Borna - You might be interested in some discussion of artifact identification in this recent article.<br><br>Scott Makeig<br><dl><dt><table cellpadding="0" cellspacing="0" width="100%"><tbody><tr><td align="left" nowrap="nowrap" valign="top">
<span title="NeuroImage."><a href="javascript:AL_get(this, 'jour', 'Neuroimage.');">Neuroimage.</a></span> 2007 Feb 15;34(4):1443-9. Epub  2006 Dec 26.</td><td align="right" valign="top"><br></td></tr></tbody>
</table></dt><dd><br><font size="+1"><b>Enhanced detection of artifacts in EEG data using higher-order statistics and independent component analysis.</b></font><br><br><a href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/sites/entrez?Db=PubMed&Cmd=Search&Term=%22Delorme%20A%22%5BAuthor%5D&itool=EntrezSystem2.PEntrez.Pubmed.Pubmed_ResultsPanel.Pubmed_RVCitation">
<b>Delorme A</b></a>, <a href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/sites/entrez?Db=PubMed&Cmd=Search&Term=%22Sejnowski%20T%22%5BAuthor%5D&itool=EntrezSystem2.PEntrez.Pubmed.Pubmed_ResultsPanel.Pubmed_RVCitation"><b>Sejnowski T
</b></a>, <a href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/sites/entrez?Db=PubMed&Cmd=Search&Term=%22Makeig%20S%22%5BAuthor%5D&itool=EntrezSystem2.PEntrez.Pubmed.Pubmed_ResultsPanel.Pubmed_RVCitation"><b>Makeig S</b></a>.
<br><br>Computational
Neurobiology Laboratory, Salk Institute for Biological Studies, 10010
N. Torrey Pines Road, La Jolla, CA 92107, USA. <a href="mailto:arno@salk.edu">arno@salk.edu</a><br><br>Detecting
artifacts produced in EEG data by muscle activity, eye blinks and
electrical noise is a common and important problem in EEG research. It
is now widely accepted that independent component analysis (ICA) may be
a useful tool for isolating artifacts and/or cortical processes from
electroencephalographic (EEG) data. We present results of simulations
demonstrating that ICA decomposition, here tested using three popular
ICA algorithms, Infomax, SOBI, and FastICA, can allow more sensitive
automated detection of small non-brain artifacts than applying the same
detection methods directly to the scalp channel data. We tested the
upper bound performance of five methods for detecting various types of
artifacts by separately optimizing and then applying them to
artifact-free EEG data into which we had added simulated artifacts of
several types, ranging in size from thirty times smaller (-50 dB) to
the size of the EEG data themselves (0 dB). Of the methods tested,
those involving spectral thresholding were most sensitive. Except for
muscle artifact detection where we found no gain of using ICA, all
methods proved more sensitive when applied to the ICA-decomposed data
than applied to the raw scalp data: the mean performance for ICA was
higher and situated at about two standard deviations away from the
performance distribution obtained on raw data. We note that ICA
decomposition also allows simple subtraction of artifacts accounted for
by single independent components, and/or separate and direct
examination of the decomposed non-artifact processes themselves.</dd></dl><br><br><div><span class="gmail_quote">On 6/19/07, <b class="gmail_sendername">Borna Noureddin</b> <<a href="mailto:bornan@ece.ubc.ca">bornan@ece.ubc.ca
</a>> wrote:</span><blockquote class="gmail_quote" style="border-left: 1px solid rgb(204, 204, 204); margin: 0pt 0pt 0pt 0.8ex; padding-left: 1ex;">Hello,<br><br>I have been working through the most recent tutorial on artifact
<br>rejection, and have a question about validation.  How can I validate or<br>evaluate the performance of ICA for artifact removal?<br><br>The tutorial gives some steps for identifying artifact components, but<br>they are quite subjective.  This is further compounded by the fact that,
<br>given the same set of data, running ICA gives a different set of<br>components each time.  So, even with an acceptable validation method,<br>it's unclear how I can objectively and reliably apply that method.<br><br>
Is there, for example, a "post-artifact-removal" version of the tutorial<br>dataset that can be compared with the original tutorial dataset provided<br>with EEGLAB?  And if so, is there documentation about how precisely the
<br>artifacts were removed?<br><br>Thanks,<br>Borna Noureddin<br><br><br>_______________________________________________<br>eeglablist mailing list <a href="mailto:eeglablist@sccn.ucsd.edu">eeglablist@sccn.ucsd.edu</a><br>
Eeglablist page: <a href="http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html">http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html</a><br>To unsubscribe, send an empty email to <a href="mailto:eeglablist-unsubscribe@sccn.ucsd.edu">eeglablist-unsubscribe@sccn.ucsd.edu
</a><br><br></blockquote></div><br><br clear="all"><br>-- <br>Scott Makeig, Director and Research Scientist, Swartz Center for Computational Neuroscience, Institute for Neural Computation, University of California San Diego, La Jolla CA 92093-0961, 
<a href="http://sccn.ucsd.edu/~scott">http://sccn.ucsd.edu/~scott</a>