論文の概要: Statistical analysis of locally parameterized shapes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.03027v1
• Date: Wed, 18 Aug 2021 12:59:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-12 12:46:02.851445
• Title: Statistical analysis of locally parameterized shapes
• Title（参考訳）: 局所パラメータ化形状の統計的解析
• Authors: Mohsen Taheri, and J\"orn Schulz
• Abstract要約: アライメントは偽の形状の違いを誘発し、誤った結果や解釈をもたらす可能性がある。 局所座標系に基づく新しい階層形状パラメータ化を提案する。 新たなパラメータ化は形状変形やシミュレーションにも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The alignment of shapes has been a crucial step in statistical shape analysis, for example, in calculating mean shape, detecting locational differences between two shape populations, and classification. Procrustes alignment is the most commonly used method and state of the art. In this work, we uncover that alignment might seriously affect the statistical analysis. For example, alignment can induce false shape differences and lead to misleading results and interpretations. We propose a novel hierarchical shape parameterization based on local coordinate systems. The local parameterized shapes are translation and rotation invariant. Thus, the inherent alignment problems from the commonly used global coordinate system for shape representation can be avoided using this parameterization. The new parameterization is also superior for shape deformation and simulation. The method's power is demonstrated on the hypothesis testing of simulated data as well as the left hippocampi of patients with Parkinson's disease and controls.
• Abstract（参考訳）: 形状のアライメントは、例えば平均形状の計算や2つの形状集団間の位置差の検出、分類において、統計的形状解析において重要なステップであった。 procrustesアライメントは、最も一般的に使用される方法と技術状態である。 本研究では,アライメントが統計的解析に深刻な影響を及ぼす可能性があることを明らかにする。 例えば、アライメントは偽の形状の違いを誘発し、誤った結果や解釈をもたらす可能性がある。 局所座標系に基づく新しい階層形状パラメータ化を提案する。 局所パラメータ化された形状は翻訳と回転不変である。 したがって、このパラメータ化を用いて、形状表現のための一般的なグローバル座標系から固有のアライメント問題を回避できる。 新しいパラメータ化は形状変形やシミュレーションにも優れている。 シミュレーションデータとパーキンソン病およびコントロール患者の左海馬の仮説テストにおいて,本手法のパワーを実証した。

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