TWI669101B - 採用特徵值偵測之心音處理方法及其系統 - Google Patents
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Abstract
一種心音處理方法包含：將一心音訊號進行切割，以獲得數個心音訊號片段；將該心音訊號片段進行連續小波轉換，以獲得一CWT資料；或將該心音訊號片段進行短時距傅立葉轉換，以獲得一STFT資料；及利用該CWT資料或STFT資料計算產生至少一特徵值及至少一特徵向量，且由該特徵值產生一相關數值，或該特徵值與一樣本特徵值進行比對判別，以產生一比對結果。
Description
本發明係關於一種採用特徵值偵測之心音〔heart sound〕處理方法及其系統；特別是關於一種採用心臟病理〔cardiopathy〕特徵值偵測之心音處理方法及其系統。
習用心臟病理偵測之心音處理之相關技術，例如：中華民國專利公開第201244691號之〝心音/心臟疾病風險之判別系統及其方法〞發明專利申請案，其揭示一種心音/心臟疾病風險之判別系統。該心音/心臟疾病風險之判別系統包含一訊號接收單元、一訊號處理單元、一儲存單元、一輸出單元及一顯示單元。
承上，該訊號接收單元用以接收一心音訊號A，且該心音訊號包含數個心音頻率。該訊號處理單元包含一第一運算單元、一濾波單元、一第二運算單元及一比對單元。該第一運算單元對心音訊號進行基於心音訊號的絕對值取自然對數之一數值後，將該數值與心音訊號之乘積之特殊函數運算〔例如，X=cAln|A'|，其中c可為任意數值或函數值〕，以產生一第一運算訊號。當A≠0時，A'=A；當A=0時，A'=R〔R≧1，且R為實數〕。該濾波單元對該第一運算訊號進行濾波，以產生一濾波訊號。該第二運算單元對該濾波訊號進行轉換運算，以產生一對應影像圖譜數據，且依該對應影像圖譜數據產生一影像圖譜資料。
承上，該儲存單元用以儲存有關心臟疾病之一預定心音圖譜資料，而該輸出單元為一無線傳送模組或有線傳輸模組。該比對單元進行比對該影像圖譜資料及預定心音圖譜資料，並產生一比對結果。接著，該輸出單元輸出該比對結果之訊號至該顯示單元，以顯示生理狀態及/或後續處理方法。
然而，前述第201244691號之心音處理技術必需先產生影像圖譜資料，再將該影像圖譜資料與預定心音圖譜資料進行比對。因此，前述第201244691號之心音處理技術仍存在進一步改良之需求。前述中華民國專利申請案僅為本發明技術背景之參考及說明目前技術發展狀態而已，其並非用以限制本發明之範圍。
有鑑於此，本發明為了滿足上述需求，其提供一種採用特徵值偵測之心音處理方法及其系統，將一心音訊號進行切割，以獲得數個心音訊號片段，且將該心音訊號片段進行連續小波轉換，以獲得一CWT資料，且將該心音訊號片段進行短時距傅立葉轉換，以獲得一STFT資料，利用該CWT資料或STFT資料計算產生至少一特徵值及至少一特徵向量，且由該特徵值產生一相關數值，或該特徵值與一樣本特徵值進行比對判別，以產生一比對結果，以便大幅提升心臟病理偵測之方便性。
本發明之主要目的係提供一種採用特徵值偵測之心音處理方法及其系統，其將一心音訊號進行切割，以獲得數個心音訊號片段，且將該心音訊號片段進行連續小波轉換，以獲得一CWT資料，且將該心音訊號片段進行短時距傅立葉轉換，以獲得一STFT資料，利用該CWT資料或STFT資料計算產生至少一特徵值及至少一特徵向量，且由該特徵值產生一相關數值，或該特徵值與一樣本
特徵值進行比對判別，以產生一比對結果，以達成提供由心音進行輔助心臟病理偵測之目的。
為了達成上述目的，本發明較佳實施例之採用特徵值偵測之心音處理方法包含：將一心音訊號進行切割，以獲得數個心音訊號片段；將該心音訊號片段進行連續小波轉換，以獲得一CWT資料；或將該心音訊號片段進行短時距傅立葉轉換，以獲得一STFT資料；及利用該CWT資料或STFT資料計算產生至少一特徵值及至少一特徵向量，且由該特徵值產生一相關數值，或該特徵值與一樣本特徵值進行比對判別，以產生一比對結果。
