Comprendre l’influence de la distribution du réseau conjonctif sur les propriétés mécaniques du muscle

Dans le domaine de la viande, l’idée de base était que ce tissu est un élément structural agissant négativement sur la tendreté. S’il existe plusieurs solutions d’analyse d’images à ce problème, les stratégies de validation permettant d’optimiser une solution choisie et de tester ses performances sont souvent délaissées.

Dans cette optique, notre stratégie générale a consisté en la construction d’un jeu d’images de référence présentant une diversité comparable à celle rencontrée en pratique. Nous avons construit une telle base de données à partir d’images de muscle bovin obtenues à deux échelles, mésoscopique par histologie et macroscopique par imagerie RMN.
 

Construire  un jeu d’images de référence

L’objectif étant d’analyser le réseau conjonctif, un jury d’experts a étiqueté manuellement chacun des points appartenant à ce réseau. La fusion d’information provenant des différents étiquetages a permis d’obtenir des cartes probabilistes donnant en chaque point une probabilité d’appartenance au réseau. Cette probabilité rend compte de la vérité de terrain pondérée par les différentes sources d’incertitude ; ex. faible contraste pour le réseau fin, bruit dans les images, erreurs d’étiquetage.

A partir de ces cartes, une méthode de segmentation permettant d’extraire automatiquement le réseau a été mise au point alors que la plupart des méthodes échouent pour étiqueter les pixels de ce réseau fin, noyés dans la classe très majoritaire des pixels appartenant aux myofibres. Elle est fondée sur une phase d’apprentissage utilisant les cartes et fonctionne pour les deux modalités d’imagerie. Les cartes ont été aussi utilisées pour quantifier les performances de cette méthode de segmentation.
 

Les variations de répartition à l’échelle macroscopique induisent des différences de tendreté.

Ainsi validée, l’analyse d’images a permis d’étudier l’influence de la répartition du réseau conjonctif sur les propriétés mécaniques des viandes, mesurées par analyse sensorielle et instrumentale.
Toutes choses étant égales par ailleurs (les déterminants de la tendreté sont multiples), nous avons pu démontrer que ce sont les variations de répartition à l’échelle macroscopique qui induisent des différences de tendreté.
En effet, plus le réseau conjonctif délimite de petits faisceaux de fibres de rayon compris entre 0.7 et 1mm et plus les muscles sont durs. A l’inverse, plus les grands faisceaux de fibres de rayon compris entre 1.8 et 2.1mm sont représentés et plus les muscles sont tendres.


Les techniques d’imagerie couvrent aujourd’hui une très large gamme d’échelles d'observations. Dans les produits issus de l’agriculture, elles prendront une importance croissante pour étudier les déterminants structuraux des propriétés fonctionnelles, organoleptiques et nutritionnelles.

La construction de cartes de référence probabilistes est une solution générique pour optimiser, valider et comparer les démarches mises en œuvre afin d’analyser les images obtenues.

(a) Image de muscle initiale
(b) Résultat d’un étiquetage effectué par un expert
(c) Carte de référence