<div dir="ltr"><div><div>Hi Dan and Tarik,<br><br></div>I'm far from an expert but I've read a lot about exactly this (complex topic, though nothing published to my knowledge) and came to the conclusion that we delete and interpolate channels, then re-reference to  average reference, then reject bad timeframes and then run AMICA with reduced rank afterwards. My reasoning is as follows:<br><br>For a start: One should always at least delete bad channels before running AMICA, 
since it drastically improves the decomposition. Also visually scan for 
artifacts in the time-domain and reject them helps improving the 
decomposition to a great degree.<br><br> Now, ideally interpolating after AMICA would be preferred, because 
spherical interpolation introduces small nonlinearities into the data 
set which AMICA can't account for since it's a linear model. Making up 
new data to my understanding wouldn't be an issue per se, IF one enters a
 reduced rank into the AMICA decomposition, and the interpolation is 
linear (I might be wrong here).</div><div>However this comes with several complications: <br>a) This essentially means that one has to re-interpolate each time one backprojects the component level into the source level. Also I've heard that EEGLAB throws errors every now and then if you work with
 those kind of data sets, even though 
one could create wrapper functions oneself.</div><div>b) We want to perform visual cleaning of strong artifacts before running AMICA, but for this we want to average reference the data first. For average referencing, one should interpolate bad channels first, because the center of the ideal sphere covered by the electrodes would otherwise be skewed away from the deleted channels.<br><br></div><div>-> After careful examination of decompositions with and without interpolation before ICA, I did not see any relevant differences and because of this and the pragmatic reasons above, I chose this processing flow to be most efficient for our purposes. Also, since there would be no projection from the full data set to 
the component level, source localization might prove difficult later on. I am not
 sure about this, though, because I've never gone that far with 
interpolating after AMICA.<br><br></div><div>I would highly appreciate a comment of the experts on my approach, though, because by now I just tried to piece everything together myself and am not entirely sure if this is the best way to go. If not, I should know! :-)<br><br></div><div>Best,<br></div><div>Marius<br></div><div><br></div><div><div><div><div class="gmail_extra"><div class="gmail_quote">2017-07-26 1:25 GMT+02:00 Tarik S Bel-Bahar <span dir="ltr"><<a href="mailto:tarikbelbahar@gmail.com" target="_blank">tarikbelbahar@gmail.com</a>></span>:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex">Hi Dan, some quick thoughts below, we should hear something from the<br>
experts soon!<br>
<br>
<br>
**********************<br>
I think the current majorly held belief and recommendation from eeglab<br>
experts is that one should drop bad channels before ICA so as to let<br>
it do it's job better, giving it a better chance of focusing on neural<br>
ICs. Other implementations, perhaps via amica or gift-eeg, might<br>
handle or treat the data in special ways that obviate the need to do<br>
that.<br>
<br>
Don't think I've not seen this compared empirically in published<br>
papers. And it would be touch to collect and clearly compare results<br>
across multiple extant papers using interpolation before or after ICA.<br>
One could run simulations on some larger datasets. The field (and<br>
eeglab) seems to be needing more data-based empirical consolidation on<br>
a range of truisms (e.g., recent notes of the need for new<br>
publications related to high/low density arrays, clinical vs. research<br>
questions, the nature, if any, of ICA effects on phase metrics,<br>
etc...)<br>
<br>
Dropping channels before ICA and not interpolating before ICA might<br>
not allow for full/accurate representation of the spatial data.<br>
<br>
My understanding is that the interpolation before ICA, however, is not<br>
a good idea for ICA because it essentially "makes up" new channel<br>
information. Perhaps biasing effects could depend on the method of<br>
interpolation.<br>
<br>
Interpolating channels before ICA does seem to work ok too often in my<br>
experience, though I prefer the interpolate-after method.<br>
<br>
I would say the biasing effects on reconstructed eeg data from which<br>
only artifact ICs have been removed depend on how many channels have<br>
been removed (many or few?). I also tend to use post-ICA interpolation<br>
for such analyses.<br>
<br>
Note that messages in eeglab are sometimes cryptic or late to be updated.<br>
<div><div class="gmail-h5"><br>
<br>
<br>
<br>
<br>
<br>
On Mon, Jul 24, 2017 at 10:55 AM, Daniel Roberts <<a href="mailto:drobertc@gmu.edu">drobertc@gmu.edu</a>> wrote:<br>
> A question that has frequently come up on this list is whether to perform<br>
> bad channel interpolation before or after ICA. Of course if you interpolate<br>
> prior to ICA it is necessary to indicate the reduced rank of the data to the<br>
> ICA algorithm. In various threads it is recommended to interpolate before<br>
> ICA, or alternatively, interpolate after ICA. I’m curious if anyone is aware<br>
> of any empirical data on which method is preferable, or the potential<br>
> detriments of one method or the other.<br>
><br>
><br>
><br>
> I noticed that EEGLAB generates a warning / error when interpolating then<br>
> average referencing following ICA: ““Error: some channels not used for ICA<br>
> decomposition are used for rereferencing the ICA decomposition has been<br>
> removed” which would seem to suggest interpolating prior to ICA if an<br>
> average reference is required. However, this warning seems to only remove<br>
> ICA decomposition but maintains the channel space data. So perhaps it is not<br>
> an issue if ICA was used only for artifact removal and the rest of the<br>
> analysis will be in channel space.<br>
><br>
><br>
><br>
> Thanks for any thoughts on the issue,<br>
><br>
> Dan<br>
><br>
><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/<wbr>eeglabmail.html</a><br>
> To unsubscribe, send an empty email to <a href="mailto:eeglablist-unsubscribe@sccn.ucsd.edu">eeglablist-unsubscribe@sccn.<wbr>ucsd.edu</a><br>
> For digest mode, send an email with the subject "set digest mime" to<br>
> <a href="mailto:eeglablist-request@sccn.ucsd.edu">eeglablist-request@sccn.ucsd.<wbr>edu</a><br>
______________________________<wbr>_________________<br>
Eeglablist page: <a href="http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html" rel="noreferrer" target="_blank">http://sccn.ucsd.edu/eeglab/<wbr>eeglabmail.html</a><br>
To unsubscribe, send an empty email to <a href="mailto:eeglablist-unsubscribe@sccn.ucsd.edu">eeglablist-unsubscribe@sccn.<wbr>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.<wbr>edu</a></blockquote></div><br></div></div></div></div></div>