Characterization of the Autonomic Nervous System Response in Hyperbaric Environments.

Esta tesis se centra en el estudio de la respuesta del Sistema Nervioso Autónomo (ANS) en entornos hiperbáricos. Los entornos hiperbáricos son aquellos escenarios en los cuales la presión atmosférica aumenta y ese aumento en la presión produce cambios en el sistema cardio-respiratorio del sujeto para mantener la homeostasis.Estos cambios se ven reflejados en el ANS, cuya respuesta puede ser medida de manera no invasiva a través de la Variabilidad del Ritmo Cardiaco (HRV), extraída del electrocardiograma (ECG), o a través de la Variabilidad del Ritmo del Pulso (PRV), extraída de la señal de pulso pletismográfico (PPG). La descripción de los entornos hiperbáricos, de la actividad del ANS, de la relación entre ellos y de cómo la respuesta del ANS puede ser medida a través de las señales ECG y PPG, puede encontrarse en el Capítulo 1.En el Capítulo 2, para corroborar si la señal PPG proporciona la misma información en términos de respuesta del ANS que la señal ECG, ambas señales fueron registradas en sujetos en el interior de una cámara hiperbárica, con la presión atmosférica aumentando desde 1 atm a 3 y 5 atm y luego volviendo a 3 y 1 atm. La correlación y el análisis estadístico entre los parámetros en el dominio temporal y frecuencial extraídos de ambas señales demuestran que la PRV puede ser considerada una medida sustituta de la HRV para los sujetos en el interior de la cámara hiperbárica. Esto hace de la PPG una señal a ser considerada en los entornos hiperbáricos, dado que su sensor es más barato y fácil de colocar que los electrodos del ECG (especialmente debajo del agua), y además la PPG puede estimar otros parámetros, como la saturación de oxígeno, que no se pueden estimar con el ECG. También se ha realizado una caracterización de cómo el ANS reacciona ante los cambios de presión y ante el tiempo pasado en el entorno hiperbárico mediante los parámetros extraídos del ECG y la PPG, aumentando aquellos relacionados con el sistema parasimpático cuando la presión es alta y disminuyendo los parámetros relacionados con el sistema simpático conforme más tiempo se pasa dentro de la cámara.La respiración juega un papel importante en los entornos hiperbáricos por lo que se debe incluir la información respiratoria en el análisis del HRV/PRV, dado que se ha demostrado que los cambios en el patrón respiratorio pueden alterar la interpretación de la respuesta del ANS. Por lo tanto, una vez que se ha probado que la señal PPG debe ser tenida en cuenta en los entornos hiperbáricos, en el Capítulo 3 se ha realizado un estudio sobre la estimación de la frecuencia respiratoria colocando el sensor de la PPG en distintas localizaciones. Para hacer esto, se ha registrado la señal respiratoria junto con la señal PPG en el dedo y en la frente en 35 sujetos mientras respiraban espontáneamente y de forma controlada a un ritmo constante, desde 0,1 Hz a 0,6 Hz en pasos de 0,1 Hz. Cuatro señales respiratorias derivadas dela PPG (PDR) fueron extraídas de cada una de las señales PPG registradas. Éstas son: la variabilidad del ritmo del pulso (PRV), la variabilidad de la anchura del pulso (PWV), la variabilidad de la amplitud del pulso (PAV) y la variabilidad de la intensidad inducida de la respiración (RIIV). La frecuencia respiratoria fue estimada para cada una de las 4 señales PDR en ambas localizaciones del sensor PPG. Los resultados sugieren que: i) la estimación de la frecuencia respiratoria es mejor en frecuencias bajas (por debajo de 0,4 Hz); ii) las señales registradas en el dedo son mejores para la estimación que las registradas en la frente; iii) es mejor no incluir la señal RIIV para estimar la frecuencia respiratoria.Siguiendo con la señal PPG, no sólo la PRV contiene información sobre la respuesta del ANS. También la morfología de la PPG puede proporcionar una gran cantidad de información sobre el estado vascular o sobre la distensibilidad arterial, dado que la propagación de la presión del pulso en las arterias causa alteraciones en el volumen de la sangre y por lo tanto cambios en la forma de onda de la PPG.Esta es la razón por la que, en el Capítulo 4, se presenta un nuevo algoritmo para descomponer el pulso de la PPG en dos ondas relacionadas con los picos sistólico y diastólico. La primera onda es obtenida concatenando la pendiente de subida del pulso, desde el principio hasta el primer máximo, con ella misma girada horizontalmente. La segunda onda se modela como una curva lognormal, ajustando su máximo al pico diastólico. De estas dos ondas, se extraen la amplitud, el instante temporal, la anchura, el _área y algunos ratios. Este método se aplica en el conjunto de datos de la cámara hiperbárica para identificar alteraciones en la morfología del pulso PPG debido a la exposición de los sujetos