近日，我院谷惠文副教授课题组在国际食品科技领域顶级期刊《Trends in Food Science & Technology》（IF=15.3，中科院一区Top期刊）上发表了题为“Deep leaning in food safety and authenticity detection: An integrative review and future prospects（食品安全与真实性检测中的深度学习：综述与展望）”的综述性论文。我院材料与化工专业2022级硕士研究生王炎同学为论文第一作者，硕士研究生导师谷惠文副教授为论文第一通讯作者，长江大学化学与环境工程学院为论文第一作者单位及第一通讯作者单位。

食品安全是一个重要的公共健康问题，而深度学习算法可以为食品安全与真实性检测提供强大的工具和方法。该文介绍了常见的化学计量学算法、传统机器学习算法，以及深度学习算法。其中，特别关注了卷积神经网络，并探讨了全卷积网络和生成对抗网络对其的辅助作用。此外，文章还详细综述了深度学习算法在食品安全检测领域（包括物理危害物检测、化学危害物检测和生物危害物检测）和食品真实性检测领域（包括食品掺假检测和食品溯源检测）中的最新应用进展及未来发展趋势。该综述的目的在于促进深度学习算法在食品安全和真实性检测领域的应用，并期待未来出现更多关于该领域的探索和进步。

据悉，该研究是长江大学化学与环境工程学院与浙江工业大学和中南民族大学等多方合作的成果，研究得到了国家自然科学基金和湖北省自然科学基金等项目的资助。

文章链接: https://doi.org/10.1016/j.tifs.2024.104396