인류학에서의 기하학적 형태학

Geometric morphometrics in anthropology
유라시아 농어(Perca fluviatilis)의 형태측정학적 랜드마크 - journal.pone.0043641.g002

인류학에서 기하학적 형태측정학의 연구는 기술적, 방법론적 진보의 일부에 도움을 줌으로써 형태측정학 분야에 큰 영향을 끼쳤다.기하학적 형태측정학은 형태학적으로 구별되는 형상변수를 포착할 수 있는 데카르트 랜드마크와 반andmark 좌표를 사용하여 형상을 연구하는 접근법이다.랜드마크는 크기, 위치 및 방향과는 별도로 다양한 통계 기법을 사용하여 분석할 수 있으므로 관측되는 변수는 형태학에 기초한다.기하학적 형태측정학은 특히 진화 및 생물학적 과정과 관련된 다양한 형태의 변화를 관찰하기 위해 사용되며, 이는 물리 인류학의 [1][2][3][4][5][6]많은 질문에 대한 답을 탐구하는 데 사용될 수 있다.기하학적 형태측정학은 인류학에서 더 큰 하위 분야의 일부이며, 최근에는 가상 인류학으로 명명되었다.가상 인류학은 가상 형태학, 형태(예: 기하학적 형태학)와 [7]형태에 대한 다양한 정량적 분석을 수행하기 위해 표본의 가상 복사본을 사용하는 것을 살펴본다.

배경

기하학적 형태측정학 분야는 프란시스 갈튼(1822-1911)을 시작으로 수십 년 동안 방법과 접근법의 개선 축적을 통해 성장하였다.갈튼은 영국의 [6]인류학 연구소의 소장이자 박식한 사람이었다.1907년 그는 형상 [5][6]비교를 위한 기준선 등록 방식을 사용하여 얼굴 모양을 수량화하는 방법을 발명했다.이것은 나중에 프레드 북스타인에 의해 "2점 좌표" 또는 "북스타인 모양 좌표"[4][5]로 수정되었다.

1940년대에, 더시 웬트워스 톰슨 (생물학자이자 수학자, 1860-1948)은 발달 이론과 진화 이론을 바탕으로 생물학적 형태에 부가될 수 있는 계량화 방법을 연구했다.이것은 [8]변수를 포함하는 행렬 조작을 강조하는 다변량 형태 측정학의 첫 번째 분기로 이어졌다.1970년대 후반과 1980년대 초에 프레드 북스타인(현 비엔나 대학 인류학 교수)은 데카르트 변환을 사용하기 시작했고 데이비드 조지 켄달(통계학자, 1918-2007)은 기하학적 [8][9]공간에서 동일한 형상을 유지하는 도형을 별개의 점으로 취급할 수 있음을 보여주었다.마침내 1996년, 레슬리 마커스(고대학자, 1930-2002)는 동료들에게 유명한 외치 골격에 형태측정학을 사용하도록 설득했고, 이는 이러한 [9]방법의 적용의 중요성을 드러내는 데 도움을 주었다.

종래의 형태 측정법

버드모르포

전통적인 형태측정학은 다변량 통계 도구를 사용하여 그룹 간 또는 그룹 내 형태학적 변화를 연구하는 학문이다.모양은 길이 측정값, 카운트, 비율 및 [1][2][6]각도를 수집하고 분석하여 정의합니다.통계 도구는 표본 내 및 표본 간의 공변화를 정량화할 수 있다.전통적인 형태 측정에 사용되는 대표적인 통계 도구로는 주성분, 인자 분석, 표준 변동량 및 판별 함수 분석 등이 있습니다.또한 크기가 변화할 때 관찰되는 모양의 변화인 동위 측정법을 연구하는 것도 가능하다.그러나 선형 거리는 크기와 상관성이 높기 때문에 크기 보정에 관한 문제가 있습니다.이러한 상관관계를 수정하기 위해 여러 가지 방법이 제시되었지만, 이러한 방법은 서로 다르며 동일한 데이터 집합을 사용하여 다른 결과를 얻을 수 있습니다.또 다른 문제는 선형 거리가 항상 동일한 랜드마크로 정의되지 않아 비교 목적으로 [2]사용하기 어렵다는 것이다.형태측정학의 목표인 형태분석 자체에서 전통적인 형태측정학의 가장 큰 단점은 공간에서의 완전한 형태변화를 포착하지 못한다는 것입니다. 이것이 측정의 [2][6]기초가 되어야 하는 것입니다.예를 들어, 타원형 및 눈물 방울 형상의 길이와 폭을 동일한 치수로 비교하려고 하면 기존 형태 [2]측정법을 사용하여 동일한 것으로 간주됩니다.기하학적 형태측정학에서는 형상의 변동성을 더 많이 포착하여 이러한 문제를 해결하려고 합니다.

