动物医学权威期刊《Preventive Veterinary Medicine》第193卷（2021年8月）刊发新瑞鹏宠物医疗集团有限公司和马来西亚大学附属医院联署的论文《Computerized assisted evaluation system for canine cardiomegaly via key points detection with deep learning》（基于深度学习关键点检测的犬心脏肥大计算机辅助评估系统），报告了一个可用于临床的基于深度学习的辅助诊断平台，用于诊断犬的心脏膨大。https://doi.org/10.1016/j.prevetmed.2021.105399
据新瑞鹏集团AI技术研发团队介绍，“我们开发了一个可用于临床的基于深度学习的辅助诊断平台，用于诊断犬的心脏膨大。VHS（椎体心脏评分）是一种测量狗心脏大小的方法。利用该系统检测到的16个关键点的相对位置，计算出VHS的具体值，并与所有犬种的VHS参考范围相结合，辅助评价犬的心脏肿大。采用HRNet（high resolution network，高分辨率网络）对2274张犬侧位X线图像（训练和验证数据集）中的16个关键点（分别位于椎体和心脏上的12个和4个关键点）进行检测，并将该模型用于外部测试集（396张图像）中的关键点，关键点检测的AP达到86.4%。然后，我们采用额外的后处理程序来校正hrnet的输出，使AP达到90.9%。这一结果表明，该系统可以有效地辅助评价犬的心脏肿大在一个真实的临床场景。”
这种方式以智能诊断辅助心脏专科检查，分担兽医的工作量、缩短宠物的受苦的时间，更重要的是，可以监察现有的心脏病案例，以及帮助兽医侦测尚未出现症状的早期心脏病。
对于心脏部分的关键点检测
基于关键点检测模型，检测犬类脊柱间隙及心脏部位的关键点，并根据椎体测量系统理论计算锥体心脏比例，并根据不同品种的犬类的正常VHS 参考值范围，确定所检测的犬的心脏是否发生膨大，以进行心脏膨大识别的智能辅助诊断。采用人体姿态估计模型的HighResolution Net（HRNet）模型分别进行进行犬侧位X片中脊柱间隙与心脏关键点检测，提高了锥体心脏比例测量的准确性，以这种智能诊断辅助犬类心脏膨大专科检查，能够更加准确，及时监测犬类心脏膨大案例。
这项研究成果，能够大大提高判断和治疗犬心脏病的诊断效率和准确率，对于预防犬类重大心脏疾病具有重大意义。据文献检索结果显示，本文为我国宠物医疗领域首项与人工智能相关的研究，为中国动物医疗以及我国畜牧兽医产业的数字化发展指明了方向。未来，新瑞鹏宠物集团还将继续加大研发力度，使AI技术能够运用在更多动物医疗领域，并且不断完善产品的设计和适用体验，解决宠物医生的难题，提升动物生存福利。
《Preventive Veterinary Medicine》是一份国际性周刊，报道兽医流行病学、动物疾病预防与控制和动物健康经济学的方法论和应用研究，以及兽医流行病学对包括环境健康在内的一种健康的贡献。中科院期刊分区: 农林科学（大类）2区; 兽医学（小类）2区，Impact Factor=2.670，在146个Veterinary Sciences期刊中排名第27。
