本研究提出了一种半监督分割框架，旨在提高早产儿视网膜病（ROP）诊断中眼底图像的分割精度，减少对手动标注的依赖。通过结合不确定性加权和领域对抗学习，模型有效识别难以检测的血管结构，显著提升了ROP分类的诊断准确性。