在DICOM spec 中，传输语法之一是1.2.840.10008.1.2.4.70，定义为JPEG Lossless, Nonhierarchical, First- Order Prediction (Processes 14 [Selection Value 1])。
“JPEG 无损、非分层、一阶预测（过程 14 [选择值 1]）”是什么意思？这种格式是否与 JPEG-LS 相同？ This page 似乎表明存在一些差异（JPEG-LS 列在底部）。
是否可以在 Python 中读取或写入这种格式？查看Pillow 的文档对我来说并不清楚该格式是否受支持。
【问题讨论】：
JPEG 无损一阶
Identical to the main JPEG lossless, but with a constrained value for the
predictor, giving a slightly simplified algorithm, with slightly greater
speed, but slightly less compression on most images (2-5% typically)
(from medicalconnections wiki)
您可以查看 GDCM 来编码 jpeg 压缩的 dicom 图像。 GDCM Wiki Link
【讨论】：
JPEG Lossless 和 JPEG-LS 是非常不同的图像压缩实现。 JPEG 无损在标准文档中定义：ITU-T T.81、ISO/IEC IS 10918-1，而 JPEG-LS 在 ITU-T T.87、ISO/IEC IS 14495-1 中定义。
JPEG-LS 是一种与所有其他 JPEG-* 压缩系列非常不同的方法，因为在其有损形式中，它设置为与原始像素的最大偏差。因此，您可以从输入文件生成有损 JPEG-LS，其中生成的像素与原始像素之间的最大差异为 -say- 2。
UNIX 上的大多数工具包最初不支持 JPEG Lossless，因为算术编解码器存在一些专利问题：
因此，IJG（又名 libjpeg）是 ITU T.81 的一个非常有限的实现，并且默认情况下仅在 UNIX 分发中提供标准的有损 8 位压缩形式（顺序和渐进，但 not hierarchical）。有损 12 位和无损 16 位均不可用。从技术上讲，12 位有损应该是可能的，但由于它需要重新编译，大多数（全部？）发行版不提供这个“双”库。
在使用新的libjpeg-turbo 实现时，上述所有内容也是正确的，因为 libjpeg-turbo 只是原始 libjpeg（准确地说是版本 6b）的优化（二进制兼容）版本。
【讨论】：
DICOM 提供了支持 JPEG-LS 图像压缩的机制，并且 DICOM 标准 PS 3.5 附件 A 定义了两种不同的传输语法，它们引用了 JPEG-LS 标准 (ISO/IS-14495-1 (JPEG-LS Part 1)。传输语法UID 为“1.2.840.10008.1.2.4.80”的语法是无损的（位保留），而 UID 为“1.2.840.10008.1.2.4.81”的传输语法是有损（近乎无损）压缩方案。
【讨论】：
我遇到了类似的问题，我通过这种方式使用@JohnnyQ 提示解决了：
conda install -n myenv -c clinicalgraphics gdcm
conda install -n myenv -c anaconda pillow
你也可以使用pip install ...来安装gdcm和pillow。
看看https://pydicom.github.io/pydicom/stable/image_data_handlers.html
【讨论】：