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.
dw.jang
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