医学影像作为疾病诊断的重要依据,已广泛地应用于人们的医疗生活中。同时,日益增长的医疗水平对医学影像的质量要求也越来越高。然而,庞大的医学影像数据给影像归档和通信系统（Picture Archiving and Communication Systems,PACS）造成了极大的存储负担。鉴于此,一种将医学影像数据储存在云端服务器的云PACS系统应运而生。云PACS系统不仅实现了医院互联,扩大了存储空间,而且提高了医学影像数据存储的年限。但是,在云PACS系统存储呈级数增长的医学影像数据仍然存在存储空间以及传输带宽不足的问题,同时在传输过程中,还存在医学影像泄露的安全性问题。本文以云PACS为应用背景,针对医学影像数据的压缩和加密两个内容进行研究。主要研究内容如下:1)针对医学影像数据量大造成的占用传输带宽以及存储空间的问题,提出了一种基于变分自编码器的医学图像压缩算法。该算法将率和失真作为共同优化目标并利用残差网络模块直接传递信息,缓解了在提高压缩效率和优化重构效果之间的矛盾同时降低了压缩过程中医学图像的信息损失。实验结果表明,在相同压缩程度下同基于超先验的算法相比,本文所提出的算法可以获得更好的重构效果。2)针对在传输过程中存在的医学影像泄露的问题,提出了一种基于DNA编码的超混沌系统加密算法。该算法将三维混沌系统提升为四维超混沌系统,利用四维超混沌系统生成的混沌序列决定DNA编码的顺序和规则。然后再由一维虫口映射生成的混沌序列对DNA编码后的编码序列进行置换,得到加密图像。仿真实验表明,算法加密效果好,密钥空间大,密钥敏感性强抗噪声性能好。