a diferentes presiones atmosféricas.Los resultados del instante temporal y la anchura de la onda relacionada con el pico sistólico apuntan a una vasoconstricción cuando aumenta la presión, probablemente debida a una activación del sistema simpático sobre los vasos sanguíneos. Los resultados del instante temporal y de la anchura de la onda relacionada con el pico diastólico reflejan esta vasoconstricción y también una dependencia con el intervalo entre los pulsos. Por lo tanto, esta metodología permite extraer una gran cantidad de parámetros relacionados con la morfología de la PPG que se ven afectados por los cambios de presión en los entornos hiperbáricos.En los Capítulos 2 y 4, la respuesta del ANS se ha estudiado dentro de una cámara hiperbárica, donde la presión varía. Sin embargo, hay muchas variables que pueden afectar la respuesta cardiovascular del cuerpo durante el buceo, como son la posición del cuerpo del buceador, la actividad física, la temperatura del agua, respirar por el regulador de presión, y algunas más. Por esta razón, en el Capítulo 5 se estudia la respuesta del ANS en tres entornos hiperbáricos distintos: dentro de la cámara hiperbárica, donde sólo la presión varió; durante una actividad de buceo controlado en el mar, donde la presión cambió, pero los efectos de otras variables se minimizaron lo máximo posible; y durante una actividad de buceo no controlado en un pantano, donde más factores cambiaron entre las etapas basal y de inmersión.Se realiza una comparación de los parámetros extraídos de la HRV entre dos etapas (basal e inmersión) en cada conjunto de datos para estudiar como estos factores relacionados con la actividad de buceo afectan a la respuesta del ANS. Para hacer esta comparación, en lugar de los parámetros frecuenciales clásicos, los métodos Principal Dynamic Mode (PDM) y Orthogonal Subspace Projection (OSP) se usan para tener en cuenta las interacciones lineales y no lineales y para tratar con la componente respiratoria que puede afectar a la respuesta del ANS, respectivamente.Los resultados del método OSP indican que la mayoría de la variación de la HRVno puede ser descrita por los cambios en la respiración, por lo que los cambios en la respuesta del ANS pueden aparecer por otros factores. Los parámetros temporales reflejan la activación vagal en la cámara hiperbárica y en el buceo controlado debido al efecto de la presión. En el buceo no controlado, sin embargo, la actividad simpática parece ser la dominante, debido a los efectos de otros factores como la actividad física, el entorno estimulante y el hecho de respirar a través del regulador durante la inmersión. Como resumen, se ha realizado una descripción detallada de los cambios en todos los posibles factores que pueden afectar a la respuesta del ANS entre las etapas basal y de inmersión en los distintos entornos hiperbáricos para una mejor explicación de los resultados.This dissertation focuses on the study of the Autonomic Nervous System (ANS) response in hyperbaric environments. Hyperbaric environments are those scenarios in which atmospheric pressure increases and this increase in pressure produces changes in the cardio-respiratory system of the subject to maintain the homeostasis. These changes are reflected in the ANS, whose response can be measured in a non-invasive way with the Heart Rate Variability (HRV), extracted from the electrocardiogram (ECG) or with the Pulse Rate Variability (PRV), extracted from the photoplethysmogram (PPG). The description of the hyperbaric environments, the ANS activity, the relationship between them and how the ANS response can be measured through ECG and PPG signals can be found in Chapter 1. In Chapter 2, to corroborate if PPG signal provides the same information in terms of ANS response than ECG signal, both signals were recorded for subjects inside a hyperbaric chamber when the atmospheric pressure varied from 1 atm to 3 atm and 5 atm and the coming back to 3 and 1 atm. The correlation and statistical analysis between time and frequency domain parameters extracted from both signals demonstrates that PRV can be considered as a surrogate measurement of HRV inside a hyperbaric chamber. This makes PPG a signal to be considered in hyperbaric environments, since its sensor is cheaper and easier to place than ECG electrodes (especially under the water), and PPG can estimate some parameters, as the oxygen saturation, than ECG cannot. Also a characterization of how the ANS reacts to pressure changes and the time spent in the hyperbaric environment is done with ECG and PPG parameters, increasing those related with the parasympathetic system when the pressure is high and decreasing the heart rate and the parameters related with the sympathetic system when more time is spent inside the chamber. Respiration plays an important role in hyperbaric