<div><font>Dear EEGlab list,</font><font><br></font></div><div><font><br></font></div><div><font>I have a problem with the ICA-based artefact reduction that is actually not just restricted to the EEGlab software.</font></div>
<div><font><br></font></div><div><font>I'm struggling with </font><font>a lot of high frequency- artefacts at frontal and inferior electrodes around the head exhibiting a much higher amplitude than the cortical gamma band activity I'm interested in. </font><font>Although it is possible to remove the strongest artefacts, some muscle activity could not be removed in my data sets because some of the artefacts do not give rise to a separate component.</font></div>
<div><font><br></font></div><div><font>In my naive view, in addition to the fact that there are still artefacts in the data set, this could lead to a bias for some subjects. In theory, if a strong artefact gives rise to an independent component and can, hence, be removed, the amount of artefacts in that data set is now lower than in a different data set, where that artefact is not strong enough for a distinct component.</font></div>
<div><font><br></font></div><div><font>The problem is even more complicated if an experimental group (e.g. pain patients) has stronger muscle artefacts than a healthy control group.</font></div><div><font><br></font></div>
<div><font>Sorry for the long introduction, but my actual question is, whether it is possible to concatenate all single subject files and doing the ICA for that big file.</font></div><div><font>I'm aware that this approach has other disadvantages, e.g. it requires a similar topography for each artefact across all subjects and a fast machine. <br>
</font></div><div><font><br></font></div><div><font>Any help/opinion is highly appreciated!<br></font></div><div><font><br></font></div><div><font>Best regards,<br></font></div><div><font>Enrico<br></font></div><div><br></div>
<div><br></div>