В исследовании представлен инновационный фреймворк двухпотокового сжатия для 16-битных медицинских изображений, предназначенный для сохранения тонких вариаций интенсивности, критически важных для клинической интерпретации. Авторы предложили раздельное моделирование наиболее значимых битов (MSB) и наименее значимых битов (LSB): структурный поток MSB кодируется методом JPEG со стратегией пропуска дублирующихся сегментов (DSS), а поток деталей LSB сжимается с помощью методов глубокого обучения. Эксперименты на четырех наборах данных МРТ и КТ показали, что предложенный метод превосходит традиционные и современные нейросетевые кодеки, обеспечивая минимальную скорость передачи битов при сохранении высокой точности реконструкции. Важным аспектом является сохранение локальных профилей интенсивности и консистентности при последующей сегментации изображений. Кроме того, авторы продемонстрировали возможность интеграции сжатых битовых потоков в ДНК-кодирование для создания последовательностей с благоприятными биохимическими свойствами, что открывает новые горизонты в долгосрочном хранении медицинских данных.