En statistiques, l'analyse procustéenne est une technique pour comparer des formes. Elle est utilisée pour déformer un objet afin de le rendre autant que faire se peut semblable à une référence (potentiellement arbitraire), ne laissant apparaître entre l'objet et la référence que les différences que les transformations autorisées (rotation, translation et mise à l'échelle) n'ont pu gommer. La déformation supprime les différences qui ne sont pas dues à la forme intrinsèque de l'objet (mais par exemple à un biais introduit lors de l'acquisition des données). Celles qui subsistent sont considérées objectives, et permettent d'évaluer le degré de ressemblance entre l'objet et la référence. Cette technique a été nommée ainsi en 1962 par Hurley et Catell à partir de Procuste, brigand de la mythologie grecque qui forçait ses victimes à s'allonger sur un lit et modifiait leur taille par la force pour que celle-ci correspondît à la taille du lit. Cependant, le cœur théorique de la technique est de plus de 20 ans antérieur (Mosier, 1939). Améliorée et affinée depuis par de nombreuses publications scientifiques, l'analyse procustéenne est utilisée dans tous les champs où l'analyse de formes peut être utile, à l'instar entre autres de la biologie, de la psychologie, de l'archéologie et de la médecine. Procuste, personnage de la mythologie grecque, était un brigand qui forçait ses victimes à s'allonger sur son lit et leur étirait les jambes si les pieds ne touchaient pas le bout du lit, ou au contraire leur coupait les jambes à la hache si elles dépassaient du lit. La version scientifique de l'histoire, dans le domaine de l'analyse des formes, consiste à se donner pour lit une forme de référence, dont les propriétés sont connues, sur lequel on allongera des victimes venant d'un ensemble d'objets à étudier. Le problème consiste à comparer la forme du lit à la forme des victimes, opération difficile tant que l'une ne peut pas s'allonger sur l'autre.

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Concepts associés (3)
Statistical shape analysis
Statistical shape analysis is an analysis of the geometrical properties of some given set of shapes by statistical methods. For instance, it could be used to quantify differences between male and female gorilla skull shapes, normal and pathological bone shapes, leaf outlines with and without herbivory by insects, etc. Important aspects of shape analysis are to obtain a measure of distance between shapes, to estimate mean shapes from (possibly random) samples, to estimate shape variability within samples, to perform clustering and to test for differences between shapes.
Point d'intérêt (morphométrie)
thumb|Points d'intérêt pour une analyse morphométrique d'un pourpre. En morphométrie, un point d'intérêt (Landmark point en anglais) est un point d'un objet ou d'une forme dont la signification ou le positionnement reste cohérent au sein de la population d'objets étudiés. On distingue entre autres les points d'intérêts mathématiques et anatomiques. Des points d'intérêt mathématiques peuvent être un angle d'un polygone ou le milieu d'un segment. Un exemple de point d'intérêt anatomique est la jonction de deux os.
Computational anatomy
Computational anatomy is an interdisciplinary field of biology focused on quantitative investigation and modelling of anatomical shapes variability. It involves the development and application of mathematical, statistical and data-analytical methods for modelling and simulation of biological structures. The field is broadly defined and includes foundations in anatomy, applied mathematics and pure mathematics, machine learning, computational mechanics, computational science, biological imaging, neuroscience, physics, probability, and statistics; it also has strong connections with fluid mechanics and geometric mechanics.

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