本研究提出了一种基于图神经网络的多光谱视图学习模型（GNN-MSVL），用于从彩色视网膜照片中检测糖尿病性黄斑缺血（DMI）。该模型通过重建多光谱图像并利用ResNeXt101进行特征提取，实现了84.7%的准确率，显示出在DMI早期筛查中的潜力。