我正在寻找一种方法来压缩dicom文件并将它们发送到远程服务器（在我的情况下是nodejs）
我尝试了bz2压缩，它似乎在大型dicom文件上运行得很好（用10 Mb文件测试它给了我一个5Mb压缩文件）。
当谈到小尺寸（如250Kb文件）时，我的尺寸减少了几kb（大多数情况下为5到10 kb），这是不值得的
有人可以解释一下为什么bz2能够很好地处理大型dicom文件，并且有更好的方法来压缩我可以使用的dicom文件，以便通过互联网发送它们。
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如果要使用图像压缩DICOM数据集，建议使用DICOM Standard支持的压缩类型之一。这包括有损和无损JPEG，JPEG 2000，JPEG-LS和RLE等等。 Standard还支持使用基于标准的压缩技术对扩展灰度（12-16位灰度）进行编码。
传输语法元素（0002,0010）将指示DICOM数据集中的图像是否已经压缩。例如，与原始图像相比，重新压缩已经压缩的图像将显得具有较小的压缩率。因此，最佳测量方法是与原始未压缩图像进行比较。如果原始图像已经压缩，则可以使用（行x列x分配的位数/ 8 x每像素采样数x帧数）计算未压缩的图像大小。此外，压缩比将根据所使用的图像类型（颜色与灰度）和压缩技术而变化。通常，在处理真彩色图像与灰度图像（如X-RAY）时，您将获得更好的压缩效果。
至于使用HTTP上传文件，您还可以使用DICOM标准定义的服务，如DICOMWeb（STOW-RS）REST服务。
我为LEAD Technologies工作，如果你想在你的DICOM文件上测试各种压缩，我们有一个演示exe（传输语法），它附带我们免费的60天评估SDK，你可以用它进行测试。此外，还有一个用于测试DICOMWeb REST服务的演示。您可以从我们的网站下载评估版。
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没有一种解决方案完全适合所有人......
BZ2 基于以下原则：图像中经常出现的“颜色”（或灰度值，但我将使用“颜色”）在编码中使用比颜色更少的位编码很少见。因此，根据经验：图像越大，压缩比越好。
JPEG 是一种不同的方法，可将图像分解为图块并优化每个图块的编码。因此，压缩比对图像尺寸的依赖性小于对BZ2的影响。 JPEG有不同的风格（有损，无损，JPEG 2000，它可以为不同的目的创建不同的压缩数据序列，例如渐进式细化）。
在DICOM中有效但不受DICOM产品广泛支持的不太流行的压缩算法是：
RLE （运行长度编码） - 像素数据由颜色对和像素数量描述，因此当图像中有大的同质区域时，它会很好地压缩。在所有其他情况下，它正在增加“压缩”图像的大小
JPEG-LS - 我不知道它是如何在内部工作的，但它提供了无损算法和有损算法，您可以在其中控制信息的丢失（像素值的最大差异）压缩到原始像素值后）。据说比传统的JPEG有更好的比例，但由于它没有得到广泛的支持，我还没有在实践中使用它。
如果您不想根据图像类型选择压缩算法，JPEG-Lossless可能是一个很好的折衷方案。在典型的医学图像中，它实现了大约1：1的平均压缩比，与JPEG-2000相比更多。