Los CKCS están predispuestos a CM: una enfermedad que causa deformidad del cráneo, el cuello vértebras cervicales craneales y, en algunos casos extremos, daña la médula espinal llamada siringomielia SM. Si bien SM es fácil de diagnosticar,El dolor asociado con CM es un desafío difícil de confirmar y por qué esta investigación es innovadora.
En un artículo publicado por el Revista de Medicina Interna Veterinaria , los investigadores del Centro para el procesamiento de la visión, el habla y la señal CVSSP y la Facultad de medicina veterinaria SVM de Surrey detallan cómo utilizaron un método de mapeo de imágenes completamente automatizado para descubrir patrones en los datos de IRM que podrían ayudar a los veterinarios a identificar perros que sufrendel dolor asociado con CM. La investigación ayudó a identificar características que caracterizan las diferencias en las imágenes de resonancia magnética de perros con signos clínicos de dolor asociados con CM y aquellos con siringomielia de perros sanos. La IA identificó el piso del tercer ventrículo y su tejido neural cercano, y la región en el hueso esfenoidal como biomarcadores para el dolor asociado con CM y el hueso presfenoide y la región entre el paladar blando y la lengua para SM.
La Dra. Michaela Spiteri, autora principal del estudio de CVSSP, dijo: "El éxito de nuestra técnica sugiere que el aprendizaje automático puede desarrollarse como una herramienta de diagnóstico para ayudar a tratar a los Cavalier King Charles Spaniel que padecen esta enigmática y terrible enfermedad. Nosotroscree que la IA puede ser una herramienta útil para los veterinarios que cuidan a nuestros familiares de cuatro patas ".
La identificación de estos biomarcadores inspiró un estudio adicional, también publicado en el Revista de Medicina Interna Veterinaria que encontró que los perros con dolor asociado con CM tenían más características braquicefálicas que tienen un cráneo relativamente ancho y corto con reducción del tejido nasal y una parada bien definida.
El estudiante de SVM, Eleonore Dumas, cuyo proyecto de tercer año formó parte de los datos del estudio, dijo: "Ser capaz de contribuir al desarrollo de herramientas de diagnóstico que permitan el diagnóstico temprano de pacientes que padecen esta condición dolorosa ha sido desafiante e increíblementegratificante."
El Dr. Penny Knowler, autor principal del estudio de SVM, dijo: "Este estudio sugiere que todo el cráneo, en lugar del cerebro posterior, debe analizarse en las pruebas de diagnóstico. También afecta la forma en que debemos interpretar la resonancia magnética de los perros afectadosy las elecciones que hacemos cuando criamos perros predispuestos y desarrollamos recomendaciones de reproducción "
Adrian Hilton, profesor distinguido de la Universidad de Surrey y director de CVSSP, dijo: "Este proyecto demuestra el potencial de la IA mediante el aprendizaje automático para proporcionar nuevas herramientas de diagnóstico para la salud animal. Colaboración entre expertos en CVSSP y la Escuela de Medicina Veterinaria de Surreyestá promoviendo nuevos enfoques para mejorar la salud y el bienestar de los animales "
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Materiales proporcionado por Universidad de Surrey . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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