西纳特拉 swMATH ID: 40577 软件作者： 王小龙；提摩太·苏迪约诺；基尔维斯拉赫蒂，亨利；高廷然；Douglas M.Boyer。；穆克吉（Mukherjee，Sayan）；洛林·克劳福德 说明： 用于识别区分3D形状类别的物理特征的统计管道。最近利用形状的3D表面扫描管理大规模数据库，推动了更好地检测形态变化中全局模式的工具的开发。专注于识别形状差异的研究仅限于简单的两两比较，并依赖于预先指定的标志（通常已知）。我们介绍了SINATRA，它是第一个分析形状集合的统计管道，无需任何通信。我们的新算法采用两类形状，并突出最能描述它们之间变化的物理特征。我们使用严格的模拟框架来评估我们的方法。最后，作为一个案例研究，我们使用SINATRA分析了四个不同亚目灵长类动物的下颌臼齿，并证明了其在系统发育中恢复已知形态变异的能力。 主页： https://projecteuclid.org/journals/annals-of-applied-statistics/volume-15/issue-2/A-statistical-pipeline-for-indentifying-physical-features-that-differentiate-classes/0.1214/20-AOAS1430.full 源代码： https://github.com/lcrawlab/SINATRA网站 关键词： 3D图像分析;中心性度量;拓扑数据分析;高斯过程;进化生物学;系统发育学 相关软件： 截面;持久性图像;叫做古迪辛;格尔姆奈特;RGL公司;吗啡;ShapeWorks公司;快速GP;Rvcg公司;格拉索;rgl公司 引用于： 3文件 标准条款 1出版物描述软件，包括1出版物以zbMATH为单位 年份 一种统计管道，用于识别区分3D形状类别的物理特征。 Zbl 1478.62390号王小龙;蒂莫西·苏迪约诺;Kirveslahti，亨利;高廷然;道格拉斯·博伊尔（Douglas M.Boyer）。;赛扬·穆克吉;洛林·克劳福德 2021 全部的 前5名12位作者引用 2 赛扬·穆克吉 1 道格拉斯·博伊尔（Douglas M.Boyer）。 1 洛林·克劳福德 1 贾斯汀·迈克尔·柯里 1 高廷然 1 Kirveslahti，亨利 1 李启伟 1 月亮，楚宇 1 蒂莫西·苏迪约诺 1 凯瑟琳·特纳 1 王小龙 1 肖光华 2篇连载文章中引用 2 应用统计学年鉴 1 美国数学学会会刊。B系列 全部的 前5名在6个字段中引用 三 统计学（62-XX） 2 概率论与随机过程（60-XX） 1 功能分析（46倍X倍） 1 凸和离散几何（52-XX） 1 代数拓扑（55-XX） 1 生物学和其他自然科学（92-XX） 按年份列出的引文