在自动驾驶领域，环境感知是ADAS（高级驾驶辅助系统）系统的核心功能之一，而医学影像学，作为医疗领域中用于诊断和治疗的图像分析技术，其原理和方法在自动驾驶的视觉感知中同样具有借鉴意义。
问题： 如何在ADAS系统中有效融合并利用医学影像学技术，以提升自动驾驶车辆的“视界”和感知能力？
回答： 医学影像学中的CT、MRI（核磁共振成像）和超声成像等技术在高精度、多维度图像采集方面具有显著优势，在ADAS系统中，可以借鉴这些技术，通过高分辨率的3D成像和多层数据融合，提高对复杂环境的识别能力，利用CT的断层扫描技术，ADAS系统可以更精确地识别道路上的小障碍物或行人；而MRI的软组织分辨率，则有助于更准确地判断车辆与周围环境的相对位置和动态变化，结合深度学习算法，ADAS系统可以模拟医生在医学影像中的“读片”过程，实现更智能、更高效的环境感知和决策。
将医学影像学技术融入ADAS系统，不仅能够提升自动驾驶车辆的感知精度和范围，还能为自动驾驶的安全性和可靠性提供新的思路和技术支持。
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医学影像学的精密成像技术，为ADAS系统提供了高精度‘视界’，助力自动驾驶汽车实现更精准的环境感知与决策。
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