随着数字医疗设备和计算机网络的普及,越来越多的人开始关注医院PACS系统的建立。其主要涉及医学图像的格式和压缩:在格式方面,国际放射学会发布了DICOM标准,使得DICOM的浏览器的研究和实现成为研究的热点;在压缩方面,若采用无损压缩,可保证图像的质量,但是压缩比低,难于满足存储和传输的需求。若采用有损压缩,压缩比大,但是以牺牲了图像的质量为代价,尤其是病变细节的图像质量,很难满足医生的诊断需求。从90年代末期开始,国外开始研究基于感兴趣区域压缩技术,并取得了一定的成果,但仍然处于研究阶段。在国内也开始有人关注于此研究。本文受北京医院资助,试图解决PACS系统中图像的存储和质量的矛盾。本文所做的主要工作可归结如下: 在DICOM标准方面,本文深入研究DICOM的存储服务,在此基础上实现了DICOM文件的读取、解析、显示和压缩。 在医学图像压缩方面,本文介绍了小波变换的基础理论,利用新一代的小波技术—提升算法—实现了整数小波变换;深入分析了小波零树的嵌入式编码和基于空间方向树(SPIHT)的编码算法,在此基础上,结合感兴趣区域(ROI)和SPIHT编码技术完整地实现了图像的压缩编码与解码算法。ROI的引入是其关键部分,使得此压缩方案部分解决了压缩比和高质量的矛盾,即提高顾整幅图像的压缩比,又保证ROI图像的高质量,从而满足了医学图像存储和医生诊断的双重要求。实验结果也验证了该编码方案的有效性。