本發明較佳實施例利用該相關數值進行判斷另一量測心音訊號之至少一CWT資料或至少一STFT資料，以產生另一比對結果。
本發明較佳實施例之該比對結果包含一心室分隔缺損、一心室分隔部之比對結果、一心房分隔缺損或一心房分隔部之比對結果。
本發明較佳實施例之該特徵值之相關數值包含一正相關性數值或一互相關性數值。
本發明較佳實施例之該心音訊號包含一第一心音S1訊號及一第二心音S2訊號，且該特徵值由該第二心音S2訊號產生。
本發明較佳實施例之該正相關性數值及互相關性數值用以建立一先天心室分隔模型。
本發明較佳實施例之該先天心室分隔模型為一相關數值模型。
本發明較佳實施例利用該CWT資料、STFT資料與超音波資料進行預先比對，以尋找一最大頻率點聲音、一最高振幅位置聲音及至少一聲音間隔區間。
本發明較佳實施例採用皮爾遜積差相關係數計算該CWT資料及STFT資料。
為了達成上述目的，本發明另一較佳實施例之採用特徵值偵測之心音處理系統包含；一心音接收單元，其用以接收至少一心音訊號；一心音處理單元，其將該心音訊號進行切割，以獲得數個心音訊號片段，且將該心音訊號片段進行連續小波轉換，以獲得一CWT資料，或將該心音訊號片段進行短時距傅立葉轉換，以獲得一STFT資料；一資料儲存單元，其用以儲存至少一樣本特徵值；及一輸出單元，其用以輸出一相關數值；其中利用該CWT資料或STFT資料計算產生至少一特徵值及至少一特徵向量，且由該特徵值產生一相關數值，或該特徵值與一樣本特徵值進行比對判別，以產生一比對結果。
本發明較佳實施例之該心音接收單元包含一第一接收單元及一第二接收單元。
本發明較佳實施例之該心音接收單元貼附於一人體皮膚表面上。
本發明較佳實施例之該特徵值之相關數值包含一正相關性數值或一互相關性數值。
本發明較佳實施例之該心音訊號包含一第一心音S1訊號及一第二心音S2訊號，且該特徵值由該第二心音S2訊號產生。
本發明較佳實施例之該正相關性數值及互相關性數值用以建立一先天心室分隔模型。
本發明較佳實施例之該先天心室分隔模型為一相關數值模型。
本發明較佳實施例之該心音訊號片段之頻率選取介於1Hz至100Hz之間。
本發明較佳實施例之該心音訊號片段包含一預定心音訊號數量，且每個該心音訊號片段之預定心音訊號數量相同。
本發明較佳實施例當該心音訊號片段包含一心音雜音訊號時，利用偵測該心音雜音訊號方式進行心臟病理偵測。
S1‧‧‧步驟
S2‧‧‧步驟
S3‧‧‧步驟
S4A‧‧‧步驟
S4B‧‧‧步驟
10‧‧‧心音接收單元
20‧‧‧心音處理單元
30‧‧‧資料儲存單元
40‧‧‧輸出單元
第1圖：本發明較佳實施例之採用特徵值偵測之心音處理系統之方塊圖。
第2圖：本發明較佳實施例之採用特徵值偵測之心音處理方法之流程圖。
第3(a)及3(b)圖：本發明較佳實施例之採用特徵值偵測之心音處理系統採用心音資料及心電圖資料之波形示意圖。
第4(A)及4(B)圖：本發明較佳實施例之採用特徵值偵測之心音處理系統偵測第一心音資料及第二心音資料之波形示意圖。
第5(A)圖：本發明較佳實施例之採用特徵值偵測之心音處理系統偵測第一病患之心音資料連續小波轉換後，顯示輕微大動脈回流及輕微大動脈狹窄狀況之波形示意圖。
第5(B)圖：本發明較佳實施例之採用特徵值偵測之心音
處理系統偵測第二病患之心音資料連續小波轉換後，顯示連續性心雜音及開放性動脈導管狀況之波形示意圖。
第6(A)圖：本發明較佳實施例之採用特徵值偵測之心音處理系統偵測第一病患之心音資料短時距傅立葉轉換後，顯示輕微大動脈回流及大動脈狹窄輕微狀況之波形示意圖。
第6(B)圖：本發明較佳實施例之採用特徵值偵測之心音處理系統偵測第二病患之心音資料短時距傅立葉轉換後，顯示連續性心雜音及開放性動脈導管狀況之波形示意圖。
第7(A)圖：本發明較佳實施例之採用特徵值偵測之心音處理系統將第一病患之原始心音資料、CWT資料及STFT資料進行比對之波形示意圖。
第7(B)圖：本發明較佳實施例之採用特徵值偵測之心音處理系統將第二病患之原始心音資料、CWT資料及STFT資料進行比對之波形示意圖。
