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糖尿病视网膜病变（DiabeticRetinopathy,DR）作为糖尿病主要的高发致盲性微

血管病变，已成为全球成年人视力丧失的主要原因之一。由于该病早期临床表现隐

匿，多数患者确诊时已进展至中晚期，导致治疗复杂性和医疗成本显著增加。因此，

构建一种高效、准确的自动化DR分级系统，对提高早期筛查和干预具有重要意义。

近年来，深度学习在医学影像分析中取得了显著进展，但传统方法仍面临视网膜图像

局部信息捕捉不足的问题，尤其是常规眼底图像因视野受限，可能遗漏病变区域。而