MicroVIP: Microscopy image simulation on the Virtual Imaging Platform
Ali Ahmad,
Guillaume Vanel,
Sorina Camarasu-Pop,
Axel Bonnet,
Carole Frindel,
David Rousseau
Affiliations
Ali Ahmad
Centre de Recherche en Acquisition et Traitement de l’Image pour la Santé (CREATIS), CNRS UMR 5220 – INSERM U1206, Université Lyon 1, Insa de Lyon, Lyon, France; Laboratoire Angevin de Recherche en Ingénierie des Systèmes (LARIS), UMR INRAE IRHS, Université d’Angers, 62 Avenue Notre Dame du Lac, 49000 Angers, France
Guillaume Vanel
Centre de Recherche en Acquisition et Traitement de l’Image pour la Santé (CREATIS), CNRS UMR 5220 – INSERM U1206, Université Lyon 1, Insa de Lyon, Lyon, France
Sorina Camarasu-Pop
Centre de Recherche en Acquisition et Traitement de l’Image pour la Santé (CREATIS), CNRS UMR 5220 – INSERM U1206, Université Lyon 1, Insa de Lyon, Lyon, France
Axel Bonnet
Centre de Recherche en Acquisition et Traitement de l’Image pour la Santé (CREATIS), CNRS UMR 5220 – INSERM U1206, Université Lyon 1, Insa de Lyon, Lyon, France
Carole Frindel
Centre de Recherche en Acquisition et Traitement de l’Image pour la Santé (CREATIS), CNRS UMR 5220 – INSERM U1206, Université Lyon 1, Insa de Lyon, Lyon, France
David Rousseau
Laboratoire Angevin de Recherche en Ingénierie des Systèmes (LARIS), UMR INRAE IRHS, Université d’Angers, 62 Avenue Notre Dame du Lac, 49000 Angers, France; Corresponding author.
MicroVIP is an open source software that assembles, in a unified web-application running on distributed computing resources, simulators of the main fluorescent microscopy imaging modalities (with existing codes or newly developed). MicroVIP provides realistic simulated images including several sources of noise (microfluidic blur effect, diffraction, Poisson noise, camera read out noise). MicroVIP also includes a module which simulates single cells with fluorescent markers and a module to analyze the simulated images with textural and pointillist feature spaces. MicroVIP is shown to be of value for supervised machine learning. It allow to automatically generate large sets of training images and virtual instrumentation to optimize the optical parameters before realizing real experiments.