為了充分瞭解本發明，於下文將例舉較佳實施例並配合所附圖式作詳細說明，且其並非用以限定本發明。
本發明較佳實施例之採用心臟病理特徵值偵測之心音處理方法及其系統適用於各種心臟病理偵測裝置及其相關應用設備，例如：各類型居家照護〔home care〕系統、醫療器材自動控制系統〔例如：醫療檢查系統〕、遠距醫療照護系統或醫療教學系統，但其並非用以限定本發明之範圍。
第1圖揭示本發明較佳實施例之採用特徵值偵測之心音處理系統之方塊圖。請參照第1圖所示，舉例而言，本發明較佳實施例之用於心臟病理偵測之心音處理系統包含一心音接收單元10、一心音處理單元20、一資料儲
存單元30及一輸出單元40，且該心音接收單元10、資料儲存單元30及輸出單元40適當連接至該心音處理單元20。舉例而言，該心音接收單元10包含一第一接收單元及一第二接收單元，且該心音接收單元10貼附於一人體皮膚表面上。
請再參照第1圖所示，舉例而言，該資料儲存單元30用以儲存數個超音波資料或心臟病理超音波資料樣本，以便比對連續小波轉換及短時距傅立葉轉換處理之心音資料，以建立時間與頻率的相關聯性樣本，如此日後據此可進行心臟病理偵測。
第2圖揭示本發明較佳實施例之採用特徵值偵測之心音處理方法之流程圖，其對應於第1圖之用於心臟病理偵測之心音處理系統。請參照第1及2圖所示，本發明較佳實施例之採用特徵值偵測之心音處理方法包含步驟S1：首先，將一心音訊號或一心音訊號片段及其它訊號〔例如：ECG，electrocardiogram〕以適當量測裝置〔例如：AUDICOR廠牌之量測裝置〕接收後進行切割，以獲得數個心音訊號片段〔fragment〕。
第3(a)及3(b)圖揭示本發明較佳實施例之採用特徵值偵測之心音處理系統採用心音資料及心電圖資料之波形示意圖。請參照第3(a)圖所示，本發明較佳實施例之用於心臟病理偵測之心音處理系統同時接收兩個接收單元之兩個心音訊號，因此其形成二個心音圖〔PCG，phonocardiogram〕。相對的，請參照第3(b)圖所示，本發明較佳實施例之用於心臟病理偵測之心音處理系統同時接收對應的心電圖〔ECG〕資料。
一般而言，心音包含第一心音S1、第二心音S2、第三心音S3及第四心音S4，且心音由心肌收縮、心臟瓣膜關閉、血液沖擊心室壁或大動脈壁所引起震動而產
生的聲音。在心臟收縮及舒張時，產生第一心音S1及第二心音S2，因此其極易偵測〔例如：聽診器或儀器〕。至於第三心音S3，可在兒童時期或青少年時期可偵測，而第四心音S4則極不易偵測。
第4(A)及4(B)圖揭示本發明較佳實施例之採用特徵值偵測之心音處理系統偵測第一心音資料及第二心音資料之波形示意圖，其於心臟周圍區域不同部位以貼片〔patch〕偵測之心音資料。舉例而言，該心音訊號片段選擇包含一預定心音訊號數量〔例如：400筆〕，且每個該心音訊號片段之預定心音訊號數量選擇相同。另外，該心音訊號片段之頻率選取介於1Hz至100Hz之間或其它低頻區間。
請再參照第1及2圖所示，本發明較佳實施例之採用特徵值偵測之心音處理方法包含步驟S2：接著，將該心音訊號片段進行連續小波轉換〔continuous wavelet transformation，CWT〕處理，以獲得一CWT資料，其顯示一第一種時間與頻率的心臟病理波形。
第5(A)圖揭示本發明較佳實施例之採用特徵值偵測之心音處理系統偵測第一病患之心音資料連續小波轉換後，顯示輕微大動脈回流〔AR，aortic regurgitation〕及輕微大動脈狹窄〔AS，aortic stenosis)〕狀況之波形示意圖。請參照第5(A)圖之所示，在第一病患之心音資料連續小波轉換後，獲得一第一連續小波轉換波形〔如第5(A)圖之上半部所示〕及一第二連續小波轉換波形〔如第5(A)圖之下半部所示〕。該第一連續小波轉換波形及第二連續小波轉換波形具有一第一最大振幅及一第二最大振幅，如兩個箭頭所示。
相對於第5(A)圖，第5(B)圖揭示本發明較佳實施例之採用特徵值偵測之心音處理系統偵測第二病患之心
