罗马诺夫绵羊颅骨性别二态性的三维形态计量学研究：人工与自动标志点定位技术的比较分析

本研究针对传统人工标志点(landmarking)定位在3D几何形态计量学中耗时且存在主观偏差的问题，研究人员采用ALPACA自动标志点系统与人工方法对比，系统评估了罗马诺夫绵羊颅骨性别二态性。结果显示两种方法均能有效识别性别差异特征区域，其中人工标志点在PCA分析中区分度更优，而自动方法显著提升效率并降低人为误差。该研究为兽医解剖学、法医鉴定等领域提供了AI辅助形态分析的标准化方案。

　　

在动物形态学研究领域，准确量化物种的性别差异特征一直是重要的基础课题。传统的人工测量方法不仅效率低下，还容易受到研究者主观判断的影响。特别是对于罗马诺夫绵羊这种具有重要经济价值的品种，其颅骨结构的性别差异研究对育种选择、考古鉴定等应用具有重要意义。然而，现有技术难以在精度和效率之间取得平衡，这促使研究人员探索人工智能辅助的解决方案。

安卡拉大学兽医学院解剖学系的研究团队在《Annals of Anatomy - Anatomischer Anzeiger》发表了一项创新研究。该团队采用高分辨率计算机断层扫描(CT)技术，以0.6mm层厚扫描30例(15雄/15雌)1岁龄罗马诺夫绵羊颅骨样本。通过对比传统人工标志点定位与ALPACA自动标志点系统的表现，系统评估了两种方法在检测颅骨性别二态性方面的效能。研究运用广义普氏分析(GPA)和主成分分析(PCA)进行三维形状分析，所有统计检验均在PAST软件中完成。

关键技术方法包括：1)采用严格质量控制的高分辨率CT扫描；2)基于38个解剖学标志点的人工定位；3)ALPACA算法自动标志点识别；4)三维几何形态计量学分析；5)多变量统计验证。样本来自单一农场的标准化育种项目，确保遗传背景和环境因素的一致性。

【Manual Landmarking】人工标志点分析识别出29个主成分，PC1-PC3分别解释27.0%、15.87%和11.64%的变异。枕骨大孔、枕髁、鼻前棘等区域显示出最显著的性别差异，累计解释54.51%的形状变异。

【Results】比较研究发现：人工方法在PCA散点图中呈现更好的性别区分度，而ALPACA在鼻区、齿槽和颅底等区域表现出生物学意义的识别能力。两种方法均证实存在统计学显著的性别二态性，自动方法处理速度提升约15倍。

【DISCUSSION】形态差异主要体现在枕外隆凸、项嵴线等与肌肉附着相关的结构，反映雄性需要更强壮的颈部肌肉支持。自动方法虽然效率优势明显，但在精细结构识别上仍需优化，特别是对枕区复杂形态的捕捉。

【LIMITATION】研究承认样本量有限，且未充分考虑环境因素对颅骨发育的影响。未来需扩大样本规模并整合多组学数据提升分析深度。

这项研究的重要意义在于：首次系统评估了AI辅助标志点定位在绵羊颅骨形态分析中的适用性，为传统形态计量学提供了标准化、高通量的替代方案。ALPACA算法展现的重复性优势特别适合大规模考古学和法医应用。研究发现的人工方法在性别区分上的优势，为算法优化提供了明确方向。该成果不仅推动了兽医解剖学研究方法的革新，也为相关领域的数字化转型升级提供了重要参考。