기하학적 형태학 연구의 단계

모든 기하학적 형태계 스터디를 성공적으로 수행하고 완료하기 위한 기본 구조가 있습니다.

  1. 디자인 연구: 당신의 목적/열정은 무엇입니까?이것을 탐구하기 위해 당신은 어떤 형태학을 포착해야 합니까?
  2. 데이터 수집: 랜드마크 세트 및 수집 방법 선택
  3. 데이터 표준화: 모든 표본에서 랜드마크를 비교할 수 있도록 만듭니다(중첩).
  4. 데이터 분석: 원래 질문과 연구 설계 방법에 따라 통계적 접근 방식을 선택합니다.
  5. 해석 결과: 통계 분석 결과를 가져와서 원래 샘플의 컨텍스트에 반영합니다.

데이터 수집 방법

랜드마크

첫 번째 단계는 랜드마크 세트를 정의하는 것입니다.랜드마크는 해부학적으로 인식할 수 있어야 하며 스터디의 모든 검체에 대해 동일해야 합니다.관찰하려는 모양을 올바르게 캡처하고 복제할 수 있도록 랜드마크를 선택해야 합니다.표본 크기는 선택한 랜드마크 양의 약 3배여야 하며 모든 [1][4][5]표본에 대해 동일한 순서로 기록해야 합니다.

세미랜드마크

3D 클리닝된 스캔된 회전

슬라이딩 랜드마크라고도 하는 세미랜드마크는 곡률을 따라 랜드마크의 위치를 식별할 수 없거나 반복할 [4][5]수 없을 때 사용됩니다.세미랜드 마크는 부드러운 곡선이나 [5]표면과 같은 어려운 영역의 모양을 포착함으로써 랜드마크 기반의 기하학적 형태 측정법을 다음 단계로 발전시키기 위해 만들어졌습니다.반andmark를 얻으려면 곡률은 여전히 정의 가능한 랜드마크에서 시작하고 끝나야 하며, 관찰된 형태학을 포착해야 하며, 일반 랜드마크에 대해 위에서 본 동일한 단계에서 표본 간에 상동성을 유지해야 하며, 숫자는 동일하고, [2][5]거리는 동일해야 한다.이 접근방식이 처음 제안되었을 때, 북스타인은 메쉬에서 표면을 따라 랜드마크를 조밀하게 샘플링하고 원하는 곡률을 [4]얻을 때까지 랜드마크를 서서히 솎아냄으로써 세미랜드마크를 획득할 것을 제안했다.새로운 랜드마크 프로그램이 프로세스를 지원하지만 전체 샘플에서 세미랜드마크가 동일하기 위해서는 아직 몇 가지 단계를 수행해야 합니다.세미랜드마크는 실제 원곡선 또는 지표면에 배치되지 않고 원곡선에 대한 접선 벡터 또는 지표면에 대한 접선 평면에 배치됩니다.새로운 프로그램에서의 세미랜드 마크의 슬라이딩은 나머지 샘플의 모델 표본이 될 표본을 선택하거나 접선 벡터의 계산 표본 평균을 사용하여 수행됩니다.세미랜드마크는 옵서버가 정의 가능한 랜드마크의 시작점과 종료점을 선택하고 쉐이프가 캡처될 때까지 이들 사이에서 슬라이드하면 대부분의 프로그램에 자동으로 배치됩니다.그런 다음 세미랜드 마크는 [5]샘플의 나머지 샘플에 매핑됩니다.표본마다 모양이 다르기 때문에 관찰자는 수동으로 랜드마크와 세미랜드마크가 나머지 표본의 표면에 있는지 확인해야 합니다.그렇지 않은 경우 표면에 닿도록 이동시켜야 하지만 이 프로세스에서도 올바른 위치가 유지됩니다.이 방법들은 아직 개선의 여지가 있지만, 현시점에서는 이것이 가장 일관된 옵션이다.매핑이 완료되면 이러한 세미랜드 마크는 통계 분석을 위한 랜드마크와 동일하게 취급할 수 있습니다.

