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Oltre l’algoritmo: come industrializzare l’AI nel medical imaging
Industrializzare l'AI nel medical imaging: dall'integrazione DICOM all'orchestrazione dei modelli per trasformare un algoritmo in una soluzione utilizzabile nei workflow clinici.
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Python nel browser: esplorando le potenzialità di PyScript
Scopri le potenzialità di PyScript per portare Python nel browser tramite WebAssembly. Vantaggi, limiti e ambiti di applicazione per il web.
15 Lug 26
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HL7 Integration nei software medicali
07 Lug 26
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FHIR Integration per piattaforme healthcare
07 Lug 26
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Pipeline Proprietarie, Zero Allucinazioni: Pre-Processing Medicale con gli Algoritmi Genetici
Il pre-processing immagini medicali basato su modelli deep learning introduce elevati rischi di allucinazioni visive e problemi di conformità normativa a causa della natura black-box delle reti neurali. L'utilizzo degli algoritmi genetici risolve queste criticità, offrendo un'ottimizzazione automatica, deterministica e totalmente interpretabile che garantisce la massima accuratezza diagnostica e l'autonomia dai costruttori.
30 Giu 26
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PACS e DICOM: differenze, integrazione e workflow imaging
23 Giu 26
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Protocollo DICOM: sfide e best practice nell’imaging medicale
23 Giu 26
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Introduzione alla programmazione funzionale col linguaggio Nix
22 Giu 26
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Architetture Visualizzazione 3D: Analisi Comparativa tra SSR e CSR
03 Giu 26
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Dal PACS alla segmentazione dentale AI: integrazione di TotalSegmentator + ToothFairy in DICOM Vision®
Dal PACS alla segmentazione dentale AI: con DICOM Vision integriamo TotalSegmentator e ToothFairy in un workflow DICOM-native, più fluido, controllato e vicino ai processi reali di imaging medicale. Un approccio che riduce i passaggi manuali e rende l’AI più facile da usare, visualizzare e revisionare.
22 Mag 26
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