抽象的心脏血管疾病（CVD）在全球范围内仍然是死亡的主要原因，强调了迫切需要有效预测风险和及早干预的方法。利用视网膜成像，一种非侵入性且易于使用的技术，显示出评估心血管风险的希望。该项目研究了使用深度学习技术来分析与心血管健康相关的预测生物标志物的视网膜图像。通过采用卷积神经网络（CNN）和其他先进的深度学习模型，我们的研究旨在创建能够检测出微妙的血管变化和与心血管危险因素相关的细微的血管变化和异常。这个提出的框架不仅简化了风险评估，而且还提供了对有助于CVD进展的潜在病理机制的见解。通过严格的验证和绩效评估，我们旨在展示基于深度学习的视网膜图像分析作为心血管风险评估和个性化医疗保健的宝贵工具的潜力。引言心血管疾病（CVD）是全球死亡率的主要原因，需要准确预测和迅速干预以降低相关的发病率和死亡率。最近的进步突出了创新的心血管风险评估方法，尤其是视网膜成像等非侵入性技术。视网膜的微血管改变反映了系统性的血管健康，使视网膜成像成为具有成本效益且易于访问的工具，用于透度筛查和风险分层。深度学习是人工智能（AI）的一个分支，在医疗保健中具有显着高级的图像分析。利用卷积神经网络（CNN），研究人员可以有效地分析视网膜图像，以检测与心血管健康相关的微妙血管异常和预测性生物标志物。该项目着重于开发深度学习模型，以增强心血管风险预测的准确性和效率，旨在揭示视网膜图像中描述的病理过程并获得对心血管疾病（CVD）机制的见解。本文概述了心血管风险预测的视网膜图像分析中的深度学习应用。我们讨论了使用视网膜成像，潜在优势，挑战和最新进步的基本原理。该研究旨在将医疗保健从反应性转变为积极的策略，为患有心血管事件的高风险的人提供个性化干预措施。将基于深度学习的视网膜图像分析整合到临床工作流程中可能会启动一个新的精密医学时代，从而改善了偏爱CVD的个人的结果。