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Cos’è DICOMweb e come funzionano QIDO-RS, WADO-RS e STOW-RS. Architetture, differenze con DICOM DIMSE e integrazione con PACS, viewer web e AI.

Scopri come combinare Vue 3, TypeScript e Tailwind CSS per creare componenti più modulari, prevedibili e a prova di errore. L’articolo presenta l’utilizzo di CVA e tailwind-merge per gestire le varianti di stile e prevenire i conflitti tra classi CSS.

Addio gestione del server: ecco come siamo passati da un'unica VM NixOS ai servizi gestiti di AWS Fargate. Scopri i vantaggi di buildare container Docker direttamente con Nix e come semplificare il deployment con l'Infrastructure as Code.

Industrializzare l'AI nel medical imaging: dall'integrazione DICOM all'orchestrazione dei modelli per trasformare un algoritmo in una soluzione utilizzabile nei workflow clinici.

Scopri le potenzialità di PyScript per portare Python nel browser tramite WebAssembly. Vantaggi, limiti e ambiti di applicazione per il web.

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.