environments, so it is important to include respiratory information in the HRV/PRV analysis, since it has been shown that changes in the respiratory pattern could alter the interpretation of the ANS response. Therefore, once that PPG signal has been proved as an interesting signal to consider in hyperbaric environments, in Chapter 3 a study about the respiratory rate estimation from different locations of the PPG sensor is performed. To do that, the respiratory signal together with finger and forehead PPG were recorded from 35 subjects while breathing spontaneously, and during controlled respiration experiments at a constant rate from 0.1 Hz to 0.6 Hz, in 0.1 Hz steps. Four PPG derived respiratory (PDR) signals were extracted from each one of the recorded PPG signals: pulse rate variability (PRV), pulse width variability (PWV), pulse amplitude variability (PAV) and the respiratory-induced intensity variability (RIIV). Respiratory rate was estimated from each one of the 4 PDR signals for both PPG sensor locations. Results suggest that: i) respiratory rate estimation is better at lower rates (0.4 Hz and below); ii) the signals recorded at the finger are better than those at the forehead to estimate respiratory rate; iii) it is better not to include RIIV signal to estimate the respiratory rate. Following with the PPG signal, not only PRV contains information about the ANS response. Also, PPG morphology can provide a great amount of information about vascular assessment or arterial compliance, since pulse pressure propagation in arteries causes alterations in blood volume and therefore changes in the PPG pulse shape. That is the reason why, in Chapter 4, a new algorithm to decompose the PPG pulse into two waves related with the systolic and the diastolic peaks is presented. The first wave is obtained concatenating the up-slope from the beginning to the first maximum with itself flipped horizontally. The second wave is modelled by a lognormal curve, adjusting its maximum to the diastolic peak. From these two waves, the amplitude, the time instant, the width, the area and some ratios are extracted. This method is applied in a hyperbaric chamber dataset to identify alterations in the morphology of the PPG pulse due to the exposure of the subjects to different pressures. Results of the time and width of the wave related with the systolic peak point out to a vasoconstriction when the pressure increases, probably due to an activation of the sympathetic system on the blood vessels. Results of the time and width of the wave related with the diastolic peak reflect the vasoconstriction but also a dependency with the pulse-to-pulse interval. Therefore this methodology allows to extract a great set of parameters related with the PPG morphology that are affected by the change of pressure in hyperbaric environments. In Chapters 2 and 4, the ANS response is studied inside a hyperbaric chamber, where the pressure varies. However, there are many variables that could affect the body's cardiovascular response during diving, such as diver body position, physical activity, water temperature, breathing with a scuba mouthpieces and more. This is the reason why in Chapter 5 the ANS response is studied in three different hyperbaric environments: inside a hyperbaric chamber, where only the pressure varied; during a controlled dive in the sea, where the pressure changed but the effects of other factors were minimized; and during an uncontrolled dive in a reservoir, where more factors differed from baseline to immersion stage. A comparison of the HRV features between the two stages (baseline and immersion) in each dataset is carried out to study how these factors related to scuba diving activity affect the ANS response. To do this comparison, instead of the classic frequency methods, the Principal Dynamic Mode (PDM) and the Orthogonal Subspace Projection (OSP) methods are used to account for linear and non-linear interactions and to deal with the respiratory component that could affect the ANS response, respectively. OSP results indicate that most of the variation in the heart rate variability cannot be described by changes in the respiration, so changes in ANS response can be assigned to other factors. Time domain parameters reflect vagal activation in the hyperbaric chamber and in the controlled dive because of the effect of pressure. In the uncontrolled dive, sympathetic activity seems to be dominant, due to the effects of other factors such as physical activity, the challenging environment, and the influence of breathing through the scuba mask during immersion. In summary, a careful description of the changes in all the possible factors that could affect the ANS response between baseline and immersion stages in hyperbaric environments is performed for better explanation of the results.<br /

