基于以上提问，接着请帮我写这份文章的方法学不分，内容是跟眼部OCTA预测糖尿病肾病相关的，具体要求如下，要求写出来的内容要具有学术性，专业性，符合高分SCI杂志的要求。以中文的格式输出 2. Methods: 2.1 Study Population: 描述研究设计（回顾性队列）、机构伦理审批、患者纳入与排除标准、金标准确认方法（肾活检）。详细呈现患者基线临床资料（扩展Table 1）。 2.2 Image Acquisition and Preprocessing: 描述OCTA设备型号、扫描方案、获取的图像层（如浅层、深层血流、脉络膜毛细血管等）22。详述数据预处理步骤（归一化、数据增强等）23。 2.3 Development of the 2.5D MIL Framework (Workflow如图1所示 24) 2.3.1 Slice-Level Feature Extraction: 描述选用的CNN模型（ResNet101）及其训练细节（预训练权重、优化器、学习率策略等）252525252525252525。 2.3.2 Patient-Level Feature Aggregation via Multi-Instance Learning: 详细阐述MIL的必要性，并具体介绍PLH和BoW两种特征构建方法及其融合公式 26262626。 2.3.3 Feature Selection and Signature Construction: 描述多步特征筛选流程（Univariate, Correlation, mRMR, LASSO）27272727，以及最终分类器（XGBoost）的训练与超参数优化过程 28282828。 2.4 Comparative Models: 描述用于对比的传统集成模型（平均值/最大值法）29和包含临床变量的组合模型 30的构建方法。 2.5 Statistical Analysis and Performance Evaluation: 罗列所有评价指标：区分度（AUC等）、校准度（校准曲线、H-L检验）和临床效用（DCA）31。说明统计分析所用的软件和p值的显著性水平。