변형 격자

이는 랜드마크나 세미랜드마크를 사용하는 것과는 다른 데이터 수집 방법입니다.이 접근법에서 변형 그리드는 형태학적 형상 차이와 변화를 포착하기 위해 사용된다.일반적인 생각은 그리드 [5]왜곡에 따라 표본 간 형상 변화를 기록할 수 있다는 것이다.북스타인은 점 [4]차이를 측정하는 두 개인 간의 매핑 함수를 계산하는 계산된 변형 그리드인 박판 스플라인(TPS) 보간 사용을 제안했다.기본적으로 TPS 보간에는 시료에 적용되는 템플릿 계산 그리드가 있으며 [4][5]템플릿의 다양한 변형에서 형상 차이를 읽을 수 있다.TPS는 2차원 데이터와 3차원 데이터 모두에 사용할 수 있지만 3차원 차이를 시각화하는 데는 덜 효과적이라는 것이 입증되었지만, CT 또는 MRI [5]스캔의 이미지나 볼륨 데이터에 쉽게 적용할 수 있습니다.

중첩

Generalized Procrustes 분석(GPA)

랜드마크 및 세미랜드마크 좌표를 각 시료에 기록할 수 있지만 크기, 방향 및 위치가 각 시료에 따라 다를 수 있으며 형상 분석에서 주의를 분산시키는 변수가 추가된다.이는 중첩을 사용하여 수정할 수 있으며, 가장 일반적인 응용 프로그램이 일반화된 Procrusted Analysis(GPA; 프로크러스트 분석)입니다.GPA는 공통 좌표계에서 [2][6]랜드마크를 겹쳐서 크기, 방향 및 위치의 변동을 제거합니다.모든 표본에 대한 랜드마크는 최소 제곱 추정을 기반으로 최적으로 변환, 회전 및 축척됩니다.첫 번째 단계는 각 표본의 랜드마크 간 제곱 및 합산 차이(제곱 프로크러스트 거리)를 최소화하기 위한 변환 및 회전입니다.그런 다음 랜드마크는 동일한 단위 중심 크기로 개별적으로 축척됩니다.중심 크기는 평균 위치에 대한 구성의 랜드마크 거리 제곱합에 대한 제곱근입니다.변환, 회전 및 축척은 모든 시료의 랜드마크 구성을 공통 좌표계로 가져오므로 유일한 다른 변수는 모양만 기준으로 합니다.이제 다변량 통계 [6]분석에서 새로 중첩된 랜드마크를 분석할 수 있습니다.

통계 분석

주성분분석(PCA)

일반적으로 주성분 분석은 데이터 집합의 기본 구조를 나타내기 위해 여러 상관 변수를 대체하는 중요한 변수를 구성하는 데 사용됩니다.이는 많은 랜드마크 세트가 데이터의 [5][6]전체 변동성을 조사하기 위해 이를 줄이지 않고는 구별하기 어려운 상관 관계를 생성할 수 있는 기하학적 형태측정학에서 도움이 된다.관측되고 분석되는 변수의 수가 표본 [6]크기를 초과해서는 안 되기 때문에 변수의 수를 줄이는 것도 필요합니다.주성분 점수는 표본의 공분산 행렬의 eigendecomposition을 통해 계산되며 프로크러스트 거리를 보존하기 위해 데이터를 회전시킵니다.즉, 주성분 분석은 일반화 공정 분석 중에 스케일링, 회전 및 변환된 형상 변수를 보존합니다.결과 주성분 점수는 고유 [5]벡터를 기반으로 형상 변수를 저차원 공간에 투영합니다.점수는 산점도 등 형상 변수를 살펴보는 다양한 방법으로 표시할 수 있습니다.분석되는 주요 성분이 질문되는 질문과 관련이 있는지 확인하기 위해 관찰되는 형상 변수를 살펴보는 것이 중요합니다.구성요소는 당면한 질문과 관련이 없는 형상 변수를 나타낼 수 있지만, 이러한 [6]구성요소는 특정 프로젝트에 대한 추가 분석에서 제외하는 것이 완벽하게 허용됩니다.

