本研究提出了一种高效的深度学习方法，针对超广视场视网膜成像数据集进行图像分类，显著提高了分类精度，展示了在医疗资源有限环境中的诊断潜力。

本文提出了一种新的因果模型SCM，用于分析视网膜成像中的假相关性，并发展了一种名为CauDR的糖尿病视网膜病变分级框架，以消除假相关性并实现更具普适性的糖尿病视网膜病变诊断。CauDR具有高效性和最新技术水平的表现。