Impact of the PPG sampling rate in the pulse rate variability indices evaluating several fiducial points in different pulse waveforms

The main aim of this work is to study the effect of the sampling rate of the photoplethysmographic (PPG) signal for pulse rate variability (PRV) analysis in the time and frequency domains, in stationary conditions. Forehead and finger PPG signals were recorded at 1000 Hz during a rest state, with red and infrared wavelengths, simultaneously with the electrocardiogram (ECG). The PPG sampling rate has been reduced by decimation, obtaining signals at 500 Hz, 250 Hz, 125 Hz, 100 Hz, 50 Hz and 25 Hz. Five fiducial points were computed: apex, up-slope, medium, line-medium and medium interpolate point. The medium point is located in the middle of the up-slope of the pulse. The medium interpolate point is a new proposal as fiducial point that consider the abrupt up-slope of the PPG pulse, so it can be recovered by linear interpolation when the sampling rate is reduced. The error performed in the temporal location of the fiducial points was computed. Pulse period time interval series were obtained from all PPG signals and fiducial points, and compared with the RR intervals obtained from the ECG. Heart rate variability and PRV signals were estimated and classical time and frequency domain indices were computed. The results showed that the medium interpolate point of the PPG pulse was the most accurate fiducial point under different PPG morphologies and sensor locations, when sampling rate was reduced. The error in the temporal location points and in the estimation of time and frequency indices was always lower when medium interpolate point was used for all considered sampling rates and for both signals, finger and forehead. The results also showed that the sampling rate of PPG signal can be reduced up to 100 Hz without causing significant changes in the time and frequency indices, when medium interpolate point was used as fiducial point. Therefore, the use of the medium interpolate point is recommended when working at low sampling rates

Finger and forehead PPG signal comparison for respiratory rate estimation

Objective: an evaluation of the location of the photoplethysmogram (PPG) sensor for respiratory rate estimation is performed. Approach: finger-PPG, forehead-PPG, and respiratory signal were simultaneously recorded from 35 subjects while breathing spontaneously, and during controlled respiration experiments at a constant rate from 0.1 Hz to 0.6 Hz, in 0.1 Hz steps. Four PPG derived respiratory (PDR) signals were extracted from each one of the recorded PPG signals: pulse rate variability (PRV), pulse width variability (PWV), pulse amplitude variability (PAV) and the respiratory- induced intensity variability (RIIV). Respiratory rate was estimated from each one of the 4 PDR signals for both PPG sensor locations. In addition, different combinations of PDR signals, power distribution of the respiratory frequency range and differences of the morphological parameters extracted from both PPG signals have been analysed. Main results: results show a better performance in terms of successful estimation and relative error when: i) PPG signal is recorded in the finger; ii) the respiratory rate is less than 0.4 Hz; iii) RIIV signal is not considered. Furthermore, lower spectral power around the respiratory rate in the PDR signals recorded from the forehead was observed. Significance: these results suggest that respiratory rate estimation is better at lower rates (0.4 Hz and below) and that finger is better than forehead to estimate respiratory rate

Desarrollo del mando y control y las capacidades CIS en el BICC

El objetivo de este trabajo es hacer un estudio del desarrollo actual y evolución de los Sistemas de Mando y control que emplea hoy en día el Ejército de Tierra, en concreto los que tienen una relación directa con el Batallón de Infantería de Carros de Combate. Para conseguirlo se realizan diferentes estudios y análisis de las líneas de acción del Plan MC3 y de los diferentes Sistemas C2. El trabajo parte del análisis de la documentación bibliográfica sobre el Plan MC3 existente y los Sistemas C2. Conjuntamente, se realizan entrevistas y encuestas al personal encuadrado en el Batallón de Infantería de Carros de Combate IV/16 de la Base militar Gral. Menacho en Badajoz. Estas entrevistas y encuestas permiten conocer la evolución y desarrollo de los sistemas C2 a la vez que sus problemas y carencias durante su uso e implementación en las unidades. Basado en la información obtenida, a través del uso de herramientas como el Análisis DAFO y la Casa de la Calidad, se analizan los diferentes sistemas. Finalmente, partiendo de los resultados obtenidos, se elaboran unas conclusiones sobre la situación del desarrollo de los Sistemas C2 y su viabilidad, en líneas generales, hacia el futuro.<br /

Photoplethysmographic Waveform Versus Heart Rate Variability to Identify Low Stress States. Attention Test

