第30届国际人工智能联合大会IJCAI 2021于8月19日-26日在线上正式召开。我院硕士生孙晓芳论文《Major Depressive Disorder Recognition and Cognitive Analysis Based on Multi-layer Brain Functional Connectivity Networks》被IJCAI 2021 AI for Cognitive and Physical Frailty Workshop (AIF)录用，并做口头报告，最终获得“最佳应用论文奖”。
当前，随着重度抑郁症患者不断增加，研究者采用各种不同方法开展抑郁症的识别和治疗。现有的重度抑郁症识别算法通常使用单一时间频率域方法，由于单时域、频域方法无法获取深层特征和关系，不利于模拟大脑功能之间的复杂联系。为了解决这个问题，论文提出了一种基于多层脑功能连接网络（MBFCN）的识别方法对重度抑郁症患者进行识别和认知分析。通过对研究结果认知分析发现，Alpha-Beta1频带是识别重度抑郁症的关键子频带；基于相位滞后指数的脑功能连接网络分析发现，重度抑郁症患者的右前额叶和颞叶之间的脑功能连通性不足，同时，通过重度抑郁症特征与PHQ-9的比较分析发现了潜在的生物标志物。
IJCAI是人工智能领域的顶级国际会议，是中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际学术会议，AI for Cognitive and Physical Frailty Workshop (AIF)旨在汇集人工智能在认知和身体虚弱、医疗保健、老龄化和康复等领域的研究人员、潜在受益者代表、社会团体相关成员、相关行业参与者和潜在投资者，共同探讨人工智能如何用于帮助认知和身体虚弱的人群，改善医疗保健服务、公共卫生、社会福祉和老化等。为了鼓励参与，设立了最佳应用论文奖。
