本研究利用深度学习技术分析视网膜图像，以预测心血管风险因素和屈光不正。研究表明，ResNet101模型的准确率最高，达到94.17%；而提出的UNet-SVE-VGG-MLP模型在视网膜疾病分类中表现优异，准确率高达99.96%。该方法为眼部疾病的早期诊断提供了新途径。

本研究利用深度学习技术分析视网膜图像，预测心血管风险因素并实现视网膜疾病的自动诊断。通过卷积神经网络，研究在糖尿病视网膜病变检测中展现出高灵敏度和准确性，推动医学图像分析的发展。

研究发现，成人维生素C水平与hs-CRP呈非线性负相关，血浆维生素C最多只能达到53.1 μmol/L。维生素C摄入量可以减少炎症和心血管风险，对整体健康和疾病预防具有重要价值。