Aufmerksamkeitsbasierte Modelle können die Leistung von Convolutional Neural Networks (CNNs) bei der Klassifizierung von biomedizinischen Bildern übertreffen, indem sie globale Kontextinformationen effizient erfassen.
DDPMs können realistische OCT-Bilder synthetisieren und die manuelle Annotation reduzieren.