<div dir="ltr">Dear Rafal,<div><br></div><div><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">> Out of curiosity, is there any risk of making ICA worse rather than better by downsampling the data (given that we don't go lower than 250Hz)?</span><br></div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">ICA will miss information above 125Hz (Nyquist of 250 Hz), which you don't miss too much unless you are conducting super esoteric high-frequency analysis (I know some of them.)</div><div class="gmail_extra"><br></div><div class="gmail_extra">Makoto</div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Thu, Feb 9, 2017 at 11:54 PM, Rafał Jończyk <span dir="ltr"><<a href="mailto:rafal.jonczyk@gmail.com" target="_blank">rafal.jonczyk@gmail.com</a>></span> wrote:<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"><div style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">thank you very much Jumana and Makoto for your feedback! This is very helpful. I think I will also downsample to 250Hz to make EEG files lighter and potentially further improve ICA (as suggested by Makoto in his pipeline). Out of curiosity, is there any risk of making ICA worse rather than better by downsampling the data (given that we don't go lower than 250Hz)?</div><div style="font-family:arial,helvetica,sans-serif"><br></div><div style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">Best,</div><div style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">Rafal</div></div><div class="gmail_extra"><div><div class="gmail-h5"><br><div class="gmail_quote">2017-02-10 4:30 GMT+01:00 Makoto Miyakoshi <span dir="ltr"><<a href="mailto:mmiyakoshi@ucsd.edu" target="_blank">mmiyakoshi@ucsd.edu</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">Dear Rafal,<div><br></div><div>At least, you can highpass filter the data for ICA purpose only. You can copy the weight matrix to the unfiltered data. Please consider doing it.</div><span><div><br></div><div><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:12.8px;line-height:12.8px;text-align:justify">> 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?</span><br></div><div><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:12.8px;line-height:12.8px;text-align:justify"><br></span></div></span><div><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:12.8px;line-height:12.8px;text-align:justify">In most cases, ICA will pick up the rank deficiency and automatically adjust the rank. So you'll be probably ok.</span></div><div><br></div><div>Makoto</div><div><br></div><div><br></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote"><div><div class="gmail-m_-332310127274860449h5">On Tue, Feb 7, 2017 at 6:48 AM, Rafał Jończyk <span dir="ltr"><<a href="mailto:rafal.jonczyk@gmail.com" target="_blank">rafal.jonczyk@gmail.com</a>></span> wrote:<br></div></div><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><div class="gmail-m_-332310127274860449h5"><div dir="ltr"><div 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><span class="gmail-m_-332310127274860449m_4235498476932958507gmail-HOEnZb"><font color="#888888">
<p align="justify" style="margin-bottom:0cm;line-height:100%"><span style="font-family:arial,sans-serif">-- </span><br></p></font></span></div><span class="gmail-m_-332310127274860449m_4235498476932958507gmail-HOEnZb"><font color="#888888"><div class="gmail-m_-332310127274860449m_4235498476932958507gmail-m_8510452883721093354gmail_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>
</font></span></div>
<br></div></div>______________________________<wbr>_________________<br>
Eeglablist page: <a href="http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html" rel="noreferrer" target="_blank">http://sccn.ucsd.edu/eeglab/ee<wbr>glabmail.html</a><br>
To unsubscribe, send an empty email to <a href="mailto:eeglablist-unsubscribe@sccn.ucsd.edu" target="_blank">eeglablist-unsubscribe@sccn.uc<wbr>sd.edu</a><br>
For digest mode, send an email with the subject "set digest mime" to <a href="mailto:eeglablist-request@sccn.ucsd.edu" target="_blank">eeglablist-request@sccn.ucsd.e<wbr>du</a><span class="gmail-m_-332310127274860449HOEnZb"><font color="#888888"><br></font></span></blockquote></div><span class="gmail-m_-332310127274860449HOEnZb"><font color="#888888"><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div class="gmail-m_-332310127274860449m_4235498476932958507gmail_signature"><div dir="ltr">Makoto Miyakoshi<br>Swartz Center for Computational Neuroscience<br>Institute for Neural Computation, University of California San Diego<br></div></div>
</font></span></div></div>
</blockquote></div><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br></div></div><div class="gmail-m_-332310127274860449gmail_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><div class="gmail-h5"><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><br></font></div></div></div><div><font size="2"><b><a href="http://www.springer.com/us/book/9783319476346" target="_blank"><img src="https://docs.google.com/uc?export=download&id=0B-bMuTu3fxATSnhVb0dFTUV0MVU&revid=0B-bMuTu3fxATeElUV05hNmRjVEJZSHBxNzV6bExNemhRYWFzPQ" width="131" height="200"></a><br></b></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>
</blockquote></div><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div class="gmail_signature"><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></div>