RIASSUNTO
La valutazione della qualità della carne e del pesce è fondamentale per garantire che i prodotti siano sicuri e soddisfino le aspettative dei consumatori. Il presente lavoro mira a sviluppare un nuovo sistema di naso elettronico a basso costo, portatile e semplificato, chiamato Mastersense, per valutare la freschezza della carne e del pesce. Quattro sensori a semiconduttore ad ossido metallico sono stati selezionati mediante analisi dei componenti principali e sono stati inseriti in una camera di misura progettata "ad hoc".
Il sistema Mastersense è stato utilizzato per testare fette di manzo e pollame e filetti di passera e salmone durante la loro durata di conservazione a 4 C, dal giorno del confezionamento e oltre la data di scadenza. Gli stessi campioni sono stati testati per il Total Viable Count, e i risultati microbici sono stati utilizzati per definire le classi di freschezza per sviluppare modelli di classificazione dall'algoritmo K-Nearest Neighbours e dall'Partial Least Square-Discriminant Analysis. Tutti i modelli ottenuti hanno dato sensibilità e specificità globali con previsioni superiori rispettivamente all'83,3% e all'84,0%. Inoltre, è stato eseguito un test di Mcnemar per confrontare la capacità predittiva dei due algoritmi di classificazione, che ha portato a valori comparabili (p > 0,05). Così, il prototipo di Mastersense implementato con il modello K-Nearest Neighbours è considerato la strategia più conveniente per valutare la freschezza di carne e pesce.