Тема выпускной квалификационной работы : «Автоматическое программирование и аннотирование сценариев обработки изображений в биоинформатике». В данной теме разработана система автоматической обработки изображений, которая поможет нам обрабатывать заданные графики обработки изображений. Эта система делает процесс обработки интуитивно понятным и высокоточным. Алгоритмы обработки изображений встроены в модуль function.py с помощью таких инструментов, как Prostak , OpenCv ,Область применения : Во всей области обработки изображений, но приоритет отдается биологии и процессу биологических исследований. Методы исследования - Разработка программ, тестирование, анализ, испытание, сравнение. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Написать программу, которая будет по имеющемуся графу генерировать код на Python, который можно будет редактировать: добавлять или исключать операции, заменять операции, и т.д. 2. Вместе с кодом должно создаваться текстовое описание процедуры, в котором описываются все шаги и основные свойства операций. 3. Из созданной нами программы давайте рассмотрим примеры исследований и конкретные генные экспрессии. 4. Оценить результаты, полученные с помощью системы обработки изображений, и сделать комментарии о возможностях системы. Система решила проблему последовательности обработки изображений в биологии, однако этот процесс происходит в основном с небольшим набором входных данных. Мы можем продолжать исследования и развивать проекты так, чтобы они подходили для реальности больших наборов данных.

Topic of the graduate qualification work : "Automatic programming and annotation of image processing scripts in bioinformatics". In this topic we developed a system of automatic image processing, which will help us to process given image processing scripts. This system makes the processing intuitive and highly accurate. The image processing algorithms are built into the function.py module using tools such as Prostak , OpenCv ,Scope: In the whole field of image processing, but priority is given to biology and biological research processResearch methods - Program development , testing , analysis , testing , comparisonTasks that were solved during the research: 1. To write a program that will generate code in Python based on the available graph, which can be edited: add or exclude operations, replace operations, etc. 2. Along with the code, a text description of the procedure should be created, which describes all the steps and the basic properties of the operations. 3. from the program we created, let's look at examples of research and specific gene expressions. 4. Evaluate the results obtained with the image processing system and make comments about the capabilities of the system. The system has solved the problem of sequential image processing in biology, but this process occurs mostly with a small set of input data. We can continue to research and develop the designs so that they fit the reality of large data sets.