糖尿病網膜症は失明する原因の多くの割合を占め、早期発見と適切な治療で視力障害を防ぐことが可能である。本研究は、診断支援のための疾患重症度評価に基づいた高精度な眼底画像識別法の確立を目的とする。この目的を達成するため、新たなグラフ表現を導入したグラフニューラルネットワーク（GNN）の適用を検討した。これは、病変領域を抽出後、その依存関係をグラフで表すことにより病変領域依存グラフを構築し、病変領域の依存関係にはGNNを用い、特徴抽出CNNと融合した眼底画像識別法を提案した。眼底画像データセットEyePACSなどを用いて従来手法との比較評価実験を行った結果、本提案手法が識別精度面で数パーセント向上することを確認した。