印度科学研究所 (IISc) 的研究人员与 Aster-CMI 医院合作开发了一种人工智能工具，可以识别超声视频中的正中神经并检测腕管综合症 (CTS)。该研究发表在IEEE Transactions on Ultrasonics、Ferroelectrics 和Frequency Control上。

当从前臂延伸到手部的正中神经在手腕的腕管部分受到压迫，导致麻木、刺痛或疼痛时，就会出现 CTS。它是最常见的神经相关疾病之一，特别影响进行重复性手部动作的个人，例如使用键盘的办公室工作人员、装配线工人和运动员。

目前，医生使用超声波来观察正中神经，并评估其大小、形状和任何潜在的异常。“但与 X 射线和 MRI 扫描不同，超声波图像和视频很难检测到发生了什么，”IISc 计算和数据科学系 (CDS) 的第一作者、前 MTech 学生 Karan R Gujarati 解释道。

“在手腕处，神经非常明显，它的边界很清晰，但如果你深入到肘部区域，还有很多其他结构，神经的边界就不清楚了。”追踪正中神经对于需要医生对前臂进行局部麻醉或阻断正中神经以缓解疼痛的治疗也很重要。

为了开发他们的工具，该团队转向了一种基于 Tranormer 架构的机器学习模型，类似于为 ChatGPT 提供支持的模型。该模型最初是为了同时检测 YouTube 视频中的数十个物体而开发的。