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（在我的例子中是 nodejs）
我尝试了 bz2 压缩，它似乎在大型 dicom 文件上运行良好（使用 10 Mb 文件对其进行了测试，这给了我一个 5Mb 的压缩文件）。
当涉及到小尺寸（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 可以很好地处理大型 dicom 文件，是否有更好的方法来压缩 dicom 文件，我可以使用这些方法通过互联网发送它们。
提前致谢。
没有一种解决方案可以完美地满足所有...
BZ2基于这样的原理，即图像中经常出现的“颜色”（或灰度值，但我将在本说明中使用“颜色”）以比稀有颜色更少的位进行编码。因此，根据经验：图像越大，压缩率就越好。
JPEG是一种不同的方法，它将图像分解为图块并优化每个图块的编码。因此，与 BZ2 相比，压缩率对图像大小的依赖性较小。JPEG 有不同的风格（有损、无损、JPEG 2000，它可以为不同目的创建不同的压缩数据序列化，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有：
RLE（运行长度编码）- 像素数据由成对的颜色和像素数描述，因此当图像中有较大的同质区域时，它的压缩效果非常好。在所有其他情况下，它会增加“压缩”图像的大小
JPEG-LS - 我不知道它在内部是如何工作的，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（压缩后像素值与原始像素值的最大差异）。据说它比传统的 JPEG 实现了更好的比率，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 对您来说可能是一个不错的折衷方案。在典型的医学图像中，它实现了大约 1: 的平均压缩比，使用 JPEG-2000 会更高一些。
如果要使用图像压缩 DICOM 数据集，建议使用 DICOM 标准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。标准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会显得压缩率更低。所以最好的测量方法是与原始的未压缩图像进行比较。如果您的原始图像已经被压缩，您可以使用（行 x 列 x 分配的位 / 8 x 每像素样本 x 帧数）计算未压缩的图像大小。此外，压缩比将根据图像类型（彩色与灰度）和使用的压缩技术而有所不同。通常，在处理真彩色图像与处理 X 射线等灰度图像时，您将获得更好的压缩效果。
至于使用 HTTP 上传文件，也可以使用 DICOM 标准定义的服务，例如 DICOMWeb (STOW-RS) REST 服务。
我在 LEAD Technologies 工作，如果您想在 DICOM 文件上测试各种压缩，我们有一个演示 exe（传输语法），它附带我们的免费 60 天评估 SDK，您可以使用它进行测试。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副本。