重大致盲性眼病严重威胁着我国相关人群的健康,然而由于初期症状不明显,筛查机制不够完善,患者容易错过最佳治疗时期。相关研究表明血管系统的结构和功能特点与视网膜生理学病理学密切相关,许多眼病的发展与恶化都源于局部血流动力学的病理变化,评估视网膜缺血、血流灌注状态对眼病的早检、治疗、预后都非常重要。当前临床上对无灌注区的分割多基于手动,过程主观、耗时、并且易错,常用的眼底诊断工具如OCT、眼底相机等也没有有效的血流指标测量功能。针对这些问题,本文旨在研发一套基于光学成像的致盲性眼病分析诊断技术,辅助眼病功能性缺血的分析,为医生提供早期诊断依据,提高诊断效率,加深对眼病病理学、视网膜功能的理解,促进致盲性眼病的防治。具体研究内容如下:（1）面向致盲性眼病功能性缺血分析的无灌注区自动分割视网膜静脉阻塞（Retinal vein occlusion,RVO）是临床上一种常见的视网膜血管类疾病。视网膜无灌注区（Retinal nonperfusion,RNP）是RVO的一项显著特征,在荧光造影图像（Fluorescein angiograms,FA）上通常表现出低荧光的特点。本文对161张FA图片进行分析,由三位专业医生对图片进行了标注,评估了使用多医生标签训练卷积神经网络（Convolutional neural network,CNN）的方法,采取基于限制对比度自适应直方图均衡的数据增强方法显著提高了CNN的性能,利用基于文本编码模块的CNN网络分割RNP区域,并与几项经典的CNN方法进行了比较。本文方法与三位医生的标注达成了良好的一致,五折交叉验证上平均DIC值为0.883±0.166。（2）面向致盲性眼病功能性缺血分析的多普勒流速测量复杂的血管网络为眼部组织提供了灌注。对眼部血流动力学的评估有助于眼病的辅助诊断、病因研究和后续治疗的推进。本文在可见光SD-OCT系统上开发了多普勒流速测量技术,以毛细玻璃管为人造流体模型,再利用硅胶软管、注射泵、血液替代液体（牛奶）搭建体外验证实验环境。测量液体折射率,利用三维立体数据计算多普勒角,对液体进行重复多次的扫描采集计算相邻扫描相位差的数据,根据抛物线流形原理解缠相位、拟合流速,计算管径横截面面积和流量。比较测量值和预设值的关联性,相关系数r=0.999,P＜0.001,线性拟合结果为y=0.994x+0.0157,由此证明了本文方法的有效性。