<div dir="ltr">Dear Erickson,<div><br></div><div>> However, since the setup is identical between sessions, we are merging the datasets from each subject's 4 sessions into a large dataset,<br></div><div class="gmail_extra">

<br></div><div class="gmail_extra">Sorry to point this out, but you can't do this because electrode cap applications were different for each of 4 recordings, right?</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">

Even a re-gelling can move a channel and create 'another' IC which shows 'blocked' ERPimages...</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">Run ICA separately for each of 4 recording sessions. If you don't have enough datapoints, you can run pca to reduce dimensions. For infomax, after 'extended', 1, continue 'pca', 20 for example.</div>

<div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">Makoto</div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">2014-04-03 13:02 GMT-07:00 Erickson <span dir="ltr"><<a href="mailto:ericksonb.eng@gmail.com" target="_blank">ericksonb.eng@gmail.com</a>></span>:<br>

<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left-width:1px;border-left-color:rgb(204,204,204);border-left-style:solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr">List,<div>I am creating a data pipeline to process resting state eeg with ADJUST, and I've run into a conceptual problem with bad channels.</div>

<div><br></div><div>Our study involved the collection of resting state data across several days. Individually these resting state files are not long enough to meet the data requirements of ICA (datapoints/channels^2 > 30 or 40). However, since the setup is identical between sessions, we are merging the datasets from each subject's 4 sessions into a large dataset, running ICA on this dataset, and then applying the ICA weights back to the 4 individual datasets. We have no reason to believe that the EEG signature of a blink would be any different between sessions, nor is the cognitive task different (resting state) so this merge seems to be a nice way to take care of the problem.</div>



<div><br></div><div>However, my issue is that if there is a bad channel in one of these 4 datasets, and I remove it, the dimensionality of the datasets is different and they can't be merged, much less used for ICA. Normally I would interpolate to get those channels back, but it's not correct to interpolate before ICA.</div>



<div><br></div><div>Currently, my solution is just to accept the loss of data. If a channel is bad in any of the 4 original datasets, I have to remove it from all 4 original datasets. Then I can merge them and run ICA on the merged file. Then I apply those ICA weights to the 4 original datasets individually and run ADJUST. However, I'm obviously throwing away a lot of data here so I would like to know if there is a better way.</div>



<div><br></div><div>Can anyone suggest an option I am not thinking of to solve this issue?</div><div><br></div><div>Thanks for your time! - Brian</div></div>
<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 <a href="mailto:eeglablist-request@sccn.ucsd.edu">eeglablist-request@sccn.ucsd.edu</a><br></blockquote></div><br><br clear="all"><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></div>