sábado 07 de diciembre de 2019 - Edición Nº282
Vet Market » Divulgación » 12 nov 2019

Investigación

Estudian con Inteligencia Artificial los cambios neuromorfológicos de la malformación de Chiari

Una nueva técnica de Inteligencia Artificial podría ayudar a diagnosticar perros con dolor crónico e identificar los cambios faciales asociados con la malformación de Chiari.


Un estudio desarrollado por la Universidad de Surrey podría ayudar a los veterinarios a identificar rápidamente a los perros Cavalier King Charles Spaniel (CKCS) afectados por la malformación de Chiari (CM).

 

La CM es una malformación compleja del cráneo y las vértebras cervicales craneales que potencialmente produce dolor y siringomielia secundaria (SM). 

 

El dolor asociado con la CM puede ser difícil de diagnosticar. Por eso, los investigadores propusieron para su estudio un enfoque de aprendizaje automático para caracterizar los cambios morfológicos en los perros que pueden ser evidentes o no para los observadores humanos. Este enfoque basado en datos puede eliminar el sesgo potencial (o ceguera) que puede producir un enfoque de observador experto basado en hipótesis.

 

Los Cavalier King Charles Spaniel (CKCS) tienden a sufrir CM y, en algunos casos extremos, conduce a un daño en la médula espinal llamado siringomielia (SM). Si bien SM es fácil de diagnosticar, el dolor asociado con CM es difícil de confirmar.

 

Los investigadores llevaron a cabo e estudio retrospectivo utilizando imágenes anonimizadas de Imágenes Digitales y Comunicaciones en Medicina (DICOM) medianas sagitales ponderadas en T2, que luego se mapearon en imágenes de una referencia CKCS clínicamente normal promedio usando el registro de imágenes Demons.

 

Las características clave de deformación se seleccionaron automáticamente de los mapas de deformación resultantes. Para ello, se usó una máquina de vectores de soporte kernelized para clasificar los cambios localizados característicos en la morfología.

 

Los investigadores concluyeron que las técnicas de aprendizaje automático pueden ayudar al diagnóstico de CM / SM y facilitar la comprensión de la ubicación anormal de la morfología con el potencial de aplicarse a una variedad de razas y enfermedades conformacionales.

 

El artículo fue publicado en el Journal of Veterinary Internal Medicine.

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