부분 최소 제곱(PLS)

부분 최소 제곱은 관측되는 변수의 수를 줄여 데이터에서 패턴을 더 쉽게 관측할 수 있다는 점에서 주성분 분석과 유사하지만 선형 회귀 모형을 사용합니다.PLS는 동일한 표본에서 측정된 두 개 이상의 변수 집합을 살펴보고 [5][6]집합 전체의 공분산 패턴을 가장 잘 나타내는 선형 조합을 추출하는 접근법입니다.선형 조합은 공분산을 최적으로 기술하고 다른 집합을 비교하는 저차원 출력을 제공합니다.집합 사이에 존재하는 형상 변동 공분산, 평균 형상 및 기타 형상 공분산을 사용하는 이 방법은 그룹 차이의 유의성을 확인하는 데 이상적입니다.PLS는 성적 이형성, 또는 개체군, 아종,[6] 그리고 종 수준에서 발견되는 다른 일반적인 형태학적 차이와 같은 것들을 살펴보는 연구에서 많이 사용되어 왔다.또한 집합 간에 발견된[5] 형상 공분산에 영향을 미칠 수 있는 기능적, 환경적 또는 동작적 차이를 살펴보는 데 사용되었습니다.

다변량 회귀 분석

다중 또는 다변량 회귀 분석은 여러 독립 또는 예측 변수와 종속 또는 영향력 있는 변수 간의 관계를 살펴보는 방법입니다.외부 영향을 기반으로 형상 변수를 분석할 때 기하학적 형태 측정학에서 가장 적합합니다.예를 들어, 특정 [4][5][6]환경에서 연령이나 시간 경과에 따른 발달과 같은 기능적 또는 환경적 변수가 부착된 연구에 사용할 수 있습니다.중심 크기의 로그(표지점 거리 합계의 제곱근)를 기반으로 하는 형상 다변량 회귀 분석은 동위계 연구에 이상적입니다.알로메트리는 성장과 크기의 생물학적 매개변수에 기초한 형상의 분석입니다.이 방법은 종속 형상 변수의 수 또는 공분산의 영향을 받지 않으므로 회귀 계수의 결과는 형상 [5]변형으로 볼 수 있습니다.

인류학의 일부 응용 프로그램

인류의 진화

인간의 뇌

인간의 뇌는 시각피질, 측두엽, 두정피질의 크기와 증가된 회전(뇌의 주름)으로 다른 종과 다르다.왜 이러한 변화가 일어났는지, 그리고 어떻게 그것이 인지 및 행동에 기여했는지에 대한 많은 의문들이 있어왔으며, 이것은 인류 진화에 있어 중요한 질문이다.기하학적 형태 측정법은 뇌 조직이 화석 기록에 보존되지 않기 때문에 정보를 수집하기 위해 가상 내핵스트(두개 안쪽의 깁스)를 사용하여 이러한 질문의 일부를 탐구하는 데 사용되었습니다.기하학적 형태측정학은 뇌의 [10]크기가 비슷한 현생인류와 네안데르탈인 사이의 차이와 같은 작은 형태의 차이를 드러낼 수 있다.Neubauer와 동료들은 3D 랜드마크와 반andmarks를 사용하여 뇌의 성장을 관찰하기 위해 침팬지와 현생인류의 내핵을 관찰했다.그들은 [10][11]인간의 뇌 발달에 침팬지에게는 일어나지 않는 두정 및 소뇌 부위의 확장을 보여주는 "글로벌화 단계"가 초기라는 것을 발견했다.군즈와 동료들은 연구를 더 확장했고 네안데르탈인에게는 "글로벌화 단계"가 일어나지 않고 대신 네안데르탈인의 뇌 성장이 침팬지와 더 비슷하다는 것을 발견했다.이 차이는 다른 조직과 인지기능을[10][12][13] 이끌어낸 인간 뇌의 몇 가지 중요한 변화를 가리킬 수 있다.

