<DIV>
<P style="MARGIN: 0cm 0cm 0pt" class=MsoNormal><SPAN lang=EN-US><FONT size=2 face="Times New Roman">Hi, everyone</FONT></SPAN></P>
<P style="MARGIN: 0cm 0cm 0pt" class=MsoNormal><FONT face="Times New Roman"><FONT size=2><SPAN lang=EN-US><SPAN style="mso-spacerun: yes">   </SPAN>SIFT doesn¡¯t have </SPAN><SPAN style="mso-bidi-font-size: 10.5pt" lang=EN-US>Group Analysis module in current version. But I want to use this toolbox do <A name=OLE_LINK2>granger-causal connectivity analysis</A> of channel data. To achieve this goal, I have thought out this method. But I don¡¯t know whether it make sense or not.<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" /><o:p></o:p></SPAN></FONT></FONT></P>
<P style="MARGIN: 0cm 0cm 0pt" class=MsoNormal><SPAN style="mso-bidi-font-size: 10.5pt" lang=EN-US><FONT face="Times New Roman"><FONT size=2><SPAN style="mso-spacerun: yes">   </SPAN>I will use the experiment in the SIFT manual illustrate my method. Assuming I have got the data of 10 subjects in two conditions (<SPAN class=apple-style-span><SPAN style="BACKGROUND: white; COLOR: black">RespWrong and RespCorrect). So there are 20 datasets in total. Independent component analysis has been conducted on all of the 20 datasets. In each dataset, the number of channels and independent components both are 152(nbchan = 152 ), and the number of epochs is 123. In every epoch, there are 1024 data points(ie. pnts = 1024).<o:p></o:p></SPAN></SPAN></FONT></FONT></SPAN></P>
<P style="MARGIN: 0cm 0cm 0pt" class=MsoNormal><FONT face="Times New Roman"><FONT size=2><SPAN class=apple-style-span><SPAN style="BACKGROUND: white; COLOR: black; mso-bidi-font-size: 10.5pt" lang=EN-US><SPAN style="mso-spacerun: yes">   </SPAN>Then I collected the EEG data of the eleventh subject in the </SPAN></SPAN><SPAN style="mso-bidi-font-size: 10.5pt" lang=EN-US>two conditions (<SPAN class=apple-style-span><SPAN style="BACKGROUND: white; COLOR: black">RespWrong and RespCorrect). And these two dataset are called ¡®datasetwrong¡¯ and ¡®datasetcorrect¡¯. Independent component analysis has been conducted on all of the 20 datasets. In each dataset, the number of channels and independent components both are 152(nbchan = 152 ), and the number of epochs is 1030. In every epoch, there are 1024 data points(ie. pnts = 1024).<o:p></o:p></SPAN></SPAN></SPAN></FONT></FONT></P>
<P style="MARGIN: 0cm 0cm 0pt" class=MsoNormal><FONT face="Times New Roman"><FONT size=2><SPAN class=apple-style-span><SPAN style="BACKGROUND: white; COLOR: black; mso-bidi-font-size: 10.5pt" lang=EN-US><SPAN style="mso-spacerun: yes">  </SPAN><SPAN style="mso-spacerun: yes"> </SPAN>Now I want to do </SPAN></SPAN><SPAN style="mso-bidi-font-size: 10.5pt" lang=EN-US>granger-causal connectivity analysis of the RespWrong condition. The No. of channels for analysis are 11, 12, and 13. For the first ten subjects, I get 1230(123*10) epochs at each channel. Firstly, I get 1000 epochs which are free from artifacts from all the 1230 epochs in channel 1. This procedure will be repeated for channel 2 and channel 3. Then using these data, I get 3 1024*1000 <A name=OLE_LINK4></A><A name=OLE_LINK3><SPAN style="mso-bookmark: OLE_LINK4">matrices</SPAN></A>. They are called a, b, and c. And I assume these three matrices represent the data from all of the first ten subjects. Secondly,<SPAN class=apple-style-span><SPAN style="BACKGROUND: white; COLOR: black"> datasewrong</SPAN></SPAN> is loaded in MATLAB, and 30 epochs in this dataset are deleted, which means the number of the remaining epochs is 1000. Thirdly, in the command line, I type <SPAN class=apple-style-span><SPAN style="BACKGROUND: white; COLOR: black">EEG.data(1,:,: ) = a ; EEG.data(2,:,: ) = b; EEG.data(3,:,: ) = c.<SPAN style="mso-spacerun: yes">  </SPAN>EEG.data is a 152*1024*1000 matrix. Fourthly,<SPAN style="mso-spacerun: yes">  </SPAN></SPAN></SPAN>in the command line, I type <SPAN class=apple-style-span><SPAN style="BACKGROUND: white; COLOR: black">EEG.data = EEG.icaact; EEG.icawinv = EEG.icaweights = ones(152,152). Lastly, I select the eleventh, twelfth, and thirteenth independent components and do granger-causal connectivity analysis according to the Data processing pipeline illustrated in the SIFT manual.<o:p></o:p></SPAN></SPAN></SPAN></FONT></FONT></P>
<P style="MARGIN: 0cm 0cm 0pt" class=MsoNormal><SPAN lang=EN-US><FONT face="Times New Roman"><FONT size=2><SPAN style="mso-spacerun: yes">   </SPAN>I¡¯m asking my method is right or not? Can it be considered as an alternative for group analysis?</FONT></FONT></SPAN></P>
<P style="MARGIN: 0cm 0cm 0pt" class=MsoNormal><FONT face="Times New Roman"><FONT size=2><SPAN lang=EN-US><SPAN style="mso-spacerun: yes">   </SPAN>Can I do </SPAN><SPAN class=apple-style-span><SPAN style="BACKGROUND: white; COLOR: black; mso-bidi-font-size: 10.5pt" lang=EN-US>bootstrap sample and phase randomization with the current version of SIFT?</SPAN></SPAN></FONT></FONT></P>
<P style="MARGIN: 0cm 0cm 0pt" class=MsoNormal><FONT face="Times New Roman"><FONT size=2><SPAN class=apple-style-span><SPAN style="BACKGROUND: white; COLOR: black; mso-bidi-font-size: 10.5pt" lang=EN-US>  Anyone who konws the answer please tell me. Thanks!</SPAN></SPAN></FONT></FONT></P>
<P style="MARGIN: 0cm 0cm 0pt" class=MsoNormal><SPAN class=apple-style-span><SPAN style="BACKGROUND: white; COLOR: black; mso-bidi-font-size: 10.5pt" lang=EN-US><o:p><FONT size=2 face="Times New Roman"> </FONT></o:p></SPAN></SPAN></P>
<P style="MARGIN: 0cm 0cm 0pt" class=MsoNormal><SPAN lang=EN-US><FONT size=2 face="Times New Roman">Sincerely,</FONT></SPAN></P>
<P style="MARGIN: 0cm 0cm 0pt" class=MsoNormal><SPAN lang=EN-US><FONT size=2 face="Times New Roman">Hui-bin Jia</FONT></SPAN></P></DIV>