Детальная информация

Тема выпускной квалификационной работы: «Обработка временных серий экспериментальных изображений движения колоний плюрипотентных клеток человека». В данной работе разработан программный пакет на языке Python, позволяющий улучшить работу существующего программного пакета, который работает на основе заданного сценария, осуществляя пост обработку полученных результатов на существующем шаге и уточняющий результаты сравнивая их с предыдущим шагом. Также предусмотрена возможность однократной обработки биоинформатического изображения, что позволяет наглядно сопоставить кадры и определить причины возникших проблем. Результаты работы текущего программного пакета значительно улучшены — они стали более точными и информативными, что представляет ценность для исследователей и специалистов в биологии и медицине. Было проведено тестирование и анализ разработанных методов и инструментов на заранее подготовленном наборе данных — серии изображений колоний плюрипотентных стволовых клеток человека (линии AD3, CaSR, H9 и iPSC 004), полученных с использованием прижизненной микроскопии. Это способствовало повышению качества детекции и отслеживания траектории движения колоний.

Topic of the final qualifying work: Processing of time series of experimental images of human pluripotent cell colony movement. In this work, a software package was developed in the Python programming language, allowing the improvement of the operation of the existing software package, which works based on a predefined scenario, performing post-processing of the obtained results at the current step and refining the results by comparing them with the previous step. Additionally, the possibility of single-time processing of a bioinformatic image is provided, which allows a visual comparison of the frames and identification of the causes of the arising problems. The results of the current software package were significantly improved — they became more accurate and informative, which is of value to researchers and specialists in biology and medicine. Testing and analysis of the developed methods and tools were carried out on a pre-prepared dataset — a series of images of human pluripotent stem cell colonies (lines AD3, CaSR, H9, and iPSC 004), obtained using live-cell microscopy. This contributed to improving the quality of detection and tracking the movement trajectory of the colonies.