本文介绍了多种基于深度学习的眼科图像分割方法，如ReLayNet、pOSAL和MM-UNet，旨在提高视网膜和眼部结构的分割精度。这些方法通过联合损失函数和多任务数据集验证其有效性，并在多个竞赛和数据集上取得了优异成绩，展示了在眼科手术和疾病诊断中的应用潜力。