Автоматизація повного циклу обробки кріомікроскопічних зображень: від збору до аналітики

Abstract

У статті розглядається процес автоматизації повного циклу обробки кріомікроскопічних зображень з використанням сучасних хмарних технологій, інструментів для анотації, штучного інтелекту та інтеграції з платформами для наукової аналітики. Описано pipeline, що включає етапи збору даних, їх зберігання за допомогою хмарного сховища MinIO, анотації зображень за допомогою CVAT, застосування моделей штучного інтелекту для інференсу та візуалізацію результатів. Окрема увага приділяється інтеграції з Jupyter для наукового аналізу та Docker для забезпечення масштабованості й репродукованості всього процесу. Висвітлюються переваги автоматизації, що забезпечують зручність, масштабованість, надійність та можливість повторного використання результатів у наукових дослідженнях, що значно підвищує ефективність і точність аналізу кріомікроскопічних зображень..

The article discusses the process of automating the full cycle of cryo-microscopic image processing using modern cloud technologies, annotation tools, artificial intelligence, and integration with platforms for scientific analytics. It describes a pipeline that includes stages such as data collection, storage using the MinIO cloud storage, image annotation with CVAT, the application of artificial intelligence models for inference, and result visualization. Special attention is given to the integration with Jupyter for scientific analysis and Docker to ensure scalability and reproducibility of the entire process. The advantages of automation are highlighted, providing convenience, scalability, reliability, and the ability to reuse results in scientific research, significantly enhancing the efficiency and accuracy of cryo-microscopic image analysis.