在Matlab中如何实现对医学图像（例如CT扫描图像）进行有效的图像增强与预处理？请提供示例代码。

在医学图像处理中，图像增强与预处理是至关重要的步骤，因为它们直接影响后续分析的准确性。为了帮助你解决这个问题，推荐查看《Matlab深度解析：医学图像处理与乳腺癌肿瘤检测实战》。这本书提供了详细的理论知识和代码示例，将直接帮助你理解和掌握图像增强与预处理的技术。

参考资源链接：[Matlab深度解析：医学图像处理与乳腺癌肿瘤检测实战](https://wenku.csdn.net/doc/2ex1n0y03g?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，图像增强的目的是为了提高图像的对比度，以便更好地观察细节。在Matlab中，可以使用`imadjust`函数来调整图像的亮度和对比度，例如：

I_enhanced = imadjust(I); % I是原始图像

此代码行将对图像I应用默认的线性调整，提高其对比度。

接下来，预处理通常包括去噪，这对于减少伪影和改善图像质量至关重要。可以使用中值滤波器进行去噪处理，如：

I_filtered = medfilt2(I_enhanced, [3 3]); % 使用3x3的邻域进行滤波

这段代码将对增强后的图像`I_enhanced`应用中值滤波，去除可能由于扫描设备或传输过程中引入的噪声。

通过这些步骤，你将能够获得更适合分析的医学图像。如果你希望进一步学习如何进行特征提取、图像分割及区域分析等高级技术，请继续深入阅读《Matlab深度解析：医学图像处理与乳腺癌肿瘤检测实战》。书中还有更多实用的示例和高级技术，帮助你全面掌握医学图像处理的关键技术。

参考资源链接：[Matlab深度解析：医学图像处理与乳腺癌肿瘤检测实战](https://wenku.csdn.net/doc/2ex1n0y03g?spm=1055.2569.3001.10343)