플라이스토세 두개골 형태학

유라시아와 아프리카로부터 온 중기의 플레이스토세 호민 두개골 사이의 관계에 대한 많은 논쟁이 있어왔다. 왜냐하면 그들은 원시적인 특징과 파생된 특징의 모자이크를 보여주기 때문이다.이 표본들에 대한 두개골 형태학 연구는 중기의 유라시아 화석이 호모 에렉투스와 네안데르탈인과 현생인 같은 후기 인류 사이의 변화라는 주장을 만들어냈다.그러나 유럽과 아프리카 화석은 단일 분류군에서 나온 것이라는 주장과 네안데르탈인의 혈통을 포함시켜야 한다는 주장의 양면성이 있다.Harvati와 동료들은 논쟁에 더하기 위해 3D 랜드마크를 사용하여 네안데르탈인과 유럽 중기의 얼굴 화석을 수량화하기로 결정했다.그들은 어떤 특징들은 더 네안데르탈인과 같은 반면 다른 특징들은 원시적이고 아마도 중기의 플라이스토세 아프리카 인류에서 나왔을 것이라는 것을 알아냈다. 그래서 그 논쟁은 여전히 어느 [10][14]쪽으로든 갈 수 있다.Freidline과 동료들은 3D 랜드마크와 반andmark를 사용하여 현대 및 플라이스토세 인류의 성인 및 아성인의 두개골을 관찰함으로써 논쟁을 더했습니다.그들은 유럽과 아프리카에서 온 중기의 플라이스토세 화석들 사이의 얼굴 형태학에서 유사점을 발견했고, 기간을 기준으로 한 플라이스토세 동안의 얼굴 형태학에서 차이를 발견했다.이 연구는 또한 네안데르탈인과 중기의 플레이스토세 인류를 구분하는 코 구멍의 크기와 안면 중간 예후 정도와 같은 특징들이 모두량학상의 차이[10][15] 때문일 수 있다는 것을 발견했다.

현대인의 변이

두개골의 조상과 성별 추정

크라니아는 범죄 현장이나 대량 사망과 같은 법의학적 맥락에서 조상과 성을 분류하는 데 사용될 수 있습니다.2010년, 로스와 동료들은 기하학적 형태측정학을 사용하여 모집단별 분류 기준에 대한 데이터를 수집하기 위해 미국 법무부로부터 연방 자금을 제공받았다.이들의 목표는 인간 두개골의 3D 랜드마크에서 광범위한 인구 데이터베이스를 만들고, 알려지지 않은 개체 분류를 위한 인구별 절차를 개발 및 검증하며, 법의학적 식별에 사용할 소프트웨어를 개발하는 것이었다.그들은 현미경 디지타이저를 사용하여 유럽, 아프리카, 히스패닉 인구의 75개 두개골 안면 랜드마크에 3D 랜드마크를 설치했습니다.그들이 개발한 3D-ID라고 불리는 소프트웨어는 알려지지 않은 개인을 가능한 성별과 조상으로 분류할 수 있으며 단편적이고 손상된 표본이 [16]사용될 수 있게 해준다.전체 원고의 사본은 여기에서 찾을 수 있습니다: 인간 두개골 분류를 위한 기하학적 형태 측정 도구

os coxae의 추정

기하학적 형태 측정법은 또한 os 콕새와 같은 인체의 두개골 후 뼈에서 발견되는 약간의 형태 변화를 포착하기 위해 사용될 수 있다.Bierry와 동료들은 폐색공의 모양을 보기 위해 104명의 개인에게 현대의 성인 골반뼈의 3D CT 재구성을 사용했다.크기 인자를 제거하기 위한 정규화 기술 후, 그들은 모양을 포착하기 위해 랜드마크와 반andmarks로 폐쇄공의 윤곽을 그렸습니다.그들은 폐쇄공(Obturator foramen)을 선택했다. 왜냐하면 폐쇄공은 수컷은 타원형이고 암컷은 삼각형이기 때문이다.그 결과 판별 푸리에 [17]분석을 사용한 분류 정확도는 남성의 경우 88.5%, 여성의 경우 80.8%이다.Gonzalez와 동료들에 의해 수행된 또 다른 연구는 장골과 좌골골의 완전한 형태를 포착하기 위해 기하학적 형태측정학을 사용했다.그들은 포르투갈 코임브라 박물관의 문서화되어 있지 않은 골반뼈 컬렉션에서 나온 121개의 왼쪽 골반뼈의 2D 사진 이미지에 랜드마크와 반andmark를 배치했습니다.골반 뼈의 출처가 불분명하기 때문에, 그들은 K-평균 클러스터 분석을 사용하여 판별 기능 분석을 수행하기 전에 성별 범주를 결정했다.결과는 좌골절단부 90.9%, 좌골절단부 93.4~[18]90.1%에 대한 분류 정확도를 보였다.

고고학적 집합체의 형상 변화

고고학에서, 기하학적 형태측정학은 유형학적, 기술적 변화에 대한 질문에 답하기 위해 유물의 형태 변화나 표준화를 조사하는데 사용된다.대부분의 응용 프로그램은 석기 도구에서 다른 조립품 그룹 간의 형태 변화를 측정하여 [19][20][21][22][23]그 기능을 이해하기 위한 것입니다.도자기 모양에 대한 몇몇 응용은 도자기 생산을 탐구하기 위한 표준화 수준과 그것이 사회 [24][25][26]조직에 미치는 영향을 파악하는 것이다.

