Python `extract_walls` (piezophantomtest runners.py:143) 은 MethodDResult 의
antRefined / postRefined (float) 를 우선 사용. 기존 Kotlin 은 정수 ant / post
만 estimateBladderVolume6ch 에 넘겨 1 sample 정밀도 손실 → V3 CenterAligner
per-trace BV 편차 → bv_cv 최대 2% 편차.
주요 변경:
- estimateBladderVolume6ch / estimateBladderVolume: Pair<Double, Double>? 오버로드
추가. Int 오버로드는 legacy PiezoMonitoring 경로 호환용 (내부에서 Double 로
toDouble). @JvmName 으로 JVM 시그니처 충돌 회피.
- segmentToDistancesMm(Double, Double) 오버로드 추가.
- repairCenterWallsFor6ch / computeLrRatio 시그니처 Double 로 통일. 인접 채널
gap=1 선형 보간은 반올림 없이 float 유지 (Python 1:1).
- AlignmentAdvisorV3.buildRecord: Pair(it.antRefined, it.postRefined) 사용
- ClinicalLiveView BV chip: METHOD_D 경로도 refined 사용
- cap ellipse outlier 제거 loop: Python `_bv_core` (bv_estimation.py:1284-1302)
에 있는 b_si/a_ap>1.3 조건 및 개선 검사 추가 — 이전엔 mean_res 만 봤음
- PrecisionDumpTest: Python vs Kotlin bit-perfect 대조 unit test
검증 (data123 VBT26050202 1CM 첫 trace):
- walls_cross: py=(12.275,50.050,...) == kt=(12.275,50.050,...) 완전 일치
- BV: 50 mL → 43 mL (Python 421 vs Kotlin 464)
- V3 CenterAligner cm=1 bv_cv: 0.265 → 0.260 (Python 0.260 완전 일치)
- cm=3 bv_cv: 0.131 → 0.122 (Python 0.130, 소폭 변경)
- 최종 선택: cm=3 (변함 없음)
남은 43 mL 편차: cap 높이 (bottom_h_mm py=20.06 vs kt=24.02, top_h_mm
py=10.44 vs kt=13.59) — Python 의 `ellipse_cap_height=True` branch
(bv_estimation.py:1337-1358) 아직 미이식. estimate_bv() default 는 이 branch
사용. sagitta 기반 b_si_eff 가중 + _ellipse_cap_h 공식 이식 필요. 후속 세션.
