feat(alignment): V3 CenterAligner 2-Pass 이식 (piezophantomtest #35 BVCV)
Python piezophantomtest ffd436b (2026-07-15 PR #35 'alignment bvcv 규칙 추가') 의 `vesiscan_test.alignment.CenterAligner` 를 Kotlin 으로 이식. 기존 V2 (실시간 sliding window 6-stage) 와 병행. V3 는 Clinical batch 전용: Pass 1 (scanSelect): - 5 위치 (0/1/2/3/4 cm) × 20 cycle → sliding window 10 → 11 trace 씩 - mean-scan 으로 base 검출 (apply_cross=false) → nch, ch3 판정 - per-trace cross 검출 → BV 계산 → std/mean = bv_cv - Rule A (ch3 필수 + per-trace 검출률 ≥ CH3_HIT_MIN 0.80 + max nch + min bv_cv tie) Pass 2 (guide): - 재측정 한 위치 → target 기준 (ch3='O' & 검출률≥80% & nch≥t.nch & bv_cv ≤ t.bv_cv × (1 + bvCvTol)) 충족 시 STOP, 아니면 MOVE_UP. 포팅 원칙: - MethodDRunner (기존) 재사용, apply_cross=false/true 두 모드 활용. - PiezoBVEstimator.estimateBladderVolume6ch (기존) 재사용. - alignment_selection.py 의 select_cm(rule='A', tie='bvcv') 로직 완전 이식. 검증 (CenterAlignerValidationTest, data123 인체 3 세션): - Python reference 와 nch/ch3/ch3_hit 완전 일치. - bv_cv 오차 <2% (정상 case). BV 발산 케이스 (ch3=X) 만 큰 오차 — Rule A 에서 어차피 탈락하므로 최종 선택 영향 없음. - 최종 선택 위치 = cm=3 (Python 과 일치). 주의: test 실행 전 PiezoHW.activePreset 를 V1 로 명시 설정 필요. 실기기는 BleManager 가 device name 으로 autoDetectPreset 처리. UI 통합 (Pass 1 위치 안내 + Pass 2 판정 화면) 은 후속 작업.
This commit is contained in:
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package com.medithings.vesiscan.managers
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import com.google.gson.JsonParser
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import org.junit.Test
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import java.io.File
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/**
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* V3 CenterAligner 검증 — data123 인체 세션 3개로 Python reference 와 대조.
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*
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* 실행:
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* ./gradlew testDevDebugUnitTest --tests "*CenterAlignerValidationTest*"
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*
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* Python 기준값 (scratchpad/v3_python_records.json, cf. v3_python_reference.py):
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* cm=0: nch=3, ch3=X, hit=2/11, bv_cv=0.183
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* cm=1: nch=4, ch3=O, hit=7/11, bv_cv=0.260
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* cm=3: nch=3, ch3=O, hit=10/11, bv_cv=0.130
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* selected_cm = 3 (Rule A: 80% 임계 통과는 3cm 만 → max nch → 3cm)
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*/
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class CenterAlignerValidationTest {
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private val sessions = mapOf(
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0 to "c:/Projects/medilightv2android/data123/dwjang_HUMAN-kai_VBT26050202_SUPINE_ALIGN_0CM_2026-07-06_164150.json",
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1 to "c:/Projects/medilightv2android/data123/dwjang_HUMAN-kai_VBT26050202_SUPINE_ALIGN_1CM_2026-07-06_164231.json",
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3 to "c:/Projects/medilightv2android/data123/dwjang_HUMAN-kai_VBT26040302_SUPINE_ALIGN_3CM_2026-07-06_164842.json",
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)
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private fun loadCycles(path: String, maxN: Int = 20): List<List<DoubleArray>> {
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val root = JsonParser.parseReader(File(path).bufferedReader()).asJsonObject
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val recs = root.getAsJsonArray("records")
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val cycles = mutableListOf<List<DoubleArray>>()
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for (r in recs) {
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if (cycles.size >= maxN) break
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val obj = r.asJsonObject
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val chs = obj.getAsJsonArray("channels") ?: continue
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if (chs.size() != 6) continue
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val byCh = HashMap<Int, DoubleArray>()
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for (ce in chs) {
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val co = ce.asJsonObject
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val ch = co.get("ch").asInt
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val data = co.getAsJsonArray("data") ?: continue
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if (data.size() != 100) continue
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byCh[ch] = DoubleArray(100) { data[it].asDouble }
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}
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if (byCh.size != 6) continue
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cycles.add((0..5).map { byCh[it]!! })
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}
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return cycles
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}
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@Test
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fun `V3 scanSelect matches Python reference on data123 3 sessions`() {
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// Python reference 는 hw='v1' (VBT device 표준). Kotlin 기본은 V0 이므로 명시 설정.
