Robuste Pulsdetektion für die Ultraschall-Computertomographie ...

4.2. KLASSIFIKATION FÜR DIE PARAMETERSCHÄTZUNG
eine schnelle und effiziente Pulsauswahl ermöglicht werden. Eine exemplarische
Darstellung eines solchen Entscheidungsbaumes ist in Abbildung 4.5 zu sehen.
Durch die einzelnen Entscheidungsrichtungen wird ein Faktor gewichtet und im
Anschluss nach einer Schwellwertmethode ausgewertet.
Abbildung 4.5: Alternierender Entscheidungsbaum
4.2.6 Pulsauswahl
Nach erfolgter Klassifikation des gesamten Signals wird ein bool’scher Vektor
mit der Länge des Signals zurückgeliefert, der die Bereiche in denen Pulse de-
tektiert wurden, angibt. Bei einem detektierten Puls, wird ein Fenster mit 25
Abtastpunkten als Fundstelle markiert. Der weitere Teil des Algorithmus (Selek-
tion) löscht grundsätzlich Bereiche, die kleiner als die angenommene Pulslänge
von 30 Abtastpunkten sind. Dies bedeutet, dass im Falle von direkt aufeinander
folgenden Detektionen mindestens fünf Abtastpunkte als Puls detektiert werden
müssen, um den Bereich für die Parameterschätzung zu markieren. Dadurch wird
verhindert, dass jede Detektion zu einer Parameterschätzung führt, da diese im
Vergleich zur Klassifikation zeitaufwendiger ist.
Durch dieses Vorgehen kann es vorkommen, dass im Bereich vieler Pulse ein
sehr großer zusammenhängender Suchbereich entsteht. Aus Effizienzgründen wird
dieser allerdings nicht direkt der Parameterschätzung übergeben, sondern zuvor
nochmals unterteilt. Zu diesem Zweck werden Bereiche, die größer als 90 Ab-
tastpunkte sind, in Teilbereiche aufgeteilt. Die Grenze von 90 Abtastpunkten
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