我们可以使用链接到您的Project Euclid帐户的电子邮件地址帮助您重置密码。
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）。我们提出了SINATRA，这是第一个用于分析形状集合而不需要任何对应关系的统计管道。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。
本研究部分得到了NIH NIGMS的P20GM109035（COBRE人类疾病计算生物学中心；PI Rand）和P20GM103645（COBRE中枢神经中心；PI Sanes）资助，NIH NCI和Dana Farber癌症研究所（PIs Gray and Gatsonis）的2U10CA180794-06，以及Alfred P。斯隆研究奖学金和David&Lucile Packard科学与工程奖学金授予LC。这项研究的大部分是利用布朗大学计算与可视化中心（CCV）的计算资源和服务进行的。SM感谢HFSP RGP005、NSF DMS 17-13012、NSF BCS 1552848、NSF DBI 1661386、NSF IIS 15-46331、NSF DM 16-13261的部分资助，以及北卡罗来纳州生物技术中心2016-IDG-1013拨款部分支持的高性能计算。最后，TG在2019年春季计算机视觉学期计划期间，在RI普罗维登斯数学计算与实验研究所（ICERM）居住期间，获得了NSF第DMS-1439786号拨款的支持，之后部分获得了NSF-DMS-1854831的支持。本材料中表达的任何意见、发现、结论或建议均为作者的意见、发现和结论或建议，并不一定反映任何出资人的意见。
我们要感谢主编、副主编和两位匿名推荐人的建设性意见。我们还要感谢Ani Eloyan、Anthea Monod、Jenny Tung、Katharine Turner和Christine Wall提供的有益对话和建议。我们也非常感谢Ruqi Huang和Maks Ovsjanikov分享他们的极限形状的MATLAB实现。
王小龙。 蒂莫西·苏迪约诺。 亨利·基维斯拉蒂。 高廷然。 道格拉斯·博伊尔（Douglas M.Boyer）。 萨扬·穆克吉（Sayan Mukherjee）。 洛林·克劳福德。 “用于识别区分3D形状类别的物理特征的统计管道。” 附录申请。斯达。 15 (2) 638 - 661, 2021年6月。 https://doi.org/10.1214/20-AOAS1430
