先天性白内障（Congenital Cataract）是一种常发病于出生前后或儿童时期的眼科疾病,严重影响着儿童的视力发育,已成为儿童失明的第二大原因,据统计22%～30%的儿童失明都是由先天性白内障引起的,而人工诊断的方法又存在费时费力、主观性强等问题,因此利用人工智能技术辅助医生对先天性白内障患者进行诊疗具有重要的临床和社会意义。临床上,先天性白内障诊断的主要依据是裂隙灯显微镜拍摄到的患者眼部的裂隙灯影像,其中被重点关注的部分是裂隙灯影像的晶状体区域。然而实际拍摄出的裂隙灯影像往往包含眼睑、虹膜、睫毛等无关噪声,且在晶状体区域内还存在着裂隙灯显微镜照明光源的倒影（以下将裂隙灯光源在眼部的倒影称为光斑区域）,这些都会对人工智能模型的诊断产生干扰。鉴于此,本文基于语义分割方法实现了裂隙灯影像的晶状体区域和光斑区域的自动分割,并提出了一种基于质心位置和滑动窗口的裂隙灯光斑区域还原方法,消除了眼睑、光斑等噪声对诊断模型的干扰,最后提出了一种多标签分类网络实现了先天性白内障的分级诊断。本文的主要工作如下:（1）基于语义分割的晶状体和光斑区域分割方法研究。由于拍摄的裂隙灯影像包含了眼睑、虹膜、睫毛等噪声,所以在对裂隙灯影像进行分析时需要借助分割操作将这些干扰噪声过滤掉,仅保留晶状体区域的影像作为后续诊断模型的输入。本文提出了一种改进的U-net网络,实现了对裂隙灯影像的晶状体区域和光斑区域的精准分割,并将其和Deep Labv3+分割模型进行了对比,其在测试集上的平均像素准确率达到了97.57%,平均交并比达到了96.52%。（2）裂隙灯影像光斑区域还原方法研究。由于裂隙灯显微镜的照明光源在眼部的倒影会形成数个光斑,这些光斑和白内障病灶的颜色相似,且大部分光斑都存在于晶状体区域,无法通过晶状体的自动分割操作过滤掉,因此光斑噪声不可避免地会对疾病诊断产生干扰。本文提出了一种基于质心位置和滑动窗口的光斑区域还原算法,消除了晶状体内部的光斑对于诊断模型的干扰,并使用残差卷积神经网络对不同数据集（原始影像、自动分割后的晶状体区域影像、还原光斑后的晶状体区域影像）进行正常/患病的二分类实验,同一分类网络在三种数据集下的分类准确率分别为76.58%、93.36%、97.62%,此研究说明分割和还原操作对于分类器起到了很大的正向作用。（3）基于多标签分类网络的先天性白内障分级诊断的研究。临床上,对于白内障患者的病情诊断主要有三个分级标准:病灶区域面积（大/小）、病灶位置（是/否完全覆盖了视野中央）、致密性（深/浅）。基于此,本文提出了一种用于裂隙灯影像分级诊断的多标签分类网络,该模型的输出为影像在三个分级标准下对应的类别,即对每个输入样本输出三个标签,如将一个样本预测为病灶面积大、病灶位置完全覆盖了视野中央、致密性较深。该多标签分类网络的整体准确率达到了91.95%,可为眼科医生提供较可靠的辅助诊断。