Our long-term goal is the development of an automatic identifier of attentional states. In order to accomplish it, we should firstly be able to identify different states based on physiological signals. So, the first aim of this work is to identify the most appropriate features, to detect a subject high performance state. For that, a database of electrocardiographic (ECG) and photopletysmographic (PPG) signals is recorded in two unequivocally defined states (rest and attention task) from up to 50 subjects as a sample of the population. Time and frequency parameters of heart/pulse rate variability have been computed from the ECG/PPG signals respectively. Additionally, the respiratory rate has been estimated from both signals and also six morphological parameters from PPG. In total, twenty six features are obtained for each subject. They provide information about the autonomic nervous system and the physiological response of the subject to an attention demand task. Results show an increase of sympathetic activation when the subjects perform the attention test. The amplitude and width of the PPG pulse were more sensitive that the classical sympathetic markers (normalised power in LF and LF/HF ratio) for identifying this attentional state. State classification accuracy reaches a mean of 89 $\pm$ 2%, a maximum of 93% and a minimum of 85%, in the hundred classifications made by only selecting four parameters extracted from the PPG signal (pulse amplitude, pulse width, pulse downward slope and mean pulse rate). These results suggest that attentional states could be identified by PPG

Estudio de la Prueba de Unidad para una Unidad Tipo Compañía

En este TFG se ha realizado un estudio de la documentación vigente del Ejército de Tierra (ET) en materia de preparación física en general y de Instrucción Físico-Militar (IFM) en particular. Asimismo se ha estudiado un documento de la OTAN sobre la identificación y análisis de ciertas tareas que son comunes a todos los militares de la esfera OTAN cuando están de misión en el extranjero. Con el apoyo de la doctrina del ET y con otras publicaciones extranjeras en materia de preparación física, se ha realizado una comparativa de cómo se evalúa el ET en la Prueba de Unidad, las exigencias físicas en las misiones internacionales, y cómo se prepara el ET (IFM) físicamente para la instrucción, todo ello con el fin de determinar la idoneidad de la Prueba de Unidad como forma de evaluación de la capacidad física operativa de las Unidades del ET. Tras llegar a la conclusión de que no es la forma más idónea de evaluar la capacidad física operativa de las Unidades, se ha propuesto una solución y se han planteado diversas líneas de trabajo futuro en base a este estudio.<br /

Estudio de la Prueba de Unidad para una unidad tipo compañía

En este TFG se recoge el estudio realizado sobre la Prueba de Unidad que realiza el Ejército de Tierra comparada con la forma en la que se prepara, y en el que se intenta determinar si la evaluación en el ET está correctamente orientada a la forma en la que éste se prepara. Toda la bibliografía que se ha empleado es la más actualizada tanto la IT 04/15 como los manuales de Instrucción Físico-Militar. A raíz de las conclusiones de este estudio, se propone una nueva prueba que abarca un mayor número de cualidades físicas que la original y que pueda ser fácilmente implementada en las Unidades.<br /

Adquisición y validación de la señal del sensor OH1 de Polar para el análisis de la variabilidad cardíaca de pulso

El estudio del impacto que el sistema nervioso autónomo produce sobre la actividad del corazón es una clara necesidad, ya no solo en situaciones normales si no en situaciones de riesgo como es el buceo. Esta influencia se observa a través de la variabilidad cardiaca y, por lo tanto, de las señales fotopletismográficas (PPG) y electrocardiográficas (ECG). Para el registro de estas señales se suelen utilizar dispositivos con mucho aparataje y que suponen una distracción y molestia en los sujetos de estudio. Por todo ello, en este trabajo se propone la utilización del dispositivo comercial Polar OH1, que es sencillo, ligero y de reducido tamaño. Este dispositivo permite registrar la señal PPG de manera no invasiva en un dispositivo externo a través de su comunicación Bluetooth Low Energy (BLE). El dispositivo Polar OH1 presenta baja frecuencia de muestreo, 134Hz, y en estudios anteriores demuestran que a esta frecuencia aún se puede medir la variabilidad cardiaca. Teniendo en cuenta las características favorables que aconsejan su uso, en este trabajo se ha realizado el diseño de un sistema de registro basado en el SoC (System on a Chip) ESP32 que permite la comunicación BLE con el dispositivo Polar y que almacena en una tarjeta de memoria microSD la señal PPG. Además, debido a la necesidad de que el dispositivo final sea estanco, se propone la utilización del ESP32 como punto de acceso wifi para la extracción de los ficheros almacenados. Por otra parte, este sistema es capaz de registrar señales de varios dispositivos Polar OH1 para así poder registrar varios sensores o sujetos simultáneamente. Este dispositivo externo, además, registra los valores de presión barométrica y temperatura, que también afectan a la respuesta del sistema nervioso autónomo. A partir del sistema de registro construido se ha realizado un estudio de validación de las señales captadas de una muestra de 22 personas a las que se les coloca el nuevo dispositivo en estado de reposo y de estrés seguidamente, comparándolas con un dispositivo ya utilizado con esta misma finalidad, Nautilus. En el análisis realizado posteriormente, se han validado los parámetros estándar de estudio de la variabilidad cardiaca, y se puede observar una clara significancia en el error cometido en la estimación de los parámetros temporales y frecuenciales de la variabilidad cardiaca. Esto puede ser debido al alto nivel de ruido de la señal sumado a su baja frecuencia de muestreo. Por tanto, se concluye que el dispositivo Polar OH1 no es válido para la medición de la variabilidad cardiaca ni sirve para la identificar cambios significativos entre un estado de estrés y uno de reposo.<br /

