<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">
        
        
        


<p style="margin-bottom:0cm;line-height:100%">Dear eeglab(list)
users,</p>
<p style="margin-bottom:0cm;line-height:100%">I’m
currently analysing a 64-channel dataset looking at a slow cortical
potential – Stimulus Preceding Negativity (each epoch lasts 3800 ms). I'm using eeglab and erplab. I’ve been thinking which processing steps
would be best to get the a reliable dataset, i.e., representative of
what’s really going on without unintentionally getting an effect
due to incorrect preprocessing analysis.<br></p>
<p align="justify" style="margin-bottom:0cm;line-height:100%">Below
I present the pipeline I’ve been experimenting with so far. Steps marked
with „*” are done in erplab. I would really appreciate your
feedback, because I’m still relatively new to EEG analysis. Also, I
shortly discuss the issue of channel interpolation/ICA below the
pipeline.</p>
<p align="justify" style="margin-bottom:0cm;line-height:100%">1.
Re-sample from 1000Hz to 500Hz<br></p>
<p align="justify" style="margin-bottom:0cm;line-height:100%">2.
Edit channel locations + append Cz + re-reference to Cz</p>
<p align="justify" style="margin-bottom:0cm;line-height:100%">3.
Filter: lowpass, cut-off at 20Hz, order 2 (12 dB/Octave)*</p>
<p align="justify" style="margin-bottom:0cm;line-height:100%">4.
Epoch [-0.105 3.805]</p>
<p align="justify" style="margin-bottom:0cm;line-height:100%">5.
Automatic Epoch Rejection (based on probability) + rejection based on
visual inspection</p>
<p align="justify" style="margin-bottom:0cm;line-height:100%">6.
ICA (runica)</p>
<p align="justify" style="margin-bottom:0cm;line-height:100%">7.
Removing ICA components: only components related to eye movements +
visual inspection</p>
<p align="justify" style="margin-bottom:0cm;line-height:100%">8. Convert epochs to a continuous dataset*</p>
<p align="justify" style="margin-bottom:0cm;line-height:100%">9.
Creating event lists & assigning bins*</p>
<p align="justify" style="margin-bottom:0cm;line-height:100%">10.
Epoching: [-100 3800]*</p>
<p align="justify" style="margin-bottom:0cm;line-height:100%">11.
Baseline removal [-100 0]*</p>
<p align="justify" style="margin-bottom:0cm;line-height:100%">12.
Artefact rejection (peak-to-peak moving window)*</p>
<p align="justify" style="margin-bottom:0cm;line-height:100%">13.
Averaging + visual inspection*</p>
<p align="justify" style="margin-bottom:0cm;line-height:100%">14.
Global average*</p>
<p align="justify" style="margin-bottom:0cm;line-height:100%">##Comment concerning Step
2: I assume it would be better to remove bad channels after
re-sampling, then re-reference to Cz with bad channels removed, and
then interpolate bad channels from previous dataset (one with bad
channels included) so as to avoid puting noise into the average. This
will be followed by filtering in step 3. The problem I have, however,
is that ICA is not advised to be run on interpolated channels. Is
there a possible compromise/solution to this issue?<br></p>
<p align="left" style="margin-bottom:0cm;line-height:100%">I would
be very eager to follow the preprocessing and data cleaning advice
suggested in Mokoto’s pipeline, PREP pipeline, or CleanLine plugin
more closely, but their approach is largely based on high-pass
filtering which would eliminate the slow drifts I’m looking at. <br></p><p align="left" style="margin-bottom:0cm;line-height:100%">Thank you for your insights!<br>
Best,<br>
Rafal</p>
<p align="justify" style="margin-bottom:0cm;line-height:100%"><span style="font-family:arial,sans-serif">-- </span><br></p></div><div class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div><font size="2"><span>Rafał Jończyk</span><br></font></div><div><font size="2">Assistant Professor<br></font></div><div><font size="2">Faculty of English</font></div><div><font size="2">Adam Mickiewicz University, Poznań | Poland<br></font></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>
</div>