<div dir="ltr">Dear Iman,<div><br><div>I have little experience with resting state EEG, but here's my hunch: clean neural components should have the same properties as with epoched data. Namely, a smooth/dipolar topography (dipolar fits explaining a lot of variance is a good indicator), relatively large amplitude (i.e. they should be ranked among the first components), they could also have a peak at a physiological frequency (alpha, beta...) and should generally rank low on the artefact measures returned by SASICA. </div><div>SASICA is designed to spot specific artifactual components, so it is a bit of a reverse use you want to make of it.</div><div>In the paper <a href="https://github.com/dnacombo/SASICA/blob/master/Chaumon_et_al_JNM_2015.pdf" target="_blank" style="line-height:1.5">here</a><span style="line-height:1.5"> he examples of Figure 3 G-I are atypical neural components that are likely to be mistaken for ocular ones. More stereotypical neural components are shown on Figure 2.</span></div><div><span style="line-height:1.5"><br></span></div><div><span style="line-height:1.5">Hope this helps</span></div><div><span style="line-height:1.5">Max</span></div><div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr">Le jeu. 21 juil. 2016 à 18:17, Iman Mohammad-Rezazadeh <<a href="mailto:irezazadeh@ucdavis.edu">irezazadeh@ucdavis.edu</a>> a écrit :<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">





<div lang="EN-US" link="blue" vlink="purple">
<div>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif;color:#1f497d">My question is how your method can separate btw neural and non neural components (such as one in Fig 3G)
<b><u>in resting state EEG (</u></b> if there is no event related activity)?<u></u><u></u></span></p>
<p class="MsoNormal"><a name="m_-3225427107286234731__MailEndCompose"><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif;color:#1f497d"><u></u> <u></u></span></a></p>
<p class="MsoNormal"><b><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif">From:</span></b><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif"> Maximilien Chaumon [mailto:<a href="mailto:maximilien.chaumon@gmail.com" target="_blank">maximilien.chaumon@gmail.com</a>]
<br>
<b>Sent:</b> Wednesday, July 20, 2016 11:49 PM<br>
<b>To:</b> Iman Mohammad-Rezazadeh <<a href="mailto:irezazadeh@UCDAVIS.EDU" target="_blank">irezazadeh@UCDAVIS.EDU</a>>; <a href="mailto:eeglablist@sccn.ucsd.edu" target="_blank">eeglablist@sccn.ucsd.edu</a><br>
<b>Cc:</b> Rob Coben <<a href="mailto:drcoben@gmail.com" target="_blank">drcoben@gmail.com</a>><br>
<b>Subject:</b> Re: [Eeglablist] SASICA 1.3.1 now available<u></u><u></u></span></p></div></div><div lang="EN-US" link="blue" vlink="purple"><div>
<p class="MsoNormal"><u></u> <u></u></p>
<div>
<p class="MsoNormal">Hi Iman,<u></u><u></u></p>
<div>
<p class="MsoNormal"><u></u> <u></u></p>
<div>
<p class="MsoNormal">Thanks for your note. What is your question?<u></u><u></u></p>
</div>
<div>
<p class="MsoNormal"><u></u> <u></u></p>
</div>
</div>
<p class="MsoNormal"><u></u> <u></u></p>
<div>
<div>
<p class="MsoNormal">Le mer. 20 juil. 2016 à 19:32, Iman Mohammad-Rezazadeh <<a href="mailto:irezazadeh@ucdavis.edu" target="_blank">irezazadeh@ucdavis.edu</a>> a écrit :<u></u><u></u></p>
</div>
<blockquote style="border:none;border-left:solid #cccccc 1.0pt;padding:0in 0in 0in 6.0pt;margin-left:4.8pt;margin-right:0in">
<div>
<div>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif;color:#1f497d">Hi Max,
</span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal"><a name="m_-3225427107286234731_m_4376151545667319594__MailEndCompose"><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif;color:#1f497d">It is great.
</span></a><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif;color:#1f497d">I have a question about the toolbox and its application on continuous EEG processing , especially during
 resting. Examples in your published paper are based on ERP experiments however if we don’t have any sign on ERP components in the temporal activity I wonder how your algorithm/toolbox can differentiate btw neural and non-neural for something like Fig 3 G. 
 For example, In your paper it is obvious that for the above figure, you have got a early positive and late negative ERP components.
</span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif;color:#1f497d"> </span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif;color:#1f497d">Best,</span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif;color:#1f497d">Iman
</span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal"><b><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif;color:#1f497d">-------------------------------------------------------------</span></b><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal"><b><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif;color:#1f497d">Iman M.Rezazadeh, Ph.D</span></b><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif;color:#1f497d">Semel Intitute, UCLA , Los Angeles</span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif;color:#1f497d">& Center for Mind and Brain, UC DAVIS, Davis</span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif;color:#1f497d"> </span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif;color:#1f497d"> </span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal"><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif;color:#1f497d"> </span><u></u><u></u></p>
<p class="MsoNormal"><b><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif">From:</span></b><span style="font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif">
<a href="mailto:eeglablist-bounces@sccn.ucsd.edu" target="_blank">eeglablist-bounces@sccn.ucsd.edu</a> [mailto:<a href="mailto:eeglablist-bounces@sccn.ucsd.edu" target="_blank">eeglablist-bounces@sccn.ucsd.edu</a>]
<b>On Behalf Of </b>Maximilien Chaumon<br>
<b>Sent:</b> Tuesday, July 19, 2016 4:15 AM<br>
<b>To:</b> <a href="mailto:eeglablist@sccn.ucsd.edu" target="_blank">eeglablist@sccn.ucsd.edu</a><br>
<b>Subject:</b> [Eeglablist] SASICA 1.3.1 now available</span><u></u><u></u></p>
</div>
</div>
<div>
<div>
<p class="MsoNormal"> <u></u><u></u></p>
<div>
<p class="MsoNormal">Dear all,<br>
<br>
A new version of SASICA, the EEGLAB extension for ICA component selection is available in the extension repository of EEGLAB (File > Manage Extensions > data processing extensions), or directly from
<a href="https://github.com/dnacombo/SASICA/archive/master.zip" target="_blank">github</a>.<u></u><u></u></p>
<div>
<div>
<p class="MsoNormal">The associated paper can be downloaded
<a href="https://github.com/dnacombo/SASICA/blob/master/Chaumon_et_al_JNM_2015.pdf" target="_blank">
here</a>.<u></u><u></u></p>
</div>
<div>
<p class="MsoNormal"> <u></u><u></u></p>
</div>
<div>
<p class="MsoNormal">New features:<u></u><u></u></p>
</div>
<div>
<p class="MsoNormal">Bug fixes and improved usability.<u></u><u></u></p>
</div>
<div>
<p class="MsoNormal"> <u></u><u></u></p>
</div>
<div>
<p class="MsoNormal">Note: on a new install, first entering SASICA('resetprefs') in the command window is recommended.<br>
<br>
Enjoy!<br>
Max<u></u><u></u></p>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
</blockquote>
</div>
</div>
</div></div></blockquote></div></div></div></div>