近日，我院谷惠文副教授課題組在國際食品科技領域頂級期刊《Trends in Food Science & Technology》（IF=15.3，中科院一區Top期刊）上發表了題為“Deep leaning in food safety and authenticity detection: An integrative review and future prospects（食品安全與真實性檢測中的深度學習：綜述與展望）”的綜述性論文。我院材料與化工專業2022級碩士研究生王炎同學為論文第一作者，碩士研究生導師谷惠文副教授為論文第一通訊作者，beat365為論文第一作者單位及第一通訊作者單位。

食品安全是一個重要的公共健康問題，而深度學習算法可以為食品安全與真實性檢測提供強大的工具和方法。該文介紹了常見的化學計量學算法、傳統機器學習算法，以及深度學習算法。其中，特別關注了卷積神經網絡，并探討了全卷積網絡和生成對抗網絡對其的輔助作用。此外，文章還詳細綜述了深度學習算法在食品安全檢測領域（包括物理危害物檢測、化學危害物檢測和生物危害物檢測）和食品真實性檢測領域（包括食品摻假檢測和食品溯源檢測）中的最新應用進展及未來發展趨勢。該綜述的目的在于促進深度學習算法在食品安全和真實性檢測領域的應用，并期待未來出現更多關于該領域的探索和進步。

據悉，該研究是beat365與浙江工業大學和中南民族大學等多方合作的成果，研究得到了國家自然科學基金和湖北省自然科學基金等項目的資助。

文章鏈接: https://doi.org/10.1016/j.tifs.2024.104396