<div>be careful also for "unique" brain activity related to "blink suppression"</div><div>or individual differences in blink rates</div><br>
<br><br><div class="gmail_quote">On Tue, May 15, 2012 at 11:52 AM, Makoto Miyakoshi <span dir="ltr"><<a href="mailto:mmiyakoshi@ucsd.edu" target="_blank">mmiyakoshi@ucsd.edu</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">

Dear Jacob,<br>
<div class="im"><br>
> perform the ICA on each participant and than avoid to remove<br>
> IC that are not clearly related to ocular movements, am I right?<br>
<br>
</div>This can't be wrong!<br>
However, it seems impossible for me to imagine that an eyes-open,<br>
awake subject does not show any eye movement or eye blink. I'm sure<br>
you'll find some ICs representing those.<br>
<br>
Makoto<br>
<br>
<br>
<br>
2012/5/15 Jacob Kaisen <<a href="mailto:jacobkaisen@gmail.com">jacobkaisen@gmail.com</a>>:<br>
<div class="HOEnZb"><div class="h5">> Dear Makoto and Tarik,<br>
><br>
> Thanks for your very helpful comments. The idea not to perform the ICA on<br>
> participants who did few ocular movements came from the fact that ICA might<br>
> not identify the ocular components efficiently. I guess you are both<br>
> suggesting to perform the ICA on each participant and than avoid to remove<br>
> IC that are not clearly related to ocular movements, am I right?<br>
><br>
> Thank you,<br>
><br>
> Jacob<br>
><br>
><br>
> On Wed, Apr 25, 2012 at 8:54 AM, Tarik S Bel-Bahar <<a href="mailto:tarikbelbahar@gmail.com">tarikbelbahar@gmail.com</a>><br>
> wrote:<br>
>><br>
>> Greetings Jacob,<br>
>><br>
>> a few quick thoughts below that may be of use in helping you make your<br>
>> decision.<br>
>><br>
>> using ICA for cleaning out blinks should probably done on each<br>
>> recording session in your sample, not just half of it<br>
>> so that your data is processed in a similar manner (decomposed with ICA,<br>
>> blink ICs removed, and the IC data backprojected to EEG).<br>
>><br>
>> I think it would be hard to defend the equivalence of the results from<br>
>> each of the<br>
>> differently processed datasets, or the validity of merging them.<br>
>> Alternatively, if you could assure that exactly the same steps (but<br>
>> without blink IC removal)<br>
>> are done to all datasets for pre-processing and analyses, you might find a<br>
>> defendable<br>
>> way to follow your first intuition that you mentioned.<br>
>><br>
>> Please also try a search on the eeglab list archives on similar topics,<br>
>> where you should find some past related discussions.<br>
>><br>
>> also, eeglab plugin using Gratton's regression based procedure<br>
>><br>
>> <a href="http://pinguin.ds.mpg.de/~ihrke/wiki/index.php/Ocular_Correction_EEGlab_Plugin" target="_blank">http://pinguin.ds.mpg.de/~ihrke/wiki/index.php/Ocular_Correction_EEGlab_Plugin</a><br>
>> see also for possibly useful tools in your case;<br>
>>  <a href="http://sccn.ucsd.edu/wiki/EEGLAB_Plugins" target="_blank">http://sccn.ucsd.edu/wiki/EEGLAB_Plugins</a><br>
>><br>
>> Cheers!<br>
>><br>
>><br>
>><br>
>><br>
>><br>
>><br>
>><br>
>><br>
>><br>
>><br>
>><br>
>><br>
>><br>
>> On Mon, Apr 23, 2012 at 10:21 AM, Jacob Kaisen <<a href="mailto:jacobkaisen@gmail.com">jacobkaisen@gmail.com</a>><br>
>> wrote:<br>
>>><br>
>>> Dear EEGLAB list,<br>
>>><br>
>>> I am using ICA to remove ocular artifacts. Here is my question: as some<br>
>>> of my participants' signal is cleaner than others', can I use the ICA just<br>
>>> on those whose signal contains more noise?<br>
>>> In other words is it correct to present data that are preprocessed with<br>
>>> ICA just on half of the sample?<br>
>>><br>
>>> Thank you very much,<br>
>>><br>
>>> Kind Regards,<br>
>>><br>
>>> Jacob<br>
>>><br>
>>> _______________________________________________<br>
>>> Eeglablist page: <a href="http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html" target="_blank">http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html</a><br>
>>> To unsubscribe, send an empty email to<br>
>>> <a href="mailto:eeglablist-unsubscribe@sccn.ucsd.edu">eeglablist-unsubscribe@sccn.ucsd.edu</a><br>
>>> For digest mode, send an email with the subject "set digest mime" to<br>
>>> <a href="mailto:eeglablist-request@sccn.ucsd.edu">eeglablist-request@sccn.ucsd.edu</a><br>
>><br>
>><br>
><br>
><br>
> _______________________________________________<br>
> Eeglablist page: <a href="http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html" target="_blank">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>
> For digest mode, send an email with the subject "set digest mime" to<br>
> <a href="mailto:eeglablist-request@sccn.ucsd.edu">eeglablist-request@sccn.ucsd.edu</a><br>
<br>
<br>
<br>
</div></div><span class="HOEnZb"><font color="#888888">--<br>
Makoto Miyakoshi<br>
JSPS Postdoctral Fellow for Research Abroad<br>
Swartz Center for Computational Neuroscience<br>
Institute for Neural Computation, University of California San Diego<br>
</font></span></blockquote></div><br>