<div dir="ltr"><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:14px">Dear list subscribers,</div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:14px"><br></div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:14px">

I just wanted to share my experience in case you are interested in.</div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:14px"><br></div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:14px">1. Channels names without 10-20 nomenclature (i.e. Fz, Cz, Pz etc) can not be recognized by 'warp' function in the head model settings. -> Use fiducials only that have labels such as Nz, LPA, RPA etc that is stored under EEG.chaninfo.nodatachans</div>

<div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:14px"><br></div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:14px">2. Polhemus measurements uses meters whereas EEGLAB default assumes millimeters. -> x1000 required.</div>

<div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:14px"><br></div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:14px">3. If applying individually measured channel locations (using Polhemus, Zebras, etc) transform parameters should be computed. -> use coregister() function.</div>

<div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:14px"><br></div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:14px">Below is an example.</div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:14px"><br></div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:14px">

 % redo channels (transform meter to millimeter!)</div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:14px">    tmpNoDataChans = EEG.chaninfo.nodatchans;</div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:14px">
    tmpNoDataChans = rmfield(tmpNoDataChans,'datachan');</div>
<div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:14px">    EEG.chanlocs   = [EEG.chanlocs tmpNoDataChans];</div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:14px">    for n = 1:length(EEG.chanlocs)</div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:14px">

        EEG.chanlocs(1,n).X = EEG.chanlocs(1,n).X*1000;</div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:14px">        EEG.chanlocs(1,n).Y = EEG.chanlocs(1,n).Y*1000;</div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:14px">

        EEG.chanlocs(1,n).Z = EEG.chanlocs(1,n).Z*1000;</div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:14px">    end</div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:14px">    EEG.chaninfo.nodatchans = [];</div>

<div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:14px">    EEG = pop_chanedit(EEG, 'eval','chans = pop_chancenter( chans, [],[]);');</div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:14px">    </div>

<div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:14px">    % compute transform parameter</div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:14px">    [~,transform] = coregister(EEG.chaninfo.nodatchans, '/data/common/matlab/eeglab/plugins/dipfit2.3/standard_BEM/elec/standard_1005.elc', 'warp', 'auto', 'manual', 'off')</div>

<div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:14px">    </div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:14px">    % manual fitting results</div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:14px">    % [0            -25        -10     -0.1         0     -1.5708     1.15      1.15      1.1]</div>

<div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:14px">    %</div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:14px">    % automatic warping results</div><div style="font-family:arial,sans-serif;font-size:14px">    % [-3.4586  -29.9836   -3.8724   -0.0702   -0.0014   -1.5717    1.2789    1.2018    1.2028]</div>

<div><br></div>-- <br><div dir="ltr">Makoto Miyakoshi<br>Swartz Center for Computational Neuroscience<br>Institute for Neural Computation, University of California San Diego<br></div>
</div>