生魚片又稱魚生，古稱魚膾，起源于中國，zui早文字記錄可以追溯到周朝，有著悠久的食用歷史，后傳至日本及朝鮮半島等地，在日本稱刺身，是日本料理中最為常見的菜品。

生魚片制作簡單，食用可口，營養(yǎng)豐富。從營養(yǎng)學(xué)角度說，生魚片沒有經(jīng)過傳統(tǒng)的炒、炸、蒸等烹飪方法，因此營養(yǎng)物質(zhì)wan全沒有流失，是一道極富營養(yǎng)的菜肴。

但是從衛(wèi)生角度考慮 ... ...

生魚片是一種傳統(tǒng)的日本食品，在日本以外的許多國家都很流行，但嚴(yán)重的健康風(fēng)險(xiǎn)，如腹痛，腹瀉，嘔吐，以及由生魚片上常見的寄生蟲引起的器官損傷，是消費(fèi)者擔(dān)心的因素。冷凍處理是一種有效殺滅寄生蟲的方法，但由于可接受的溫度范圍窄，無法廣泛應(yīng)用；過高的溫度無法wan全消除所有寄生蟲，而過低的溫度會(huì)損害生魚片的風(fēng)味。

因此，有必要開發(fā)一種寄生蟲檢測方法，以便清除被感染的生魚片。傳統(tǒng)的生魚片寄生蟲檢測方法主要有顯微鏡法、免疫熒光法、聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)法等，但這些方法耗時(shí)費(fèi)力，不易實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化。因此，迫切需要一種快速、簡便、可靠、智能的生魚片寄生蟲檢測方法。目前，可見光和近紅外（VIS/NIR）光譜在食品質(zhì)量檢測中的應(yīng)用已經(jīng)很成熟，包括疾病監(jiān)測、害蟲檢測、蛋白質(zhì)和脂肪含量評估等。然而，寄生蟲非常小，利用VIS/NIR高光譜成像技術(shù)能否檢測到生魚片上的寄生蟲仍然是一個(gè)未知的問題。

利用VIS/NIR高光譜成像進(jìn)行生魚片寄生蟲檢測

基于此，在所附的文章中， 研究者們首ci探討了Resonon Pika XC2高光譜成像結(jié)合化學(xué)計(jì)量建模檢測草魚生魚片上寄生蟲（異尖線蟲）的能力。為此，作者（a）比較了生魚片表面、生魚片邊緣和生魚片上存在異尖線蟲的VIS/NIR光譜特征差異，（b）選擇不同特征納入分析時(shí)，應(yīng)用偏最小二乘回歸（PLSR）和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PNN）測試寄生蟲檢測能力，從而確定優(yōu)化的建模方法。（c）基于該優(yōu)化建模方法提出了未來的應(yīng)用前景。

VIS/NIR高光譜成像平臺(tái)

【結(jié)果】

切片面、切片邊緣和異尖線蟲光譜的平均值；頂部異尖線蟲的原始光譜（A）；底部異尖線蟲的原始光譜（B）；頂部異尖線蟲的一階導(dǎo)數(shù)光譜（C）；底部異尖線蟲的一階導(dǎo)數(shù)光譜譜（D）

未來實(shí)際應(yīng)用中寄生蟲檢測方案

【結(jié)論】

利用VIS/NIR光譜視覺上可區(qū)分切片面、切片邊緣和寄生蟲。PNN對生魚片寄生蟲的檢測能力優(yōu)于PLSR。組合模型的檢測能力優(yōu)于單一檢測模型。采用PNN SG + SNV+一階導(dǎo)數(shù)+ PNN模型（提取484.88 ~ 655.95 nm波長對切片面、切片邊緣和異尖線蟲進(jìn)行分類）+ PNN模型（提取368.37 ~ 461.18 nm波長對切片面和異尖線蟲進(jìn)行分類正確性檢查）的方法是目前研究的最佳生魚片寄生蟲檢測方法。結(jié)果表明，該方法對頂部和底部異尖線蟲的檢測準(zhǔn)確率分別為91.67%和82.14%。在實(shí)際應(yīng)用中，需要對生魚片像素的所有光譜進(jìn)行提取、分析，并在相應(yīng)位置進(jìn)行標(biāo)記，以顯示整個(gè)圖像上寄生蟲的分布情況。