超声是医学成像中第二大大量的模式。它具有成本效益，无害，便携式和在众多临床程序中常规实施。尽管如此，图像质量的特征是外观磨砂，较差的SNR和斑点噪声。对于恶性肿瘤，边缘是模糊的。因此，非常需要改善超声图像质量。我们假设使用神经网络可以通过转化为更现实的显示，该显示模仿了整个组织的解剖学切割，可以实现这一目标。为了实现此目标，最好的方法是使用一组配对图像。但是，在我们的情况下，这实际上是不可能的。因此，使用了循环生成的对抗网络（Cyclegan），以分别学习每个域性能并强制执行跨域循环一致性。用于训练的两个数据集该模型是“乳房超声图像”（BUSI）和在我们实验室获取的家禽乳腺组织样品的一组光学图像。生成的伪解剖图像可改善对病变的视觉歧视，并具有更清晰的边界定义和明显的对比度。为了评估解剖学特征的保存，超声图像中的病变和生成的伪解剖图像均自动分割和比较。这种比较得出的良性肿瘤的中位骰子得分为0.91，恶性肿瘤的骰子得分为0.70。良性和恶性肿瘤的中位病变中心误差分别为0.58％和3.27％，良性和恶性肿瘤的中值面积误差指数分别为0.40％和4.34％。总之，这些产生的伪解剖图像以更直观的方式呈现，可以增强组织解剖结构，并有可能简化诊断并改善临床结果。