<div dir="ltr">Hi Imali,<div><br></div><div>This is a fascinating question, but hopefully one that's easily resolved. My understanding of ICA is that while it does try to find maximally independent sources in the channel-space matrix, it is primarily a spatial filtering method. Therefore, you could have dependent or interdependent brain regions (e.g. Region A and Region B) show up as different independent components, because they are spatially localized to different areas of the brain. Furthermore, unless they are truly simultaneously active, then there will likely be at least some temporal delay between their activity patterns that will further help them dissociate into unique ICs. I think in these two ways, it is possible to measure causal information flow, connectivity, and coherence among independent sources calculated using ICA. </div>
<div><br></div><div>I'm curious to see what some of the ICA experts with their ear to this list would say, though!</div><div><br></div><div>James<br clear="all"><div><br></div>-- <br><div dir="ltr"><div>James Jones-Rounds</div>
Laboratory Manager<br>Human Development EEG and Psychophysiology (HEP) Laboratory,<div>Department of Human Development,<br>--------------------------------------------<br>Cornell University | Ithaca, NY<br></div><div>607-255-9883</div>
<div><a href="mailto:eeg@cornell.edu" target="_blank">eeg@cornell.edu</a></div></div>
</div></div>