近日，我院谷惠文副教授課題組在國際食品科技領(lǐng)域頂級期刊《Trends in Food Science & Technology》（IF=15.3，中科院一區(qū)Top期刊）上發(fā)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(xué)習(xí)：綜述與展望）”的綜述性論文。我院材料與化工專業(yè)2022級碩士研究生王炎同學(xué)為論文第一作者，碩士研究生導(dǎo)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(xué)習(xí)算法可以為食品安全與真實性檢測提供強(qiáng)大的工具和方法。該文介紹了常見的化學(xué)計量學(xué)算法、傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以及深度學(xué)習(xí)算法。其中，特別關(guān)注了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并探討了全卷積網(wǎng)絡(luò)和生成對抗網(wǎng)絡(luò)對其的輔助作用。此外，文章還詳細(xì)綜述了深度學(xué)習(xí)算法在食品安全檢測領(lǐng)域（包括物理危害物檢測、化學(xué)危害物檢測和生物危害物檢測）和食品真實性檢測領(lǐng)域（包括食品摻假檢測和食品溯源檢測）中的最新應(yīng)用進(jìn)展及未來發(fā)展趨勢。該綜述的目的在于促進(jìn)深度學(xué)習(xí)算法在食品安全和真實性檢測領(lǐng)域的應(yīng)用，并期待未來出現(xiàn)更多關(guān)于該領(lǐng)域的探索和進(jìn)步。

據(jù)悉，該研究是beat365與浙江工業(yè)大學(xué)和中南民族大學(xué)等多方合作的成果，研究得到了國家自然科學(xué)基金和湖北省自然科學(xué)基金等項目的資助。

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