本研究提出EyeBench基准，旨在评估视网膜图像增强模型的效果，并结合多维临床任务，为医疗专家提供指导，以提升模型的临床相关性和应用性。

本研究提出了一种新型轻量级编码-解码模型，旨在提升视网膜图像中血管分割的性能。该模型通过多尺度卷积块和焦点调制注意力优化分割特征，提高了早期疾病检测的效率，并在公开数据集上表现优于现有模型。

本文建立了新的视网膜图像质量评分(FQS)数据集，并提出了基于Transformer的超网络(FTHNet)进行质量评分。实验结果表明，FTHNet在FQS数据集上表现优异，具有广泛的应用前景，特别是在自动医学影像质量控制方面。

该研究使用深度学习技术预测视网膜图像中的心血管风险因素，如年龄、性别、吸烟状况、HbA1c、收缩压和主要不良心脏事件。