스탠다드

아래 목록은 형태측정학을 포괄적으로 이해하고자 하는 사용자를 위한 표준 제안서입니다(색상으로 참조).

- 레드북: 북스타인, F.L., B.체르노프, R. 엘더, J. 험프리, G. 스미스, R.스트라우스.1985. 진화생물학의 형태측정학

  • 형태측정학의[27] 중요성을 소개하는 최초의 논문 모음 중 하나

블루북: 롤프, F.J., F.L. 북스타인(ed.1990년 미시간 형태측정학 워크숍 진행

  • 데이터 수집, 다변량 방법, 개요 데이터 방법, 랜드마크 데이터 방법 및 호몰로지[8] 문제를 다루는 논문 모음

오렌지북: 북스타인, F. L. 1991.랜드마크 데이터를 위한 형태 측정 도구.기하학과 생물학

  • 형태측정학에[4] 대한 광범위한 배경을 가진 널리 인용된 논문 모음

- 블랙북: 마르쿠스, L. F., E. 벨로, A. 가르시아-발데카스. 1993년.형태 측정학에 대한 기여

  • 형태측정학 및 데이터[28] 수집의 기본을 다루는 논문 모음

- The Green Book : 젤디치, M. L., D. L. Swiderski, H. D.시트, 그리고 W. L. 핑크.2004. 생물학자를 위한 기하학적 형태측정학 : 입문서

  • 기하학적[3] 형태측정학에 관한 최초의 장서

장비.

골재건
전단 워프 알고리즘을 사용한 마우스 두개골의 볼륨 렌더링(CT 스캔)

2D 기기

3D 기기

  • 현미경 디지타이저: 로봇 팔로 3D 랜드마크와 측정치를 수동으로 수집합니다.
  • 레이저 스캐너 현미경: 레이저로 물체의 표면을 수동으로 훑어서 3D 랜드마크를 스캔합니다.
  • NextEngine 레이저 스캐너: 레이저로 물체의 표면을 자동으로 스위프하여 3D 랜드마크를 스캔합니다.
  • 컴퓨터 단층 촬영 스캔(CT 스캔): X선 영상 슬라이스를 결합하여 3D 랜드마크를 위한 표면을 만듭니다.

유용한 링크

  • Stony Brook의 형태측정학:이것은 F가 운영하는 웹사이트입니다.뉴욕주 스토니브룩에 있는 스토니브룩 대학 인류학과의 제임스 롤프입니다.그 웹사이트는 형태측정학을 연구하는 사람들에게 많은 정보와 도구를 제공한다.컨텍스트 섹션에는 회의/워크샵/코스 정보, 소프트웨어 다운로드, 사용 가능한 데이터, 참고 문헌, 용어집, 사람, 하드웨어 등이 포함됩니다.
  • 형태측정학 웹사이트:이것은 Dennis E가 운영하는 웹사이트입니다.MORMEM 메일링 리스트/토론 그룹과 같은 형상 분석과 관련된 서비스를 슬라이스하여 제공합니다.또, 기하학적 형태 측정을 위한 다른 온라인 자원에의 링크도 제공합니다.
  • 3D-ID, 법의학자를 위한 Crania 기하학적 형태학 분류: 3D-ID는 Ross, Slice 및 Williams가 개발한 소프트웨어로, 현대의 Crania에서 수집된 3D 좌표 데이터를 포함하고 있으며 법의학 식별 목적으로 사용할 수 있습니다.
  • 막스 플랑크 진화 인류학 연구소:막스 플랑크 진화 인류학 연구소는 진화 유전학, 인류 진화학, 언어학, 영장류학, 발달/비교 심리학 등과 관련된 다양한 과학자들을 보유한 연구소입니다.인간진화과에는 3D 영상화에 중점을 두고 화석을 연구하는 고인류학자들이 상주해 계통유전학과 뇌발달을 분석한다.
  • NYCEP(New York Consortium in Evolutionary Primatology): NYCEP는 미국 자연사 박물관 및 기타 관련 기관이 운영하는 자연 인류학 컨소시엄입니다.이 프로그램의 한 섹션에는 형태측정학, 3D 스캔 및 이미지 분석 장비와의 비교 형태학에 중점을 둔 인간 진화 연구를 위한 직원과 연구실이 있습니다.

레퍼런스

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