CKCS易患CM，這種疾病會導致顱骨，頸部(顱頸椎骨)變形，并在某些極端情況下導致稱為脊髓空洞癥(SM)的脊髓損傷。雖然SM很容易診斷，但與CM相關的疼痛很難確認，而且這項研究為何具有創新性。

薩里大學視覺，語音和信號處理中心(CVSSP)和獸醫學院(SVM)的研究人員在《獸醫內部醫學雜志》上發表了一篇論文，詳細介紹了他們如何使用全自動的圖像映射方法來發現MRI數據中的模式這可以幫助獸醫識別患有CM相關性疼痛的狗。這項研究幫助確定了特征，這些特征表征了患有CM相關疼痛的臨床癥狀的狗和健康犬患有脊髓空洞癥的狗的MRI圖像的差異。AI將第三腦室的底部及其附近的神經組織以及蝶骨中的區域識別為與CM和蝶骨有關的疼痛的生物標志物，以及SM的軟and和舌頭之間的區域。

CVSSP研究的主要作者Michaela Spiteri博士說：“我們技術的成功表明，機器學習可以發展成為一種診斷工具，以幫助治療患有這種神秘而可怕的疾病的騎士國王查爾斯·西班牙獵狗。我們相信人工智能可以成為獸醫照顧我們的四足家庭成員的有用工具。”

這些生物標志物的鑒定激發了一項進一步的研究，該研究也發表在《獸醫內部醫學雜志》上，該研究發現患有CM相關性疼痛的狗具有更多的頭顱畸形(頭顱相對較寬，較短)，鼻腔組織減少且輪廓分明。停。

SVM學生Eleonore Dumas的第三年項目構成了研究數據的一部分，他說：“能夠為診斷工具的開發做出貢獻，從而可以更早地診斷患有這種痛苦狀況的患者，這既具有挑戰性，也令人難以置信。 ”

SVM研究的主要作者Penny Knowler博士說：“這項研究表明，應在診斷測試中分析整個顱骨，而不僅僅是后腦。這也影響了我們如何解讀受感染的狗和狗的MRI表現。我們在繁殖易患犬只并制定繁殖建議時所做出的選擇。”

薩里大學杰出教授兼CVSSP主任Adrian Hilton說：“該項目展示了使用機器學習為動物健康提供新的診斷工具的人工智能的潛力。CVSSP專家與薩里獸醫學院之間的合作是開創性的改善動物健康和福利的新方法。”