重点实验室方向带头人洪日昌教授新作：用多模态智能技术，为抑郁障碍早期识别提供新思路-情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室

当今社会，抑郁障碍正以隐蔽而迅猛的态势，成为威胁人类心理健康的“隐形杀手”。它不仅让千万患者陷入情绪的泥沼，承受难以言说的痛苦，更对家庭功能造成冲击，给社会医疗体系、公共卫生资源带来沉重负担。如何尽早发现抑郁障碍的“早期信号”，构建一套系统、高效、成本可控的心理健康监测与预警体系，已成为医疗界、科研界乃至全社会共同面对的紧迫课题。

在人工智能、机器学习与大数据技术飞速发展的今天，“智能化识别”为解决这一难题提供了全新思路。重点实验室洪日昌教授深耕该领域多年，基于对抑郁障碍识别技术的系统性研究，撰写《抑郁障碍识别技术：模型、方法与应用》，将前沿技术与实际需求深度结合，为抑郁障碍早期识别领域献上一部兼具理论深度与实践价值的专著。

直击核心痛点：关注抑郁障碍的早期识别，破解“单一模态”识别局限

对于抑郁障碍而言，预防大于治疗。但是，抑郁障碍的早期表现具有高度复杂性——它既会引发心率、睡眠节律等生理指标的细微变化，也会体现在情绪表达、语言逻辑、行为模式等心理层面的差异。这些复杂的生理、心理变化之间存在非线性映射关系，仅依靠单一模态数据（如仅监测生理信号或仅分析心理量表），往往难以全面、精准地捕捉抑郁障碍的早期特征，容易导致漏诊或误诊。

针对这一核心痛点，本书以“构建多模态数据的精准分层分类识别方法”为核心目标，聚焦生理、心理多源数据的融合分析。通过深入研究多模态数据的特征表示方法、融合策略，以及高效的分层分类模型与动态优化算法，本书为突破“单一模态”的局限提供了完整的技术路径，助力更全面、更准确地捕捉抑郁障碍早期信号，为后续干预治疗争取关键时间窗口。

内容架构清晰：从理论到应用的“全链条覆盖”

全书以“问题导向-技术突破-应用落地”为主线，分为六大部分，系统梳理抑郁障碍识别技术的研究进展、核心方法与实践成果，形成从理论到应用的完整知识体系：

1. 研究背景与意义：开篇立足社会需求与行业痛点，阐述抑郁障碍识别技术的重要性，为后续内容奠定现实基础，帮助读者快速理解领域价值。

2. 基于小模型的多模态识别技术：聚焦轻量级模型的设计与应用，探讨小模型在多模态数据处理中的优势与实现路径，为资源有限场景下的识别需求提供解决方案。

3. 基于提升学习与大模型的多模态识别技术：深入分析提升学习算法的优化逻辑，以及大模型在复杂多模态数据建模中的能力，展现前沿算法对识别精度的提升作用。

4. 基于图神经网络的多模态识别技术：引入图神经网络技术，挖掘多模态数据间的关联关系，为捕捉抑郁障碍生理-心理特征的内在联系提供新视角。

5. 数据采集系统与多模态数据：从“数据源头”出发，介绍抑郁障碍早期识别的数据采集方案、数据类型与预处理方法，为技术落地提供数据支撑。

6. 早期识别软件系统：聚焦实际应用，详细介绍多模态抑郁障碍识别软件系统的架构设计、功能模块与应用场景，实现“技术理论”到“实际工具”的转化。