睡眠呼吸障害（Sleep Disordered Breathing :SDB）では，無呼吸/低呼吸と関連した心拍数の変動が見られることが知られており，この周期的な心拍数の変動をCVHR（Cyclic Variation of Heart Rate）と呼ぶ．我々は24時間ホルタ心電図データからCVHRを自動的に検出するアルゴリズムを開発してきた．しかし，従来のアルゴリズムでは心拍数の変動が小さい場合，ノイズなどとの識別が困難であるためCVHRとして検出できないことがある．本研究では，RRトレンドの基本周波数の振幅と，基本周波数よりも低い領域および高い領域の振幅比に着目し，ノイズと区別できるかどうか検討をおこなった．アルゴリズムの評価にはApnea-ECG Database（PhysioNet）の70件を使用した．評価の結果，（１）無呼吸/低呼吸イベントの出現頻度であるAHI(Apnea Hypopnea Index)と検出したCVHR出現頻度の間の相関係数は0.71から0.82へ向上した．（２）CVHRの検出感度は86%から91%，特異度は86%から93%，陽性的中率は90%から95%に向上した．提案したアルゴリズムはCVHRの検出精度の向上に有効であることを確認した．