音資料連續小波轉換後，顯示連續性心雜音〔continuous murmur〕及開放性動脈導管〔PDA，patent ductus arteriosum〕狀況之波形示意圖。請參照第5(B)圖之所示，在第二病患之心音資料連續小波轉換後，獲得一第一連續小波轉換波形〔如第5(B)圖之上半部所示〕及一第二連續小波轉換波形〔如第5(B)圖之下半部所示〕，且出現心音雜音〔位於一主波之外〕，如較小波形所示。同樣的，該第一連續小波轉換波形及第二連續小波轉換波形具有一第一最大振幅及一第二最大振幅，如兩個箭頭所示，其位於該主波內。
請再參照第1及2圖所示，本發明較佳實施例之採用特徵值偵測之心音處理方法包含步驟S3：接著，將該心音訊號片段進行短時距傅立葉轉換〔short-time Fourier transformation，STFT〕處理，以獲得一STFT資料，其顯示一第二種時間與頻率的心臟病理波形。
第6(A)圖揭示本發明較佳實施例之採用特徵值偵測之心音處理系統偵測第一病患之心音資料短時距傅立葉轉換後，顯示輕微大動脈回流及大動脈狹窄輕微狀況之波形示意圖。請參照第6(A)圖之所示，在第一病患之心音資料短時距傅立葉轉換後，獲得一第一短時距傅立葉轉換波形〔如第6(A)圖之上半部所示〕及一第二短時距傅立葉轉換波形〔如第6(A)圖之下半部所示〕。該第一短時距
傅立葉轉換波形及第二短時距傅立葉轉換波形具有一第一最大振幅及一第二最大振幅，如兩個箭頭所示。
相對於第6(A)圖，第6(B)圖揭示本發明較佳實施例之採用特徵值偵測之心音處理系統偵測第二病患之心音資料短時距傅立葉轉換後，顯示連續性心雜音及開放性動脈導管狀況之波形示意圖。請參照第6(B)圖之所示，在第二病患之心音資料短時距傅立葉轉換後，獲得一第一短時距傅立葉轉換波形〔如第6(B)圖之上半部所示〕及一第二短時距傅立葉轉換波形〔如第6(B)圖之下半部所示〕，且出現心音雜音，如較小波形所示。同樣的，該第一短時距傅立葉轉換波形及第二短時距傅立葉轉換波形具有一第一最大振幅及一第二最大振幅，如兩個箭頭所示。
請參照第1及2圖所示，本發明較佳實施例之採用特徵值偵測之心音處理方法包含步驟S4A：接著，利用該CWT資料、STFT資料與一超音波資料進行比對，以尋找一時間與頻率的相關聯性數值狀態，以產生一相關判斷數值。利用該相關判斷數值進行判斷另一量測心音訊號之至少一CWT資料及至少一STFT資料，以產生一判斷結果。本發明較佳實施例之該判斷結果包含心室分隔缺損〔ventricular septal defect，VSD〕或心房分隔缺損〔atrial septal defect，ASD〕。當該心音訊號片段包含一心音雜音訊號時，利用偵測該心音雜音訊號方式進行心臟病理偵測。
第7(A)圖揭示本發明較佳實施例之採用特徵值偵測之心音處理系統將第一病患之原始心音資料、CWT資料及STFT資料進行比對之波形示意圖。相對的，第7(B)圖揭示本發明較佳實施例之採用特徵值偵測之心音處理系統將第二病患之原始心音資料、CWT資料及STFT資料進行比對之波形示意圖。請參照第7(A)及7(B)圖之所示，將第一病患及及第二病患之原始心音資料、CWT資料及STFT資料進行適當比對調整〔如第7(A)及7(B)圖之左側及右側所示〕，並選擇分別在該CWT資料之間及STFT資料之間進行波形樣式比對及計算相關性〔如表3所示〕，或選擇在該CWT資料及STFT資料之間進行波形樣式比對及計算相關性。
本發明較佳實施例採用皮爾遜〔Pearson〕積差相關係數〔product-moment coefficient〕計算該CWT資料及STFT資料。本發明較佳實施例採用皮爾遜積差相關係數之計算式如下：
其中z x 及z y 分別為x及y之標準化〔standardized〕z值，r為相關係數。
請再參照第1及2圖所示，本發明較佳實施例之採用特徵值偵測之心音處理方法包含步驟S4B：接著，利用該CWT資料或STFT資料計算產生至少一特徵值〔eigenvalue〕及至少一特徵向量〔eigenvector〕，且由該特徵值產生一相關數值，或該特徵值與一樣本〔sample〕
