CKCS易患CM，这种疾病会导致颅骨，颈部(颅颈椎骨)畸形，在某些极端情况下会导致称为脊髓空洞症(SM)的脊髓损伤。虽然SM很容易诊断，但与CM相关的疼痛很难确认，而且这项研究为何具有创新性。

在《兽医内部医学杂志》上发表的一篇论文中，萨里视觉，语音和信号处理中心(CVSSP)和兽医学院(SVM)的研究人员详细介绍了他们如何使用全自动的图像映射方法来发现MRI模式可以帮助兽医确定患有CM相关性疼痛的狗的数据。这项研究帮助确定了特征，这些特征表征了患有CM相关疼痛的临床症状的狗和健康犬患有脊髓空洞症的狗的MRI图像的差异。AI将第三脑室的底部及其附近的神经组织以及蝶骨中的区域识别为与CM和蝶骨有关的疼痛的生物标志物，以及SM的软and和舌头之间的区域。

CVSSP研究的主要作者Michaela Spiteri博士说：“我们技术的成功表明，机器学习可以发展为一种诊断工具，以帮助治疗患有这种神秘而可怕的疾病的骑士国王查尔斯·斯伯尼尔(Charles Spaniel)。我们相信对于兽医照顾我们的四足家庭成员而言，人工智能可以成为有用的工具。”

这些生物标记物的鉴定激发了一项进一步的研究，该研究也发表在《兽医内部医学杂志》上，该研究发现患有CM疼痛的狗具有更多的头颅畸形(颅骨相对较宽，较短)，鼻腔组织减少，并且定义的停止。

SVM学生Eleonore Dumas的第三年项目构成了研究数据的一部分，他说：“能够为诊断工具的开发做出贡献，从而可以更早地诊断患有这种痛苦状况的患者，这既具有挑战性，也令人难以置信。 ”

SVM研究的主要作者Penny Knowler博士说：“这项研究表明，应在诊断测试中分析整个颅骨，而不仅仅是后脑。这也影响了我们如何从患病犬和动物身上解释MRI。当我们繁殖易感犬并制定繁殖建议时，我们会做出选择。”

萨里大学杰出教授兼CVSSP主任Adrian Hilton说：“该项目展示了使用机器学习为动物健康提供新的诊断工具的AI的潜力。CVSSP专家与萨里兽医学院之间的合作是开创性的改善动物健康和福利的新方法。”