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A pan-European computed tomography procedure for measuring the new EU lean meat content of pigs

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Gérard Daumas et Mathieu Monziols, 69th Annual meeting of the european federation of animal science (EAAP), Dubrovnik, Croatie, 27-31 août 2018, poster

A new EU regulation on carcass classification applies from July 2018. The new reference to calibrate the pig classification methods is a lean meat percentage based on total dissection (LMPtd). Manual dissection can be replaced by an unbiased computed tomography (CT) procedure. If the national pig population to be sampled has the same characteristics as the population for which a CT procedure has been previously corrected, no additional dissection is required. In most of the national applications for authorisation of classification methods the population characteristics are managed via a stratification on a fat depth, mimicking the LMP variation.
The aim of this paper is to propose a pan-European CT procedure to calibrate the pig classification methods without any additional manual dissection. A sample of 29 half-carcasses was CT scanned with 3 mm slice thickness and then fully dissected according to the EU regulation. The CT muscle volume was calculated by thresholding in the Hounsfield range 0-120. It was converted into muscle weight by applying a density of 1.04. The weight was divided by the carcass weight to obtain the lean meat percentage from CT (LMPct), in the same way as done for the LMPtd. LMPtd was regressed on LMPct. Only the slope was significant and was estimated at 0.965 (s.e.=0.002). The RMSE was 0.81. The plot of residuals against fitted values showed no pattern and no heterogeneity of variances. The main source of measurement error is the thresholding of the rind. As the thickness of the rind is very thin (2-3 mm), most of the voxels including rind are mixed voxels, either with air or with fat. Their Hounsfield values are therefore less than 0 and these voxels are classified in non-muscle. Only a few rind voxels have a Hounsfield value in the range [0-120 HU] and are thus misclassified in muscle. This is taken into account by the slope value which is slightly less than 1. The LMPtd range in the sample (53-68) covers the S+E classes (>= 55) which represent more than 90% of the EU pigs. It covers too more than 80% of all the national populations, excepted Italy. This robust CT procedure can therefore be applied in 27 Member States, by using a pan-European multiplicative factor of 0.965, without any additional national dissection.

PDF icon Gérard Daumas et Mathieu Monziols, 69th EAAP, Dubrovnik, Croatie, 27-31 août 2018, poster
2018

A pragmatic short-term approach to establish a computed tomography (CT) based reference method for the measurement of lean meat percentage (LMP) in pig carcasses

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• Computed Tomography (CT) can provide accurate and precise measurements of carcass and body composition of some farm animal species (e.g. rabbit, chicken, sheep, pig). Accuracy and precision depend on the applied CT protocol (e.g. slice thickness, sequential or spiral CT, scan locations).
• Due to its high accuracy and precision CT has the potential to be a primary reference for lean meat percentage (LMP).
• If the EU adopts CT, as primary reference for LMP it could be used in all member states to calibrate new equipment against this CT standard and this could avoid labour intensive manual dissections.
• Building an international CT-based reference would increase the accuracy of LMP evaluation and comparisons between countries, and consequently improve the market transparency and the efficiency of the whole pork chain on a national and EU level. 

2014

A simple and accurate Computed Tomography approach for measuring the lean meat percentage of pig carcasses

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Poster. The aim was to assess the accuracy of a simple CT procedure for measuring the Lean Meat Percentage (LMP) of pig carcasses. This procedure was initially developed on pig cuts, facing the challenge of robustness and unbiasedness.
PDF icon A simple and accurate Computed Tomography approach for measuring the lean meat percentage of pig carcasses
2011

Accuracy of prediction of percentage lean meat and authorization of carcass measurement instruments: adverse effects of incorrect sampling of carcasses in pig grading

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Classification of pig carcasses in the European Community is based on the lean meat percentage of the carcass. The lean meat percentage is predicted from instrumental carcass measurements, such as fat and muscle depth measurements, obtained in the slaughter-line. The prediction formula employed is derived from the data of a dissection experiment and has to meet requirements for authorization as put down in EC regulations. Requirements involve the sampling procedure and sample size for the dissected carcasses and the accuracy of prediction. Formulae are often derived by linear regression.

2003

Actualisation de l'équation CGM pour le classement des porcs en France

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Poster. Le CGM (Capteur Gras/Maigre-Sydel) classe plus de 90 % des porcs abattus en France. Les équations en vigueur jusqu’en 2006 étaient basées sur les données de l’essai de dissection réalisé en 1996. Depuis, la percée du verrat terminal Piétrain et un alourdissement des porcs ont conduit à actualiser les équations des méthodes de classement en vigueur en France.