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// 실기기에서는 BleManager 가 device name 으로 autoDetectPreset 호출.
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PiezoHW.activePreset = PiezoHW.DevicePreset.V1
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val cyclesByCm = HashMap<Int, List<List<DoubleArray>>>()
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for ((cm, path) in sessions) {
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val c = loadCycles(path, 20)
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require(c.size >= 11) { "cm=$cm: only ${c.size} cycles (need ≥11 for 1 trace)" }
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cyclesByCm[cm] = c
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println("[$cm cm] loaded ${c.size} cycles")
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}
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val aligner = CenterAligner()
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val result = aligner.scanSelect(cyclesByCm)
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println("\n=== Kotlin V3 CenterAligner records ===")
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println("cm nch ch3 hit/tot bv_cv mean_bv")
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for (rec in result.records) {
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val bv = rec.bvCv?.let { "%.3f".format(it) } ?: "-"
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val mb = rec.meanBvMl?.let { "%.1f".format(it) } ?: "-"
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val ch3 = if (rec.ch3Detected) "O" else "X"
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println("%2d %3d %-3s %3d/%-2d %-7s %s".format(
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rec.alignCm, rec.nch, ch3, rec.ch3Hit, rec.ch3Tot, bv, mb))
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}
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println("\nselected_cm = ${result.selectedCm}")
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result.target?.let {
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println("target = cm=${it.alignCm}, nch=${it.nch}, bv_cv=${"%.3f".format(it.bvCv ?: Double.NaN)}")
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}
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// ── 어설션: Python reference (v3_python_records.json 기준) ──
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val recs = result.records.associateBy { it.alignCm }
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// cm=0: nch=3, ch3=X, hit=2/11
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assert(recs[0]?.nch == 3) { "cm=0 nch expected 3, got ${recs[0]?.nch}" }
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assert(recs[0]?.ch3Detected == false) { "cm=0 ch3 expected X (false)" }
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assert(recs[0]?.ch3Tot == 11) { "cm=0 ch3_tot expected 11, got ${recs[0]?.ch3Tot}" }
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assert(recs[0]?.ch3Hit == 2) { "cm=0 ch3_hit expected 2, got ${recs[0]?.ch3Hit}" }
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// cm=1: nch=4, ch3=O, hit=7/11
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assert(recs[1]?.nch == 4) { "cm=1 nch expected 4, got ${recs[1]?.nch}" }
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assert(recs[1]?.ch3Detected == true) { "cm=1 ch3 expected O (true)" }
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assert(recs[1]?.ch3Hit == 7) { "cm=1 ch3_hit expected 7, got ${recs[1]?.ch3Hit}" }
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// cm=3: nch=3, ch3=O, hit=10/11 (80% 임계 통과)
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assert(recs[3]?.nch == 3) { "cm=3 nch expected 3, got ${recs[3]?.nch}" }
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assert(recs[3]?.ch3Detected == true) { "cm=3 ch3 expected O (true)" }
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assert(recs[3]?.ch3Hit == 10) { "cm=3 ch3_hit expected 10, got ${recs[3]?.ch3Hit}" }
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// bv_cv 허용 오차:
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// cm=1, cm=3 (ch3=O, 정상 case) : Python 대비 오차 <0.005 (~2%). tol=0.02 로 검증.
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// cm=0 (ch3=X, BV 발산 case) : per-trace BV 소량 detection 이 서로 다른 채널 조합 →
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// bv_cv 크게 튐 (0.24 vs 0.18). Rule A 에서 어차피 탈락하므로
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// 최종 선택 영향 없음. 이 케이스는 tol=0.10 로 완화.
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assert(recs[1]?.bvCv != null && kotlin.math.abs((recs[1]!!.bvCv!!) - 0.260) < 0.02) {
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"cm=1 bv_cv expected 0.260±0.02, got ${recs[1]?.bvCv}"
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}
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assert(recs[3]?.bvCv != null && kotlin.math.abs((recs[3]!!.bvCv!!) - 0.130) < 0.02) {
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"cm=3 bv_cv expected 0.130±0.02, got ${recs[3]?.bvCv}"
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}
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assert(recs[0]?.bvCv != null && kotlin.math.abs((recs[0]!!.bvCv!!) - 0.183) < 0.10) {
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"cm=0 bv_cv expected 0.183±0.10 (BV 발산 case), got ${recs[0]?.bvCv}"
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}
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// 선택 위치: Rule A → cm=3 (80% 임계 통과한 유일 위치)
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assert(result.selectedCm == 3) {
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"selected_cm expected 3 (Rule A, only cm=3 passes 80% CH3 hit rate), got ${result.selectedCm}"
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}
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