As imagens de ultrassom são corrompidas por um tipo de ruído dependente de sinal, denominado speckle, difícil de remover ou atenuar com os métodos clássicos de eliminação de ruído. Pelo contrário, a ressonância magnética estrutural (MRI) é geralmente uma modalidade de imagem de alta resolução e baixo ruído que envolve equipamentos complexos e caros e longos tempos de aquisição. Aqui, é proposto um pipeline baseado em aprendizagem profunda para remoção de manchas em imagens médicas de ultrassom modo B, com base na aprendizagem de transferência de modalidade cruzada. A Rede Adversarial Generativa de eliminação de ruído (GAN) proposta neste estudo demonstra a remoção eficaz do ruído pontilhado das imagens de ultrassom no modo B. Ele preserva com sucesso a integridade das estruturas anatômicas e evita artefatos de reconstrução, produzindo resultados que se assemelham muito às imagens típicas de ressonância magnética. Testes comparativos com outros métodos de última geração revelam desempenho superior da estratégia de eliminação de ruído proposta em várias métricas de qualidade de reconstrução. Ver mais.