Entre temps, la défi nition européenne du critère de classement a changé. A la TVM (Teneur en Viande Maigre) a succédé le TMP (Taux de Muscle des Pièces).
PDF icon Actualisation de l'équation CGM pour le classement des porcs en France
2008

Alternative à la castration : vers une détection automatique des carcasses malodorantes ?

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Patrick Chevillon (Ifip) et Pierre-Jean Escriva (Uniporc Ouest), Réussir Porc / Tech Porc (FRA), 2019, n° 270, juillet-août, p. 6-8

L’Ifip et Uniporc Ouest s’intéressent de près à une méthode d’analyse en abattoir de scatol et d’androsténone, les deux principaux marqueurs d’odeurs de verrats reconnus scientifiquement.

PDF icon Patrick Chevillon et al., Réussir Porc / Tech Porc (FRA), 2019, n° 270, juillet-août, p. 6-8
2019

An accurate and simple Computed Tomography approach for measuring the lean meat percentage of pig cuts (une approche précise et simple de la mesure du taux de viande maigre des découpes de porc par tomodensitométrie)

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The global challenge was to develop a robust, unbiased, accurate and simple reference method for measuring the lean meat weight and percentage (in live animals, carcasses, cuts and meat pieces). The principal aim of this study was first to develop such a method on pig cuts.

PDF icon An accurate and simple Computed Tomography approach for measuring the lean meat percentage of pig cuts<br /><br /><br />(une approche précise et simple de la mesure du taux de viande maigre des découpes de porc par tomodensitométrie)
2011

Avancement du projet européen EUPIGCLASS sur la classification des carcasses de porc : séminaire statistique

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L’ITP participe activement à un projet européen sur la standardisation du classement des carcasses de porc dans l’Union Européenne (UE) par des procédures statistiques améliorées et de nouveaux développements technologiques.

Les objectifs et les participants à ce projet ont été présentés dans TechniPorc N°2 -2000.
PDF icon Avancement du projet européen EUPIGCLASS sur la classification des carcasses de porc : séminaire statistique
2001

Biais par sexe et génotype halothane dans l’estimation par visionique du pourcentage de muscle des pièces de découpe

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Poster présenté par Gérard Daumas et Mathieu Monziols, aux 50es Journées de la Recherche Porcine, 2018, 6 et 7 février 2018, Paris

L’industrie de la viande s’intéresse à la prédiction des rendements des pièces afin d’orienter la découpe aussi efficacement que possible.
Ces rendements peuvent être prédits par les variables utilisées pour la pesée et le classement des carcasses. Cependant, les facteurs ayant un effet sur la composition des carcasses peuvent avoir un effet différent sur celle des pièces et spécifique à chaque pièce. Ce travail vise à quantifier les biais par sexe et génotype halothane dans l’estimation de la composition des pièces par le système automatique de vision utilisé pour le classement des carcasses.

PDF icon Poster de Gérard Daumas et Mathieu Monziols, 50es JRP, 6 et 7 février 2018, Paris
2018

Biais par sexe et génotype halothane dans l’estimation par visionique du pourcentage de muscle des pièces de découpe

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50es Journées de la Recherche Porcine, 6 et 7 février 2018, Paris, p. 97-98, par Gérard Daumas et Mathieu Monziols, poster

Poster.

L'industrie de la viande s'intéresse à la prédiction des rendements des pièces afin d’orienter la découpe aussi efficacement que possible. Les données de la classification obligatoire des porcs dans l'Union européenne (UE) permettent cette prédiction. L'automatisation de la classification des porcs est en expansion, concernant désormais environ la moitié de l’abattage européen. La technologie de la vision a été choisie par la France en particulier.
Le sexe et le gène halothane, facteurs bien connus pour leurs effets sur la composition de la carcasse, ne sont pas inclus dans les équations actuellement autorisées par l'UE pour la classification des carcasses (Font-i-Furnols et al., 2016). Par conséquent, les équations de prédiction du pourcentage de viande maigre dans la carcasse et dans les pièces pâtissent d’écarts systématiques pour ces sous-populations. L'objectif de cet article est de quantifier ces écarts dans l'estimation par la vision automatique de la composition des pièces de porc. Dans le cas où ils seraient considérés comme importants, la prise en compte du sexe et du gène halothane pourrait alors être discutée.

