<div dir="ltr"><div><font color="#000000">Greetings, it's great to see a more congenial future-focused discussion <div class="gmail_default" style="display:inline">​building</div> here.<div class="gmail_default" style="display:inline">​ We all have knowledge we consider as true, biases that impact our perceptions and expectations, and this all sometimes gets in the way of (needed) discussion on research topics and assumptions. It seems we often need less "fixed ideas and assumptions" and to be more open to "new published data-based findings addressing specific topics". </div>Overall, kudos for keeping the <div class="gmail_default" style="display:inline">​human ​</div>conversation going<div class="gmail_default" style="display:inline">, it may eventually lead to positive impacts for the EEG field.</div></font></div><div><div class="gmail_default" style="display:inline"><font color="#000000"><br></font></div></div><div><font color="#000000">From my perspective,<div class="gmail_default" style="display:inline">​ ​</div>argument<div class="gmail_default" style="display:inline">​s​</div> or point of view, whether based on theory<div class="gmail_default" style="display:inline">​, math,​</div> or experience,</font></div><div><font color="#000000">will <div class="gmail_default" style="display:inline">​remain</div> <div class="gmail_default" style="display:inline">​un​</div>satisfactory until th<div class="gmail_default" style="display:inline">​ey</div> are <div class="gmail_default" style="display:inline">​in ​1) </div>multiple published new high-quality<div class="gmail_default" style="display:inline">​ empirical​</div><div class="gmail_default" style="display:inline"> ​</div>papers <div class="gmail_default" style="display:inline">​that 2) examine a ​</div>range of topics related to the discussion here about ICA, EEG, <div class="gmail_default" style="display:inline">​phase metrics, ​</div>artifacts, etc... from a <div class="gmail_default" style="display:inline">​3) ​</div>data-and assessment-focused point of view. <div class="gmail_default" style="display:inline">​It's important to have conversations, but it's new peer-reviewed publications that will truly clarify things.​</div></font></div><div><font color="#000000"><div class="gmail_default" style="display:inline"><br></div></font></div><div><font color="#000000"><div class="gmail_default" style="display:inline">​I may be too optimistic, but more collaboration amongst the discussants here could generate a half-dozen papers over the next year or two focused on these issues. These are opportunities for both young flexible researchers, as well as more mature researchers and clinicians. </div></font></div><div><font color="#000000"><br></font></div><div><font color="#000000">One thing that has struck me is that the conversation has reflected <div class="gmail_default" style="display:inline">​1) ​</div>a divide between low-density and high-density EEG systems users, <div class="gmail_default" style="display:inline">​2) the differences in researcher and clinician values, ​</div>and <div class="gmail_default" style="display:inline">​that 3) </div>there is enough data <div class="gmail_default" style="display:inline">​already ​</div>out there to provide data-based publications addressing these topics. Further, the I think there is a lot of room for theoretical and methodological consolidation in the EEG field, but this will take time and effort, just as a clear understanding of the nature of true neural sources will take time and effort. </font></div><div><font color="#000000"><br></font></div><div><font color="#000000">Below, a resend of my earlier list of topics that future articles can consider<div class="gmail_default" style="display:inline">​ or that we can add to/clarify​</div>, and a list of articles (and authors) that <div class="gmail_default" style="display:inline">​can</div> be consulted regarding current use/opinions of ICA, EEG, phase, and con<div class="gmail_default" style="display:inline">​n​</div>ectivity<div class="gmail_default" style="display:inline">​ analyses​</div>.