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.
Regardez la vidéo pour voir les points fortsde la PACSonWEB 3.3.600 en action.
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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.
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 :
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 :
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.
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