Sex and halothane genotype biases in machine vision estimates of the muscle percentage of pork cuts

The pork industry often guides carcass cutting by using the carcass classification results. Nevertheless, two important factors of carcass composition sex and halothane status  are not included in the prediction equations of lean meat percentage (LMP), as authorised by the European Union (EU). Systematic deviations are thus expected. This work quantified systematic deviations by sex and halothane genotype subpopulations in machine vision estimates of pork cut composition. A sample of 250 carcasses, stratified by sex (50% castrated males and 50% females), was measured on line by the automatic vision classification method used in France. An ear sample was taken to analyse the halothane genotype (Hal): normal (NN), heterozygote (Nn) or sensitive (nn). Left sides of carcasses were cut according to the EU procedure. The four main cuts were scanned by X-ray tomography to determine their LMPs, which were then estimated via regression using six potential predictors from the automatic vision system and carcass weight. Systematic deviations were calculated for each regression by sex and Hal genotype as the mean difference between fitted and observed values. Absolute deviations by sex were lowest (0.5%) in hams and highest (1.4%) in bellies. Deviations by Hal genotype were lowest (0.3%) in shoulders and highest (0.8%) in bellies. In all models, LMPs of females and Hal Nn were underestimated, while those of castrates and Hal NN were overestimated. The deviations’ sizes by Hal genotype were about half that of those by sex. Deviations by sex could be removed by using a different intercept in the prediction equations.

PDF icon Gérard Daumas et Mathieu Monziols, 50es JRP, 6 et 7 février 2019, Paris, p. 97-98, poster
2018

Classification des carcasses de porcs : principes, résultats, perspectives

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L'usage d'instruments de mesure est depuis fort longtemps, largement répandu pour la classification des carcasses de porcs.

De nouveaux développements technologiques sont apparus ces dernières années permettant l'automatisation du classement.

Après avoir passé en revue les systèmes actuels de classement, l'intérêt de ces développements est analysé dans cet article.
PDF icon Classification des carcasses de porcs : principes, résultats, perspectives
1999

Classification des carcasses de porcs et de bovins

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7èmes Journées Sciences du Muscle et Technologies des Viandes, 1-2 octobre 1998, Rodez, Clermont-Ferrand, 14 pages, par Gérard Daumas

La classification des carcasses consiste à regrouper les animaux selon des critères affectant leur valeur commerciale déterminée en premier lieu par la qualité et quantité de viande commercialisable. Les systèmes actuels de classement sont passés en revue et les nouveaux développements technologiques permettant un classement objectif dans le bovin et l'automatisation dans le porc sont analysés : ultra-sons, analyse d'images vidéo, "Total Body Electrical Conductivity" (TOBEC) et analyse d'impédance bioélectrique.

PDF icon 7es JSMTV, 1-2 octobre 1998, Rodez, Clermont-Ferrand, 14 p., par Gérard Daumas
1998

Classification of pig carcasses in France and Europe

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2001

Comparaison de méthodes pour valider l’estimation par scanner à induction magnétique de la composition de jambons et de poitrines

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Gérard Daumas et al., 52e Journées de la Recherche Porcine (FRA), 4 et 5 février 2020, Paris, p. 59-60, poster

Poster.

La validation statistique est une étape à ne pas négliger dans le processus de test d’une technologie. Néanmoins, il n’y a pas de consensus sur la méthode à appliquer. Les résultats semblent dépendre de la nature des données. Aussi, il est souvent conseillé de tester plusieurs méthodes. Ayant estimé la composition de jambons et poitrines par un scanner à induction magnétique sur un échantillon de calibrage (Daumas et al., 2019), les auteurs souhaitaient passer à l’étape de validation. Pour cela, les auteurs ont comparé la performance de cinq méthodes de régression linéaire parmi les plus courantes.

ENG

Poster.

Comparison of methods to validate magnetic induction scanner estimation of ham and belly composition

Magnetic induction scanning is a promising technology for carcass grading and sorting of cutting parts. The objective of this study was to compare the performance of five prediction methods of the composition of hams and bellies by magnetic induction, based on observations of a calibration sample. The five prediction methods tested were Ordinary Least Squares (OLS), Lasso, Ridge, Partial Least Squares (PLS), and complete selection of sub-models by minimizing Bayesian information criterion (Subset). For each statistical method, R2 and RMSEP were calculated in a 10-fold cross validation repeated 100 times with random division of the data into 10 segments. Data for two calibration samples were used: one for 100 hams and the other for 80 bellies. Hams and bellies were scanned with a recent commercial device using a low-intensity magnetic field. The four response variables, weights and contents of fat and muscle, were measured by computed tomography. Based on the median values, the PLS gave the best performance for hams. The dispersion of results was lowest with the PLS as well. For bellies, Ridge regression was the most successful, except for fat content, for which Subset was better. Muscle content of hams and fat content of bellies were estimated respectively with a median R2 of 0.64 and 0.66. The ranking of methods based on their prediction performance depended on the cut. Subset, Ridge and Lasso seemed to show the most stable prediction performance results among the cuts and response variables, always being close or equal to the best performance.

