<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">Hi Roberto a few extra thoughts here below. Good luck with that high-density EEG data!!</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">See the following excellent website for learning about ICA classification. I recommend students to do at least 500 classifications, it's doable on smartphone. The tutorials and examples are excellent resources.</div><div class="gmail_default"><font color="#333399"><a href="http://reaching.ucsd.edu:8000/auth/login">http://reaching.ucsd.edu:8000/auth/login</a></font><br></div><div class="gmail_default"><font color="#333399"><br></font></div><div class="gmail_default"><font color="#333399">See the multiple ICA classification plugins (MARA, ADJUST, SASICA, IC-MARC) for some near-automatic methods for removing unhealthy ICs. The articles on each of those plugins are also useful if you're just beginning with dense-EEG and ICA.</font></div><div class="gmail_default"><font color="#333399"><br></font></div><div class="gmail_default"><font color="#333399">Overall, I recommend running ICA without PCA, but then just focusing on the first 35 ICs. Usually one can just pick out the top 10 neural ICs and reject the rest. It depends on why you're doing ICA (just to find blinks) or to actually examine the ICs. eeglab is built to help you stay in ICA land, rather than go back to channel-level space. This of course depends on multiple factors, such as whether you have good similar neural ICs for most of your subjects.</font></div><div class="gmail_default"><font color="#333399"><br></font></div><div class="gmail_default"><font color="#333399">MNE python should have no problem eating the data that results from eeglab. If you find the exact method, please share it with the eeglab list. If you develop a method for passing data between eeglab and mne-python that would also be a cool thing to share.</font></div><div class="gmail_default"><font color="#333399"><br></font></div><div class="gmail_default"><font color="#333399">Overall, a good bet is to lean on published articles using dense-EEG and ICA for best methods/approaches.</font></div><div class="gmail_default"><font color="#333399"><br></font></div><div class="gmail_default"><font color="#333399">By the way which buggy matlab regression toolbox were you referring to ?</font></div><div class="gmail_default"><font color="#333399"><br></font></div><div class="gmail_default"><font color="#333399"><br></font></div><div class="gmail_default"><font color="#333399"><br></font></div></div>