В данной работе разработан программный пакет на языке Python, который позволяет производить трекинг колоний клеток на основе заданного набора биоинформатических изображений. Пакет также поддерживает параллельную работу скрипта, что позволяет более эффективно использовать вычислительные ресурсы. В результате процесс обработки биоинформатических изображений существенно улучшился: он стал более эффективным, воспроизводимым и понятным для исследователей и специалистов в области биологии и медицины. Проведено тестирование и оценка разработанных методов и инструментов на подготовленном наборе данных, включающем изображения колоний плюрипотентных клеток человека на питательной среде в ходе прижизненой съемки экспериментальных препаратов. Это помогло улучшить отслеживание колоний клеток и повысить точность анализа.

In this work, a software package developed in Python is presented, which allows tracking of cell colonies based on a given set of bioinformatics images. The package also supports parallel execution of the script, enabling more efficient use of computational resources. As a result, the process of bioinformatics image processing has significantly improved, becoming more efficient, reproducible, and comprehensible for researchers and specialists in the fields of biology and medicine. The developed methods and tools were tested and evaluated on a prepared dataset including images of human pluripotent cell colonies on nutrient medium during lifetime imaging of experimental preparations. This helped to improve the tracking of cell colonies and increase the accuracy of the analysis.

• Тема выпускной квалификационной работы
  • Введение
  • 1. ФОРМАЛИЗАЦИЯ ЗАДАЧИ
  • 2. БАЗОВЫЕ АЛГОРИТМЫ РАБОТЫ С ИЗОБРАЖЕНИЯМИ
  • 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ
  • 4. Эксперименты и сравнительный анализ
  • Выводы
  • Заключение
  • Словарь терминов
  • Список использованных источников