在肺癌的早期诊断中，传统方法如X光和CT虽然有一定效果，但受限于其分辨率和检测技术的局限性，往往难以捕捉到微小的病变，而ADAS（高级驾驶辅助系统）技术，原本应用于车辆安全领域，其核心在于利用先进的图像处理和机器学习算法，能够从高分辨率影像中精准识别出异常，这一技术若能被巧妙地应用于医学影像领域，尤其是肺部X光或CT扫描中，或许能成为肺癌早期发现的一把“利器”。
通过ADAS系统的深度学习算法，医生可以获得更精确的肺部结构分析，包括微小结节的形状、大小、密度等关键信息，这些信息对于判断是否为恶性病变至关重要，该系统还能自动追踪随时间变化的病灶，提高对肺癌动态监测的准确性，将ADAS技术完全应用于肺癌筛查还需克服数据标注、算法优化及隐私保护等挑战，但无疑，这一跨领域的应用探索为肺癌的早期发现提供了新的思路和可能。
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