特徵值〔例如：步驟S4A所示〕進行比對判別，以產生一比對結果，且該樣本特徵值、相關數值或比對結果可選擇儲存於該資料儲存單元30。
舉例而言，本發明另一較佳實施例之該特徵值之相關數值包含一正相關性〔auto-correlation〕數值或一互相關性〔cross-correlation〕數值，且該特徵值由該第二心音S2訊號產生。
本發明另一較佳實施例採用〝正相關性數值〞亦稱為〝序列相關〞，其為一個訊號於其自身在不同時間點的互相關。正相關性數值為兩次觀察之間的相似度對其本身之間的時間差的函數，其用以尋找重複模式〔例如：噪音或雜訊〔noise〕掩蓋的周期訊號〕，或辨識隱藏在訊號諧波頻率中消失的基頻的工具。
本發明另一較佳實施例採用〝互相關性數值〞亦稱為〝互協方差〞。在信號處理領域中互相關用以表示兩個信號之間相似性的度量工具，其通常利用與已知信號比較方式應用於尋找未知信號中的特性，其為兩個信號之間相對於時間的一個函數，有時亦稱為滑動點積。
請再參照第1及2圖所示，舉例而言，本發明較佳實施例在計算該CWT資料或STFT資料之特徵值之正相關性時，可選擇採用公式如下：，但其並非用以限定本發明。
請再參照第1及2圖所示，舉例而言，本發明較佳實施例在計算該CWT資料或STFT資料之特徵值之互相關性時，可選擇採用公式如下：，但其並非用以限定本發
明。
舉例而言，本發明另一較佳實施例之該正相關性數值及互相關性數值選擇用以建立一先天心室分隔模型〔congenital septal defect，CSD〕，且該先天心室分隔模型為一相關數值模型〔model〕或其它數學模型。
舉例而言，本發明較佳實施例之該心音訊號片段A與其特徵值之相關數值之正相關性數值及互相關性數值表示如下：
其中，對角線奇異值為正相關性數值，而其餘為互相關性數值；
且
由於多項式為因此該心音訊號片段A可表示為，並進一步可表示為|A-λI|=0，如此，本發明較佳實施例之先天心室分隔模型表示如下：，但其並非用以限定本發明。
前述較佳實施例僅舉例說明本發明及其技術特徵，該實施例之技術仍可適當進行各種實質等效修飾及/或替換方式予以實施；因此，本發明之權利範圍須視後附申請專利範圍所界定之範圍為準。
Claims (10)
- 一種採用特徵值偵測之心音處理方法，其包含：將一心音訊號進行切割，以獲得數個心音訊號片段；將該心音訊號片段進行連續小波轉換，以獲得一CWT資料；或將該心音訊號片段進行短時距傅立葉轉換，以獲得一STFT資料；及利用該CWT資料或STFT資料計算產生至少一特徵值及至少一特徵向量，且由該特徵值產生一相關數值，或該特徵值與一樣本特徵值進行比對判別，以產生一比對結果。
- 依申請專利範圍第1項所述之採用特徵值偵測之心音處理方法，其中該特徵值之相關數值包含一正相關性數值或一互相關性數值。
- 依申請專利範圍第1項所述之採用特徵值偵測之心音處理方法，其中該心音訊號包含一第一心音S1訊號及一第二心音S2訊號，且該特徵值由該第二心音S2訊號產生。
- 依申請專利範圍第1項所述之採用特徵值偵測之心音處理系統，其中該正相關性數值及互相關性數值用以建立一先天心室分隔模型。
- 依申請專利範圍第4項所述之採用特徵值偵測之心音處理系統，其中該先天心室分隔模型為一相關數值模型。
- 一種採用特徵值偵測之心音處理系統，其包含：一心音接收單元，其用以接收至少一心音訊號；一心音處理單元，其將該心音訊號進行切割，以獲得數個心音訊號片段，且將該心音訊號片段進行連續小波轉換，以獲得一CWT資料，或將該心音訊號片段進行短時距傅立葉轉換，以獲得一STFT資料；一資料儲存單元，其用以儲存至少一有關心臟病理超音波資料樣本；及一輸出單元，其用以輸出一相關判斷數值； 其中利用該CWT資料或STFT資料計算產生至少一特徵值及至少一特徵向量，且由該特徵值產生一相關數值，或該特徵值與一樣本特徵值進行比對判別，以產生一比對結果。
