यह शोधपत्र रेटिना रोग निदान के लिए दूरबीन फंडस छवियों पर आधारित एक नवीन गहन शिक्षण मॉडल, डीएमएस-नेट, का प्रस्ताव करता है। डीएमएस-नेट, सियामी रेसनेट-152 आर्किटेक्चर पर आधारित है, जो दोनों आँखों से प्राप्त फंडस छवियों को एक साथ संसाधित करता है और रोग संबंधी सहसंबंधों पर विचार करता है। यह मॉडल ओमनीपूल स्पैटियल इंटीग्रेटर मॉड्यूल (OSIM) का परिचय देता है, जो अस्पष्ट घाव सीमाओं और विसरित विकृति वितरण को संबोधित करने के लिए बहु-स्तरीय अनुकूली पूलिंग और स्थानिक ध्यान तंत्रों का उपयोग करता है। इसके अलावा, कैलिब्रेटेड एनालॉगस सिमेंटिक फ्यूजन मॉड्यूल (CASFM) का उपयोग दूरबीन छवियों और समग्र मोडैलिटी-स्वतंत्र अभ्यावेदन के बीच परस्पर क्रिया को बढ़ाने के लिए किया जाता है। इसके अलावा, क्रॉस-मोडल कॉन्ट्रास्टिव एलाइनमेंट मॉड्यूल (CCAM) और क्रॉस-मोडल इंटीग्रेटिव एलाइनमेंट मॉड्यूल (CIAM) बाएँ और दाएँ फंडस छवियों के बीच विभेदक और घाव-सहसंबंधित सिमेंटिक जानकारी के एकत्रीकरण को बढ़ाते हैं। ODIR-5K डेटासेट पर मूल्यांकन करने पर, DMS-Net ने 82.9% सटीकता, 84.5% स्मरण शक्ति और 83.2% कोहेन के कप्पा गुणांक के साथ अत्याधुनिक प्रदर्शन हासिल किया।
