Bài báo này đề xuất Speckle2Self, một thuật toán học tự giám sát mới để loại bỏ nhiễu đốm, một vấn đề cụ thể trong hình ảnh siêu âm y tế. Không giống như Noise2Noise hoặc mạng điểm mù hiện có, thuật toán này loại bỏ nhiễu đốm bằng cách sử dụng một quan sát nhiễu duy nhất, có tính đến sự phụ thuộc của nhiễu đốm vào mô. Ý tưởng cốt lõi là tạo ra những thay đổi phụ thuộc vào mô trong các mẫu đốm thông qua các hoạt động nhiễu loạn đa thang đo (MSP) trong khi vẫn bảo tồn các cấu trúc giải phẫu. Phương pháp này loại bỏ nhiễu đốm hiệu quả bằng cách mô hình hóa hình ảnh sạch thành các tín hiệu hạng thấp và tách nhiễu đốm thành các thành phần nhiễu thưa thớt. Chúng tôi xác thực hiệu suất của Speckle2Self bằng cách so sánh nó với các phương pháp dựa trên bộ lọc và dựa trên học tập hiện đại bằng cách sử dụng hình ảnh siêu âm y tế thực tế và dữ liệu mô phỏng. Chúng tôi cũng đánh giá khả năng tổng quát hóa và khả năng thích ứng của mô hình bằng cách sử dụng dữ liệu từ nhiều thiết bị siêu âm.