- 依申請專利範圍第6項所述之採用特徵值偵測之心音處理系統，其中該特徵值之相關數值包含一正相關性數值或一互相關性數值。
- 依申請專利範圍第6項所述之採用特徵值偵測之心音處理系統，其中該心音訊號包含一第一心音S1訊號及一第二心音S2訊號，且該特徵值由該第二心音S2訊號產生。
- 依申請專利範圍第6項所述之採用特徵值偵測之心音處理系統，其中該正相關性數值及互相關性數值用以建立一先天心室分隔模型。
- 依申請專利範圍第9項所述之採用特徵值偵測之心音處理系統，其中該先天心室分隔模型為一相關數值模型。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| TW106142991A TWI669101B (zh) | 2017-12-07 | 2017-12-07 | 採用特徵值偵測之心音處理方法及其系統 |
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| TW106142991A TWI669101B (zh) | 2017-12-07 | 2017-12-07 | 採用特徵值偵測之心音處理方法及其系統 |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| TW201924602A TW201924602A (zh) | 2019-07-01 |
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Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20150282755A1 (en) * | 2014-04-02 | 2015-10-08 | King Fahd University Of Petroleum And Minerals | System and method for detecting seizure activity |
| TWI503686B (zh) * | 2010-02-10 | 2015-10-11 | Univ Yuan Ze | 一種１２－導程心電圖去雜訊系統 |
| US20170180153A1 (en) * | 2015-12-21 | 2017-06-22 | Ciena Corporation | Systems and methods to detect and recover from a loop in an ethernet ring protected network |
-
2017
- 2017-12-07 TW TW106142991A patent/TWI669101B/zh not_active IP Right Cessation
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| TWI503686B (zh) * | 2010-02-10 | 2015-10-11 | Univ Yuan Ze | 一種１２－導程心電圖去雜訊系統 |
| US20150282755A1 (en) * | 2014-04-02 | 2015-10-08 | King Fahd University Of Petroleum And Minerals | System and method for detecting seizure activity |
| US20170180153A1 (en) * | 2015-12-21 | 2017-06-22 | Ciena Corporation | Systems and methods to detect and recover from a loop in an ethernet ring protected network |
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