该文综述了多种视网膜血管分割深度学习方法，如RV-GAN、MRC-Net、FES-Net、IterNet、StyleGAN2结合SA-Unet及RRWNet等，采用编码解码、生成对抗网络、多尺度特征提取和迭代细化等技术，在DRIVE、STARE、CHASE等数据集上取得高AUC和准确率，提升拓扑一致性，推动临床应用。