本文综述深度学习在视网膜血管自动分割中的应用，涵盖CNN、U-Net、生成对抗网络、对比变分自编码器等模型，在DRIVE等数据集上AUC达0.974至97.99%。研究指出公共数据集对遗传性视网膜病变诊断存在局限，需更精细数据或更深模型。