Enhancing safety in hyperbaric environments through analysis of autonomic nervous system responses: a comparison of dry and humid conditions

Diving can have significant cardiovascular effects on the human body and increase the risk of developing cardiac health issues. This study aimed to investigate the autonomic nervous system (ANS) responses of healthy individuals during simulated dives in hyperbaric chambers and explore the effects of the humid environment on these responses. Electrocardiographic- and heart-rate-variability (HRV)-derived indices were analyzed, and their statistical ranges were compared at different depths during simulated immersions under dry and humid conditions. The results showed that humidity significantly affected the ANS responses of the subjects, leading to reduced parasympathetic activity and increased sympathetic dominance. The power of the high-frequency band of the HRV after removing the influence of respiration, PHF⊥¯, and the number of pairs of successive normal-to-normal intervals that differ by more than 50 ms divided by the total number of normal-to-normal intervals, pNN50¯, indices were found to be the most informative in distinguishing the ANS responses of subjects between the two datasets. Additionally, the statistical ranges of the HRV indices were calculated, and the classification of subjects as “normal” or “abnormal” was determined based on these ranges. The results showed that the ranges were effective at identifying abnormal ANS responses, indicating the potential use of these ranges as a reference for monitoring the activity of divers and avoiding future immersions if many indices are out of the normal ranges. The bagging method was also used to include some variability in the datasets’ ranges, and the classification results showed that the ranges computed without proper bagging represent reality and its associated variability. Overall, this study provides valuable insights into the ANS responses of healthy individuals during simulated dives in hyperbaric chambers and the effects of humidity on these responses

Autonomic nervous system measurement in hyperbaric environments using ECG and PPG signals

The main aim of this work was to characterise the Autonomic Nervous System (ANS) response in hyper- baric environments using electrocardiogram (ECG) and pulse- photoplethysmogram (PPG) signals. To that end, 26 subjects were introduced into a hyperbaric chamber and five stages with different atmospheric pressures (1 atm; descent to 3 and 5 atm; ascent to 3 and 1 atm) were recorded. Respiratory information was extracted from the ECG and PPG signals and a combined respiratory rate was studied. This information was also used to analyse Heart Rate Variability (HRV) and Pulse Rate Variability (PRV). The database was cleaned by eliminating those cases where the respiratory rate dropped into the low frequency band (LF: 0.04-0.15 Hz) and those in which there was a discrepancy between the respiratory rates estimated using the ECG and PPG signals. Classical temporal and frequency indices were calculated in such cases. The ECG results showed a time-related depen- dency, with the heart rate and sympathetic markers (normalised power in LF and LF/HF ratio) decreasing as more time was spent inside the hyperbaric environment. A dependency between the atmospheric pressure and the parasympathetic response, as reflected in the high frequency band power (HF: 0.15-0.40 Hz), was also found, with power increasing with atmospheric pressure. The combined respiratory rate also reached a maximum in the deepest stage, thus highlighting a significant difference between this stage and the first one. The PPG data gave similar findings and also allowed the oxygen saturation to be computed, therefore we propose the use of this signal for future studies in hyperbaric environments