</font></div><div><font color="#000000"><br></font></div><div><font color="#000000"><br></font></div><div><font color="#000000"><br></font></div><div><b><font color="#000000">Possible dimensions/constraints to consider or compare?</font></b></div><font color="#000000"><br>Channel density and relative total-head coverage</font><div><font color="#000000"><br></font><div><div class="gmail_default"><font color="#000000">​Low-density vs. moderate-density vs high-density​</font></div><div class="gmail_default"><font color="#000000"><br></font></div><div class="gmail_default"><font color="#000000">With and without EOG and/or EMG recording ?​<br></font></div><font color="#000000"><br>Number/type of artifact<div class="gmail_default" style="display:inline">​ual detected, number/type of​</div> ICs removed</font><div><font color="#000000"><br></font></div><div><div class="gmail_default"><font color="#000000">​IC-based vs. non-IC based artifact removal​</font></div><div><font color="#000000"><br></font></div><div><font color="#000000">Number/type of artifact visible in channel record<div class="gmail_default" style="display:inline">​​</div><br><br>Clarity/robustness of artifact<div class="gmail_default" style="display:inline">​ual ICs ​</div>(e.g., ICs that are mixed vs. ICs that<br>are mixed (containing both artifact and neural info)<br><br>Channel-level vs. ICA-level vs. source<div class="gmail_default" style="display:inline">​-estimated</div> connectivity metrics<br><br>Length of epochs/trials<br><br>Type of source analysis<br><br>Type of reference (e.g., Chella et al., 2016)<br><br>Type of ICA/blind source separation (e.g., Bridwell et al., 2016;<br>Brain Topography)<br><br>Event-related or resting data<br><br>Signal quality (e.g., gel versus saline, very noisy vs. quite clean)<br><br>Reliability of particular metric<br><br>Type of connectivity metric (e.g., various kinds of phase measures,<br>and the plethora of other connectivity and graph theoretical measures)<br><br>MEG vs. EEG ?<br><br>Sampling rate?</font><div><font color="#000000"><br></font></div><div><font color="#000000">Type of population ?<div class="gmail_default" style="display:inline">​ Rate of artifacts per population/sample?</div></font></div><div><font color="#000000"><div class="gmail_default" style="display:inline"><br></div></font></div><div><font color="#000000"><div class="gmail_default" style="display:inline">Individual differences in cleanness or clarity of EEG signal?</div></font></div><div><font color="#000000"><div class="gmail_default" style="display:inline"><br></div></font></div><div><font color="#000000"><br><br><br><br>Sample articles that seem to use ICA in relation to connectivity<br>metrics are listed below.<div class="gmail_default" style="display:inline">​ ​</div>Moving forward, it may be beneficial to survey these authors and their findings.</font></div><div><font color="#000000"><br>de Pasquale, F., Della Penna, S., Sporns, O., Romani, G. L., &<br>Corbetta, M. (2015). A dynamic core network and global efficiency in<br>the resting human brain. Cerebral Cortex, bhv185.<br><br>Lai, M., Demuru, M., Hillebrand, A., & Fraschini, M. (2017). A<br>Comparison Between Scalp-And Source-Reconstructed EEG Networks.<br>bioRxiv, 121764.<br><br>Colclough, G. L., Woolrich, M. W., Tewarie, P. K., Brookes, M. J.,<br>Quinn, A. J., & Smith, S. M. (2016). How reliable are MEG<br>resting-state connectivity metrics?. NeuroImage, 138, 284-293.<br><br>Kuntzelman, K., & Miskovic, V. (2017). Reliability of graph metrics<br>derived from resting‐state human EEG. Psychophysiology, 54(1), 51-61.