predicción sobre la base de datos cons- truida da lugar a la obtención de ecuaciones de predicción para la GLCM GLRLM NGLDM 0 Días 85,74 % 77,78 % 77,61 % 15 Días 80,82 % 81,65 % 77,41 % 30 Días 71,67 % 63,44 % 68,67 % 45 Días 75,38 % 76,54 % 73,95 % 60 Días 71,99 % 69,49 % 71,03 % 90 Días 84,39 % 83,33 % 81,71 % GLCM GLRLM NGLDM 0 Días 83,53 % 80,89 % 78,46 % 15 Días 78,98 % 80,25 % 76,80 % 30 Días 71,20 % 63,19 % 68,26 % 45 Días 80,82 % 83,39 % 80,27 % 60 Días 80,83 % 82,95 % 80,38 % 90 Días 77,81 % 75,82 % 74,04 % Tabla 1. Porcentaje de clasificación correcta del músculo Semimembranoso en función del tiempo de postsalado mediante diferentes algoritmos de texturas computacionales. Tabla 2. Porcentaje de clasificación correcta del músculo Bíceps Femoral en función del tiempo de postsalado mediante diferentes algoritmos de texturas computacionales. Algoritmos Ecuaciones Semimembranoso GLCM = 0.042 * ENE + 0.061 * ENT – 0.059 * HC + 0.048 * IDM – 0.112 * INE – 2.203 * CS + 0.327 * CP + 9.983 GLRLM = - 6.308 * LRE + 18.227 * SRE + 0.842 * GLNU + 6.956 * RLNU + 10.649 * RPC + 10.029 NGLDM = - 7.644 * SNE – 10.469 * LNE + 3.291 * NNU + 0.079 * SM – 0.278 * ENT + 13.721 Bíceps femoral GLCM = 0.041 * ENE + 0.059 * ENT – 0.058 * HC + 0.051 * IDM – 0.113 * INE – 2.202 * CS + 0.326 * CP + 9.992 GLRLM = - 6.307 * LRE + 18.226 * SRE + 0.842 * GLNU + 6.958 * RLNU + 10.648 * RPC + 9.751 NGLDM = - 7.643 * SNE – 10.471 * LNE + 3.289 * NNU + 0.078 * SM – 0.277 * ENT + 13.531 Tabla 3. Ecuaciones de predicción del contenido de sal en el músculo Bíceps Femoral y Semimembranoso en función de los diferentes algoritmos de texturas computacionales (GLCM, GLRLM y NGLDM). GLCM GLRLM NGLDM Semimembranoso R 0,987 0,787 0,672 MAE 0,007 0,107 0,345 Bíceps femoral R 0,986 0,785 0,670 MAE 0,009 0,281 0,648 Tabla 4. Medidas de calidad (R y MAE) de la predicción del contenido de sal en el músculo Bíceps Femoral y Semimembranoso en función de los diferentes algoritmos de texturas computacionales.