眼单色像差的统计挺适合搞图像或医疗成像方向的朋友看一眼。文章用数据讲得明明白白：青光眼和糖尿病视网膜病变患者的高阶像差比正常人高出不少，分别是 2.9 倍和 1.8 倍。也就是说，如果你在做眼科成像、尤其是自适应光学相关的开发，这些参数能帮你搞清楚设备应该达到什么级别。文里还提到要用高阶的泽尼克多项式来校正像差——嗯，不是那种二阶三阶小打小闹的，是高于 8 阶的那种，系统精度得上得去。

还有一点比较实用的是：波前校正器的行程需求也给出来了——青光眼要超 39μm，糖网病变要超 14μm。搞硬件调参时你至少心里有个谱。自适应光学系统不只是用在望远镜里，在眼科图像里也一样吃香，只不过面对的是活体人眼，稳定性和实时性要求更高。

如果你正在做视网膜图像，或者要设计一套更精细的眼科成像设备，可以搭配下面这些资源一起看看：比如基于 CNN 的糖尿病视网膜病变检测，还有这个视网膜波模拟代码也蛮有参考价值的。

哦对了，做模型训练或者像差的时候，别忘了数据集也是关键，250 组图像差异数据集挺适合入门用。

，这篇文章不光是理论，还挺接地气，给开发自适应光学相关功能的朋友不少启发。如果你正琢磨怎么提升图像清晰度、建模眼睛像差，那这份报告真可以收藏一下。