PDF icon Gérard Daumas et al., 52e Journées de la Recherche Porcine (FRA), 4 et 5 février 2020, Paris, p. 59-60, poster
2020

Comparaison de méthodes pour valider l’estimation par scanner à induction magnétique de la composition de jambons et de poitrines

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Gérard Daumas et al., 52e Journées de la Recherche Porcine (FRA), 4 et 5 février 2020, Paris, poster

La validation statistique est une étape à ne pas négliger dans le processus de test d’une technologie. Néanmoins, il n’y a pas de consensus sur la méthode à appliquer. Les résultats semblent dépendre de la nature des données. Aussi, il est souvent conseillé de tester plusieurs méthodes. L’objectif de cette étude est de comparer la performance de cinq méthodes de régression linéaire parmi les plus courantes, dans le cadre de la prédiction de la composition tissulaire de pièces de découpe.

PDF icon Gérard Daumas et al., 52e Journées de la Recherche Porcine (FRA), 4 et 5 février 2020, Paris, poster
2020

Comparaison entre la tomodensitométrie et la dissection pour calibrer les méthodes de classification du porc

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Poster.
PDF icon Comparaison entre la tomodensitométrie et la dissection pour calibrer les méthodes de classification du porc
2011

Comparaison entre la tomographie à rayons X et la dissection pour mesurer la teneur en muscle des pièces des carcasses de porc

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L’imagerie médicale et notamment la tomographie aux rayons X (RX) est utilisée depuis le début des années 1980 chez l’animal (Skerjvold et al., 1981). La mesure de la composition corporelle, notamment, est une des applications principales de cette technologie.
PDF icon Comparaison entre la tomographie à rayons X et la dissection pour mesurer la teneur en muscle des pièces des carcasses de porc
2010

Comparison between computed tomography and dissection for calibrating pig classification methods (Comparaison entre la tomodensitométrie et la dissection pour calibrer les méthodes de classification du porc)

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Since 2009 the EU regulation concerning pig classification has authorised dissection as well as Computed Tomography (CT). The aim of this study was to compare the errors in both references when calibrating the French classification methods. A new CT procedure, which is both accurate and simple to use, was tested.

A representative sample of sixty-three pig carcases were measured using two French classification methods, CGM and ZP. Left sides were jointed into the four primal cuts and scanned using a spiral CT, before dissection. The four cuts were then fully dissected.

PDF icon Comparison between computed tomography and dissection for calibrating pig classification methods<br /><br /><br />(Comparaison entre la tomodensitométrie et la dissection pour calibrer les méthodes de classification du porc)
2011

Comparison of national ZP equations for lean meat percentage assessment in SEUROP pig classification

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The objectives of the present work were (1) to compare pig carcass classification using different ZP (“Zwei-Punkt-Messverfahren”) equations approved in the EU, applied on the same dataset, and to discuss the origin of differences between member states; (2) to evaluate the effect of a possible common ZP equation from the combined dataset and analyse how do the different subsets perform; and (3) to discuss the consequences of different national equations within the EU in view of the harmonization of pig carcass classification. A dataset of 951 carcasses from Belgium, France, Germany, Slovenia and Spain was used, 12 approved ZP equations in Europe were applied and the results were compared. Observed differences can be due not only to differences in genetics and sexes, but also to differences in the ZP measurement and dissection trials performed to obtain national equations. Important differences between some equations (up to almost 5 lean meat percentage) indicate a low harmonization among them and a need for improvements.

2016

Comparison of pig classification results between entire and castrated males

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Gérard Daumas, 68th Annual meeting of the European federation of animal science (EAAP), Tallinn, Estonie, 28 août-1er septembre 2017, poster

Entire male is the alternative to pig castration chosen by some groups in Europe and in France by the leader cooperative. Since 2013 the French production of entire males has been increasing. Although the advantage in carcass composition is well known precise estimates are not easily available. Statistics per sex are regularly published by the French regional classification organisations. The aim of this work is to compare the national classification results of entire males with those of castrated males.

PDF icon Gérard Daumas, 68th EAAP, Tallinn, Estonie, 28 août-1er septembre 2017, poster
2017

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