feat(ceus): 两半坐标换算改为每段视频配准，加目视核对脚本

- 第 1 步分屏后在两半扇形区内用边缘图归一化互相关估 (dx, dy)，再用逐帧多块模板匹配的中位数独立核对；
  两者各分量之差超过门槛（15 像素）这一例第 1 步失败。删掉「两个视图左上角相减」的实现与测试。
- 门槛依据：34 例中走完第 1 步的 29 例，差值中位 2、95 分位 6.2、最大 13；参数与门槛在同一批视频上调出。
- scripts/ceus_align_review.py：只做第 1 步，出扇形区棋盘图与边缘叠加图，混入错开 15–30 像素的
  阴性对照、随机编号；计分时任一对照未被判「没对齐」即作废。
- ceus_quant 读 review.csv：不通过的病例第 1 步失败；表里没有这段视频或平移对不上即停。
- 配准与紫圈颜色参数进分割缓存键。

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>

tests/fake_ceus_video.py

@@ -0,0 +1,57 @@
+"""测试用合成 CEUS 视频：400×200、10 fps、40 秒的分屏造影视频（test_ceus_pipeline、test_ceus_quant、
+test_ceus_align_review 共用）。
+
+两半各有一块位置相同、带纹理、随时间轻微起伏的扇形区（`fake_split_scene`，配准平移 (0, 0)）。
+造影画面在右半：病灶是整帧 `LESION` 方块，亮度按 Lognormal 团注曲线 `BOLUS` 变化，内部有一块一直
+发黑的囊 `CYST`；`green_box` 为真时画医生的绿框（病灶的空心描边）。
+"""
+
+from pathlib import Path
+
+import cv2
+import numpy as np
+
+from cadx.ceus import LognormalParameters, evaluate_lognormal
+from fake_split_scene import make_scene, scene_gray, to_bgr
+
+WIDTH, HEIGHT, SPLIT = 400, 200, 200
+FPS, FRAMES = 10.0, 400
+LESION = (250, 60, 369, 159)  # 整帧坐标 x1, y1, x2, y2（含端点）
+CYST = (290, 95, 320, 125)
+BOLUS = LognormalParameters(area=1300.0, mu=2.4, sigma=0.45, arrival_offset_s=4.0, baseline=40.0)
+
+
+def write_video(path: Path, *, green_box: bool) -> None:
+    rng = np.random.default_rng(3)
+    intensity = evaluate_lognormal(np.arange(FRAMES) / FPS, BOLUS)
+    # 两半是同一幅带纹理的扇形，平移 (0, 0)：配准应估出 (0, 0)，绿框原位挪到左半。
+    scene = make_scene(
+        height=HEIGHT,
+        half_width=SPLIT,
+        fan_polygon=[(30, 22), (170, 22), (197, 192), (3, 192)],
+        offset=(0, 0),
+        interior_shift=None,
+        texture_std=20.0,
+        # 造影那一半调暗（扇形内平均约 32，与改动前的 30 相当）：mp4 压缩把绿框描边的颜色渗到
+        # 相邻像素，背景亮时渗出的像素更容易落进绿框的 HSV 范围，绿框会被认大。
+        right_gain=0.15,
+        right_bias=0.0,
+        seed=7,
+    )
+    x1, y1, x2, y2 = LESION
+    # 病灶里保留组织纹理（减去它在病灶方块内的均值），病灶平均亮度仍等于团注曲线。
+    detail = scene.right[y1 : y2 + 1, x1 - SPLIT : x2 - SPLIT + 1]
+    detail = detail - detail.mean()
+    writer = cv2.VideoWriter(str(path), cv2.VideoWriter.fourcc(*"mp4v"), FPS, (WIDTH, HEIGHT))
+    for index in range(FRAMES):
+        gray = scene_gray(scene, index, rng)
+        gray[:, SPLIT] = 0  # 分屏缝
+        lesion = intensity[index] + detail + rng.normal(0.0, 6.0, detail.shape)
+        gray[y1 : y2 + 1, x1 : x2 + 1] = lesion
+        cx1, cy1, cx2, cy2 = CYST
+        gray[cy1 : cy2 + 1, cx1 : cx2 + 1] = 10
+        frame = np.ascontiguousarray(to_bgr(gray))
+        if green_box:
+            cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), thickness=3)
+        writer.write(frame)
+    writer.release()