Uso de ImageJ como herramienta para las ciencias y tecnologías de los alimentos

Abstract

ImageJ es un poderoso programa de análisis de imágenes de libre acceso, ampliamente utilizado en el ámbito científico, especialmente en el mundo biológico y de los materiales. En este contexto, se evaluará la aplicabilidad y utilidad del programa en las ciencias de los alimentos. Además, se desarrolló un instructivo de uso de ImageJ, que permita a los estudiantes de la carrera de ingeniería en alimentos poseer una guía de acceso básica y práctica para su utilización. Para la elaboración del manual, se evaluaron las funciones más destacadas que presenta el programa. Por medio de la captura de imágenes controladas y no controladas, se evaluó el comportamiento del programa para la medición de color en muestras de frutillas, largo en muestras de tomates Cherries y el recuento de unidades (manual y predictivas) del programa en diversos tamaños de semillas. Para validar la reproducibilidad del programa, se utilizaron las imágenes de dos publicaciones científicas que utilizan ImageJ para el recuento y/o predicción de unidades (UFC y tamaño de emulsión) y se realizaron los mismos recuentos para comparar los resultados. Una vez elaborado el manual, se realizó su validación cualitativa y cuantitativa por medio de una encuesta. En esta, se solicitó realizar diferentes análisis de imágenes utilizando ImageJ y el instructivo. Paralelamente se demostró la aplicación del programa en un análisis de casos en frutos chilenos, piñón (fruto del árbol nacional y protegido Araucaria) y el arándano como ejemplos de frutos homogéneos, circunferenciales y su opuesto. El estado del conocimiento demostró la existencia de 23400 publicaciones, de las cuales el 96% corresponden a artículos de investigación científica, siendo Estados Unidos el mayor generador de conocimientos a nivel mundial. En el análisis de imágenes, las imágenes estandarizadas y no estandarizadas en medición de color y largo, demuestra la necesidad de control sobre la captura de imágenes para el correcto desempeño del programa. En el recuento manual y de predicción de unidades sobre las semillas, tanto en las imágenes estandarizadas como no estandarizadas, se presentaron similitudes entre las imágenes. Los análisis realizados a partir de publicaciones científicas no demostraron diferencias significativas entre los valores de respuesta original y los calculados. Además, la validación del instructivo mostró que existían diferencias significativas en los valores obtenidos del análisis de imágenes realizado por los participantes de la encuesta, estas pudieron ser atribuibles a las mejoras necesarias el instructivo y que fueron señaladas por la encuesta, las cuales correcciones fueron implementadas tras la validación. El análisis de casos de frutos chilenos se desarrolló sin dificultades, obteniendo las características morfométricas, de color y textura de los alimentos mediante las herramientas del programa, demostrando su aplicabilidad en este ámbito científico para caracterizar de manera efectiva estas propiedades. En conclusión, se destaca el buen desempeño de ImageJ, su comprensión, manipulación y su posible uso en las ciencias y tecnologías de los alimentos para el desarrollo de nuevas investigaciones.

ImageJ is a powerful open-source image analysis program widely used in the scientific community, especially in the biological and materials sciences. In this context, the applicability and usefulness of the program in food sciences will be evaluated. In addition, a user´s guide for ImageJ was developed to provide food engineering students with a basic and practical access guide. For the preparation of the manual, the program's most important functions were evaluated. Through the capture of controlled and uncontrolled images, the program's performance in color measurement in strawberry samples, length in cherry tomato samples, and the counting of units (manual and predictive) in various seed sizes was assessed. To validate the program's reproducibility, images from two scientific publications using ImageJ for unit counting and/or prediction (CFU and emulsion size) were used, and the same counts were performed to compare the results. Once the manual was prepared, its qualitative and quantitative validation was carried out through a survey. In this, image analyses were conducted using ImageJ and the guide. Concurrently, the application of the program was demonstrated in a case study of Chilean fruits, including piñon (the fruit of the national and protected Araucaria tree) and blueberry, as examples of homogeneous, circumferential fruits and their opposite. The state of knowledge demonstrated the existence of 23,400 publications, of which 96% are scientific research articles, with the United States being the largest generator of knowledge worldwide. In the image analysis, standardized and non-standardized images for color and length measurement highlighted the need for controlled image capture for the program's proper performance. In the manual and predictive counting of units on seeds, similarities were found between standardized and non-standardized images. Analyses based on scientific publications did not show significant differences between the original response values and the calculated ones. Furthermore, the validation of the manual revealed significant differences in the values obtained from the image analysis conducted by survey participants. These differences could be attributed to necessary improvements in the manual, as identified by the survey, which were subsequently implemented post-validation. The analysis of Chilean fruit cases proceeded smoothly, extracting morphometric, color, and texture characteristics of the foods using program tools, demonstrating its applicability in this scientific field for effectively characterizing these properties. In conclusion, the commendable performance of ImageJ in comprehending, manipulating, and its potential use in food sciences and technologies for new research.