本文介绍了多种基于深度学习的视网膜血管分割方法，包括卷积神经网络和U-net架构，最高AUC值达到97.99%。研究指出现有数据集对遗传性视网膜病变的诊断支持有限，需改进数据集和模型。新提出的DUNet和Swin-Res-Net模型在分割精度和效率上表现优异，推动了视网膜疾病的自动化诊断。