Автоматизація повного циклу обробки кріомікроскопічних зображень: від збору до аналітики
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 collectio...
Gespeichert in:
| Datum: | 2025 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
Vinnytsia National Technical University
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/765 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Optoelectronic Information-Power Technologies |
Institution
Optoelectronic Information-Power Technologies| id |
oai:oeipt.vntu.edu.ua:article-765 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| spelling |
oai:oeipt.vntu.edu.ua:article-7652025-06-19T11:44:36Z Automation of the full cycle of cryomicroscopic image processing: from collection to analysis Автоматизація повного циклу обробки кріомікроскопічних зображень: від збору до аналітики Самохін, Ю.В. Аврунін, О.Г. кріомікроскопічні зображення автоматизація pipeline MinIO CVAT анотація штучний інтелект інференс візуалізація результатів Jupyter Docker хмарне зберігання наукова аналітика репродукованість обробка зображень дані масштабованість інструменти для анотації моделі машинного навчання cryo-microscopic images automation pipeline MinIO CVAT annotation artificial intelligence inference 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.. 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.. Vinnytsia National Technical University 2025-06-18 Article Article application/pdf https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/765 10.31649/1681-7893-2025-49-1-20-28 Optoelectronic Information-Power Technologies; Vol. 49 No. 1 (2025); 20-28 Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї; Том 49 № 1 (2025); 20-28 Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї; Том 49 № 1 (2025); 20-28 2311-2662 1681-7893 10.31649/1681-7893-2025-49-1 uk https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/765/699 |
| institution |
Optoelectronic Information-Power Technologies |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2025-06-19T11:44:36Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
кріомікроскопічні зображення автоматизація pipeline MinIO CVAT анотація штучний інтелект інференс візуалізація результатів Jupyter Docker хмарне зберігання наукова аналітика репродукованість обробка зображень дані масштабованість інструменти для анотації моделі машинного навчання |
| spellingShingle |
кріомікроскопічні зображення автоматизація pipeline MinIO CVAT анотація штучний інтелект інференс візуалізація результатів Jupyter Docker хмарне зберігання наукова аналітика репродукованість обробка зображень дані масштабованість інструменти для анотації моделі машинного навчання Самохін, Ю.В. Аврунін, О.Г. Автоматизація повного циклу обробки кріомікроскопічних зображень: від збору до аналітики |
| topic_facet |
кріомікроскопічні зображення автоматизація pipeline MinIO CVAT анотація штучний інтелект інференс візуалізація результатів Jupyter Docker хмарне зберігання наукова аналітика репродукованість обробка зображень дані масштабованість інструменти для анотації моделі машинного навчання cryo-microscopic images automation pipeline MinIO CVAT annotation artificial intelligence inference |
| format |
Article |
| author |
Самохін, Ю.В. Аврунін, О.Г. |
| author_facet |
Самохін, Ю.В. Аврунін, О.Г. |
| author_sort |
Самохін, Ю.В. |
| title |
Автоматизація повного циклу обробки кріомікроскопічних зображень: від збору до аналітики |
| title_short |
Автоматизація повного циклу обробки кріомікроскопічних зображень: від збору до аналітики |
| title_full |
Автоматизація повного циклу обробки кріомікроскопічних зображень: від збору до аналітики |
| title_fullStr |
Автоматизація повного циклу обробки кріомікроскопічних зображень: від збору до аналітики |
| title_full_unstemmed |
Автоматизація повного циклу обробки кріомікроскопічних зображень: від збору до аналітики |
| title_sort |
автоматизація повного циклу обробки кріомікроскопічних зображень: від збору до аналітики |
| title_alt |
Automation of the full cycle of cryomicroscopic image processing: from collection to analysis |
| description |
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.. |
| publisher |
Vinnytsia National Technical University |
| publishDate |
2025 |
| url |
https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/765 |
| work_keys_str_mv |
AT samohínûv automationofthefullcycleofcryomicroscopicimageprocessingfromcollectiontoanalysis AT avrunínog automationofthefullcycleofcryomicroscopicimageprocessingfromcollectiontoanalysis AT samohínûv avtomatizacíâpovnogocikluobrobkikríomíkroskopíčnihzobraženʹvídzborudoanalítiki AT avrunínog avtomatizacíâpovnogocikluobrobkikríomíkroskopíčnihzobraženʹvídzborudoanalítiki |
| first_indexed |
2025-09-24T17:29:40Z |
| last_indexed |
2025-09-24T17:29:40Z |
| _version_ |
1850410282129555456 |