Estimación de los componentes del racimo mediante análisis de imagen

El peso de baya, así como el número de bayas y peso del racimo son parámetros fundamentales en la estimación del rendimiento en la industria vitivinícola y de uva de mesa. En la actualidad, los métodos utilizados para estimar y predecir el rendimiento productivo del viñedo son destructivos, lentos, y requieren elevada cantidad de mano de obra. En este trabajo se presenta una nueva metodología, basada en el análisis de imagen, para determinar los componentes del racimo de forma rápida y económica. Se fotografiaron racimos de siete variedades de uva (Vitis vinifera L.) distintas en condiciones de laboratorio y se determinaron los componentes del racimo de forma manual después de la adquisición de imágenes. El tratamiento de las imágenes incluyó el desarrollo de dos algoritmos basados en las estrategias de Canny y LIP (Logarithmic Image Processing) para encontrar los contornos de las bayas, como paso previo a la detección de las mismas mediante la Transformada de Hough. Asimismo, se comparó la capacidad de los algoritmos desarrollados utilizando una única imagen por racimo o cuatro imágenes por racimo, obtenidas de diferentes orientaciones. Los mejores resultados (R2 entre 69%-95% en detección del número de bayas por racimo, y R2 entre 65%-97% en la estimación del peso de racimo) se obtuvieron utilizando cuatro imágenes por racimo y aplicando el algoritmo de Canny. Asimismo, la capacidad del modelo basado en análisis de imagen para predecir el peso de baya fue 84%. La novedosa metodología desarrollada y presentada en este trabajo ha permitido la estimación de los componentes del racimo de forma rápida y económica, en comparación con los métodos manuales actuales

Un nuevo método para la evaluación de la compacidad del racimo mediante análisis de imagen

La compacidad del racimo es una característica clave que puede influir de manera importante en la calidad de la uva y del vino. El descriptor OIV, método más utilizado para la evaluación de la compacidad del racimo, requiere una inspección visual por evaluadores entrenados y proporciona valores subjetivos y cualitativos. Este trabajo presenta una nueva metodología basada en análisis de imagen para determinar la compacidad del racimo de manera no invasiva, objetiva y cuantitativa. El modelo PLS construido a partir de algunas características morfológicas extraídas de forma automática mediante técnicas de análisis de imagen mostró una capacidad de predicción del 85,3% en la evaluación de la compacidad respecto a la evaluación visual

Assessment of flower number per inflorescence in grapevine by image analysis under field conditions

BACKGROUND Flowers, flowering and fruit set are key determinants of grapevine yield. Currently, practical methods to assess the flower number per inflorescence, necessary for fruit set estimation, are time and labour demanding. This work aims at developing a simple, cheap, fast, accurate and robust machine vision methodology to be applied to RGB images taken under field conditions, to estimate the number of flowers per inflorescence automatically. RESULTS Ninety images of individual inflorescences of Vitis vinifera L. cultivars Tempranillo, Graciano and Carignan were acquired in the vineyard with a pocket RGB camera prior to flowering, and used to develop and test the ‘flower counting’ algorithm. Strong and significant relationships, with R2 above 80% for the three cultivars were observed between actual and automated estimation of inflorescence flower numbers, with a precision exceeding 90% for all cultivars. CONCLUSION The developed algorithm proved that the analysis of digital images captured by pocket cameras under uncontrolled outdoors conditions was able to automatically provide a useful estimation of the number of flowers per inflorescence of grapevines at early stages of flowering

Predictors of complications and mortality following left colectomy with primary stapled anastomosis for cancer: results of a multicentric study with 1111 patients

Aim: Reports detailing the morbidity–mortality after left colectomy are sparse and do not allow definitive conclusions to be drawn. We aimed to identify risk factors for anastomotic leakage, perioperative mortality and complications following left colectomy for colonic malignancies. Method: We undertook a STROBE-compliant analysis of left colectomies included in a national prospective online database. Forty-two variables were analysed as potential independent risk factors for anastomotic leakage, postoperative morbidity and mortality. Variables were selected using the ‘least absolute shrinkage and selection operator’ (LASSO) method. Results: We analysed 1111 patients. Eight per cent of patients had a leakage and in 80% of them reoperation or surgical drainage was needed. A quarter of patients (24.9%) experienced at least one minor complication. Perioperative mortality was 2%, leakage being responsible for 47.6% of deaths. Obesity (OR 2.8, 95% CI 1.00–7.05, P = 0.04) and total parenteral nutrition (TPN) (OR 3.7, 95% CI 1.58–8.51, P = 0.002) were associated with increased risk of leakage, whereas female patients had a lower risk (OR 0.36, 95% CI 0.18–0.67, P = 0.002). Corticosteroids (P = 0.03) and oral anticoagulants (P = 0.01) doubled the risk of complications, which was lower with hyperlipidaemia (OR 0.3, P = 0.02). Patients on TPN had more complications (OR 4.02, 95% CI 2.03–8.07, P = 0.04) and higher mortality (OR 8.7, 95% CI 1.8–40.9, P = 0.006). Liver disease and advanced age impaired survival, corticosteroids being the strongest predictor of mortality (OR 21.5, P = 0.001). Conclusion: Requirement for TPN was associated with more leaks, complications and mortality. Leakage was presumably responsible for almost half of deaths. Hyperlipidaemia and female gender were associated with lower rates of complications. These findings warrant a better understanding of metabolic status on perioperative outcome after left colectomy