<br><br>Siems, M., Pape, A. A., Hipp, J. F., & Siegel, M. (2016). Measuring<br>the cortical correlation structure of spontaneous oscillatory activity<br>with EEG and MEG. NeuroImage, 129, 345-355.<br><br>Toppi, J., Astolfi, L., Poudel, G. R., Innes, C. R., Babiloni, F., &<br>Jones, R. D. (2016). Time-varying effective connectivity of the<br>cortical neuroelectric activity associated with behavioural<br>microsleeps. NeuroImage, 124, 421-432.<br><br>Farahibozorg, S. R., Henson, R. N., & Hauk, O. (2017). Adaptive<br>Cortical Parcellations for Source Reconstructed EEG/MEG Connectomes.<br>bioRxiv, 097774.<br><br>Rueda-Delgado, L. M., Solesio-Jofre, E., Mantini, D., Dupont, P.,<br>Daffertshofer, A., & Swinnen, S. P. (2016). Coordinative task<br>difficulty and behavioural errors are associated with increased<br>long-range beta band synchronization, NeuroImage.<br><br>Cooper, P. S., Wong, A. S., Fulham, W. R., Thienel, R., Mansfield, E.,<br>Michie, P. T., & Karayanidis, F. (2015). Theta frontoparietal<br>connectivity associated with proactive and reactive cognitive control<br>processes. Neuroimage, 108, 354-363.<br><br>Nayak, C. S., Bhowmik, A., Prasad, P. D., Pati, S., Choudhury, K. K.,<br>& Majumdar, K. K. (2017). Phase Synchronization Analysis of Natural<br>Wake and Sleep States in Healthy Individuals Using a Novel Ensemble<br>Phase Synchronization Measure. Journal of Clinical Neurophysiology,<br>34(1), 77-83.<br><br>Vecchio, F., Miraglia, F., Piludu, F., Granata, G., Romanello, R.,<br>Caulo, M., ... & Rossini, P. M. (2017). “Small World” architecture in<br>brain connectivity and hippocampal volume in Alzheimer’s disease: a<br>study via graph theory from EEG data. Brain imaging and behavior,<br>11(2), 473-485.<br><br>Ranzi, P., Freund, J. A., Thiel, C. M., & Herrmann, C. S. (2016).<br>Encephalography Connectivity on Sources in Male Nonsmokers after<br>Nicotine Administration during the Resting State. Neuropsychobiology,<br>74(1), 48-59.<br><br>Vecchio, F., Miraglia, F., Curcio, G., Della Marca, G., Vollono, C.,<br>Mazzucchi, E., ... & Rossini, P. M. (2015). Cortical connectivity in<br>fronto-temporal focal epilepsy from EEG analysis: a study via graph<br>theory. Clinical Neurophysiology, 126(6), 1108-1116.<br><br>Smit, D. J., de Geus, E. J., Boersma, M., Boomsma, D. I., & Stam, C.<br>J. (2016). Life-span development of brain network integration assessed<br>with phase lag index connectivity and minimum spanning tree graphs.<br>Brain connectivity, 6(4), 312-325.<br><br>Chung, Jae W., Edward Ofori, Gaurav Misra, Christopher W. Hess, and<br>David E. Vaillancourt. "Beta-band activity and connectivity in<br>sensorimotor and parietal cortex are important for accurate motor<br>performance." NeuroImage 144 (2017): 164-173.<br><br>Shou, G., & Ding, L. (2015). Detection of EEG<br>spatial–spectral–temporal signatures of errors: A comparative study of<br>ICA-based and channel-based methods. Brain topography, 28(1), 47-61.<br><br>Kline, J. E., Huang, H. J., Snyder, K. L., & Ferris, D. P. (2016).<br>Cortical Spectral Activity and Connectivity during Active and Viewed<br>Arm and Leg Movement. Frontiers in neuroscience, 10.<br><br>van Driel, J., Gunseli, E., Meeter, M., & Olivers, C. N. (2017). Local<br>and interregional alpha EEG dynamics dissociate between memory for<br>search and memory for recognition. NeuroImage, 149, 114-128.<br><br>Castellanos, N.P., Makarov, V.A., 2006. Recovering EEG brain signals:<br>Artifact suppression with wavelet enhanced independent component<br>analysis. J. Neurosci. Methods 158, 300–312.<br>doi:10.1016/j.jneumeth.2006.05.033<br><br>Mehrkanoon, S., Breakspear, M., Britz, J., & Boonstra, T. W. (2014).<br>Intrinsic coupling modes in source-reconstructed<br>electroencephalography. Brain connectivity, 4(10), 812-825.</font></div></div></div></div></div></div>