PACSonWEB 3.3.600 : la nouvelle version propose l’enregistrement volumétrique, des performances de rendu plus rapides et de nouveaux outils de collaboration pour les rapports

Avec le lancement de PACSonWEB 3.3.600, nous proposons désormais l’enregistrement volumétrique, des performances de rendu plus rapides et de nouvelles options de collaboration pour les rapports. Parmi les améliorations relatives aux rapports, citons les rapports à auteurs multiples, la possibilité de visualiser et de comparer toutes les versions d’un rapport (les différences étant automatiquement mises en évidence) et la sauvegarde automatique, afin de s’assurer que le travail ne soit pas perdu en raison d’une connexion défectueuse ou d’une interruption. Nous continuons à mettre l’accent sur les moyens d’améliorer et de rationaliser votre workflow, et à faire en sorte que PACSonWEB montre la voie en tant que véritable solution de diagnostic basée sur le cloud. 



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de la PACSonWEB 3.3.600 en action.

 

 

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Voici les principales améliorations de PACSonWEB 3.3.600 :

Dbullet Maintenant avec enregistrement volumétrique

Lors du diagnostic d’images médicales, les radiologues et les médecins lecteurs comparent souvent les nouvelles images avec les précédentes, afin d’évaluer l’évolution dans le temps pour, par exemple, déterminer si une lésion suspecte a grandi, et dans quelles proportions.

Placer côte à côte deux images radiologiques ne pose pas de problème. Mais la comparaison précise de deux acquisitions d’imagerie volumétrique (par exemple deux examens CT ou deux IRM) est plus difficile. Dans PACSonWEB 3.3.600, nous avons ajouté un algorithme d’‘enregistrement d’image’ pour automatiser la tâche fastidieuse d’aligner deux scans volumétriques, ce qui vous épargne cette peine et vous permet de gagner du temps.


Dbullet 
Des performances de rendu d’image plus rapides

PACSonWEB dispose déjà de nombreuses optimisations concernant les performances de rendu d’image. Toutefois, lorsque les utilisateurs manipulaient des images haute résolution et utilisaient en même temps la reconnaissance vocale, on pouvait atteindre les limites de la solution cloud-native.

À présent, avec PACSonWEB 3.3.600, les performances de rendu des images sont encore meilleures, avec pour but de garantir que, même dans les scénarios les plus exigeants, l’utilisateur ne soit pas retardé dans le processus de diagnostic.

Historiquement, les applications web étaient limitées par de nombreuses contraintes imposées par le navigateur et ne pouvaient pas rivaliser avec les applications desktop traditionnelles en termes de performances. Cependant, avec l’arrivée des API JavaScript modernes, cet écart se comble rapidement. Un exemple : la nature traditionnellement monofilaire des applications JavaScript. Bien que la boucle d’événements d’un navigateur ait été fortement optimisée, cela ne peut masquer le fait que tout le travail JavaScript doit être effectué de manière séquentielle.

Pour PACSonWEB, les tâches dont la charge CPU est la plus élevée sont le rendu et la reconnaissance vocale. Dans le pire des cas, lorsque ces charges de travail se disputent de précieux cycles CPU sur le thread JavaScript principal, nous avons pu observer deux effets profondément négatifs :

  • La tâche elle-même doit attendre un certain temps dans la file d’attente de la boucle d’événements, et le rendu est saccadé par exemple.
  • D’autres tâches importantes sont également retardées, entraînant par exemple la dégradation de l’interactivité de l’interface utilisateur.

En utilisant des API JavaScript modernes, PACSonWEB parvient à délester la plupart des calculs sur des threads d’arrière-plan. Pour ce faire, il utilise une combinaison de Web Workers1, SharedArrayBuffer2 et OffscreenCanvas3.

Au lieu de simplement dessiner sur le canevas HTML à partir du thread principal, PACSonWEB reproduit les images en utilisant la stratégie suivante :

  1. Un Web Worker à usage unique est lancé pour chaque fenêtre visible.
  2. Les demandes de rendu sont envoyées à ce worker pour chaque manipulation (zoom/pan/WL/..).
    1. Les données pixel brutes originales sont encapsulées dans un SharedArrayBuffer afin de minimiser le transfert de données entre le thread principal et les Web Workers.
  3. Le worker calcule l’image finale et la dessine sur un OffscreenCanvas.
    1. En coulisses, cet OffscreenCanvas est connecté à un canevas visible à l’écran, ce qui permet à l’utilisateur de voir le résultat.

Le résultat final : une réduction significative de la charge sur le thread JavaScript principal, ce qui a un impact positif sur l’interactivité de l’interface utilisateur et l’évolutivité en général.

Dbullet Amélioration du reporting  Avec la version 3.3.600, nous apportons trois améliorations clés en matière de reporting – rapports multi-auteurs, rapports par version et sauvegarde automatique – afin de rationaliser et d’améliorer encore davantage le processus de reporting.

Dbullet 
Rapports multi-auteurs  Les workflows de reporting sont désormais pris en charge lorsque plusieurs utilisateurs contribuent au contenu du rapport. Par exemple, un radiologue résident peut envoyer le rapport à un superviseur pour examen et validation finale. Ou deux radiologues peuvent collaborer pour créer un rapport PET-CT. Ces workflows incluent la possibilité, pour les contributeurs au rapport, de s’envoyer des messages.

Dbullet 
Versions du rapport  Il peut y avoir plusieurs versions d’un même rapport tout au long de sa durée de vie, surtout si plusieurs personnes collaborent à sa création. Les différentes versions du rapport peuvent désormais être consultées, et les différences entre deux versions sont automatiquement mises en évidence.

DbulletSauvegarde automatique – 
Le reporting de cas complexes peut prendre un certain temps. Si, pour une raison quelconque, la connexion avec le serveur est perdue au cours du processus de reporting, le médecin lecteur n’a pas envie de perdre l’entièreté du contenu du rapport et de tout recommencer. Grâce à la nouvelle fonction de sauvegarde automatique, les utilisateurs peuvent facilement récupérer les rapports interrompus et reprendre là où ils en étaient.

 

 

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