基于以上提问，接着请帮我写这份文章的结果部分，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 3. Results: 3.1 Patient Characteristics: 展示详细的基线资料表，并说明训练集与测试集在所有变量上均无显著差异 32。 3.2 Performance of Slice-Level Deep Learning Models: 展示Table 2 33和ROC曲线（Fig 2 34），说明ResNet101被选为最佳基础模型的原因 35。 3.3 Interpretability of the Slice-Level Model: 展示Grad-CAM可视化结果（Fig 3 36），并解读热图区域与可能的病灶关联 37。 3.4 Performance of Patient-Level MIL Signature: 展示Table 3 38和ROC曲线（Fig 4 39），证明XGBoost在测试集上的综合性能最优 40。 3.5 Comparison of Different Signatures: 展示Table 4 41和ROC曲线（Fig 5 42），核心是突出MIL模型相较于Ensemble模型的优越性 43。 3.6 Model Calibration and Clinical Utility: 展示测试集的校准曲线（Fig 6 44）和DCA曲线（Fig 7 45），证明模型的预测是可靠且具有临床净收益的 。