随着信息技术的发展,各行各业都在经历着信息化的变革。信息技术在医疗领域的广泛应用,为医疗领域注入了新的活力,也为其发展带来了巨大的机遇。其中,数字医学图像的应用是医疗机构信息化重要组成部分。在诊疗过程中,医护人员可以通过终端设备调阅医学图像信息用以辅助诊断。而且,随着移动设备例如平板电脑,智能手机的普及,打破了时空的局限性,满足了用户可以随时随地获取医学图像的需求。为了帮助医护人员能高效地获取医学图像,本文对移动云计算环境下的大尺度医学图像的智能传输及自适应存储技术进行研究。移动环境下大尺度医学图像传输具有“三高”特点(即高维度、高分辨率和高数据量)。如何在该环境下实现高效传输一直都是研究的热点和难点。本文通过对传统医学图像传输机制和存储机制的研究,提出了一种新型的大尺度医学图像存储与传输策略。医学图像经过多粒度分块处理,每一图片块以多种分辨率副本存储。同时,通过机器学习优化存储,包括存储节点分布、存储节点合并、存储副本裁剪,有效地提高存储效率,减少存储代价。在该存储机制基础上,提出了一种新型的智能化图片块传输策略。根据图像块重要性设置不同的传输优先级以优化传输队列。而且可以实现根据当前网络状况、移动设备的软硬件信息等因素选择不同的传输图像副本进行智能化传输。本文以在移动环境下建立高效的医学图像传输系统为目标,主要解决了两个问题：第一,移动环境下医学图像的智能化传输；第二,医学图像的自适应存储。通过实验表明本文提出的传输策略和存储机制具有很大的优越性,这对各大医疗机构普及移动获取医学图像用于辅助治疗,真正实现移动办公具有广泛的现实意义。