11月30日下午，应科学研究部、计算机科学与技术学院和安徽省认知行为智能计算与应用工程研究中心的邀请，合肥工业大学洪日昌教授利用线上线下结合的方式作了题为“多模态数据驱动的抑郁障碍早期检测研究”的学术报告，报告会由学院副院长肖建于教授主持，学院部分教师和研究生聆听了报告。

报告首先从交叉学科视角介绍了利用人工智能技术开展抑郁障碍早期检测研究的意义，并介绍了抑郁障碍诊断的相关知识。接着构建了基于心理生理计算的“数据驱动型”抑郁障碍辅助诊断框架，通过提取和挖掘受测者多种心理与生理特征，在多层级和多模态等维度进行高效动态的协同，为高质量的抑郁症诊疗提供技术支撑。然后围绕“单模态数据内可辨性特征发掘”和“多模态数据间相关性与互补性建模”这两项关键科学问题进行了深入探索，旨在攻克跨模态心理生理数据特征难以提取和统一表征等关键挑战。 最后从心理认知的角度出发，着眼于构建受测者无感的心理状态智能感知与计算新范式，为抑郁症早期发现与诊断提供新的研究思路与技术支撑。

 报告会后，洪教授和参会老师及研究生就数据驱动下抑郁障碍早期筛查和诊断研究进行了深入交流和讨论。此次报告会拓宽了师生的学术视野，进一步营造了学院浓厚的学术氛围。

          （文图：郑颖 / 审核：王晶 肖建于）