<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">Hello Konstantina, various notes below, please take a good look. After you fully review and try the following, please feel free to get back with new/additional questions.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">**********NOTES FOR KONSTANTINA*************************</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">Overall, you should take a minimum of 10 to 20 hours learning/practicing how to do this, and most likely minimum 5 to 10 hours minimum for any additional steps.. I usually have students practice for at least 50 hours of cleaning with iterative feedback, etc.. before letting them truly clean data for analyses purposes. Anything worth doing is worth doing well :) Also, try not trust the engineering tendency to think that human biosignals are just like other data. They are unique, have a lot of variability, and should not be processed automatically (especially when one is a newbie).<br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">If you are having trouble finding the right resources, make sure you are looking at the current eeglab tutorials, have read through/gone through most steps, and have used the eeglab tutorial data (single subject and study sets) for practicing.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">0. Overall, rejecting large multi-channel artifacts before ICA is easy. Just find the worst periods (as per online eeglab tutorials), select them as you are scrolling through the data, reject them, and run ICA. If you miss some periods, it will be clear which ones you missed when you look at the single trial summaries for different ICs.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">1. The googlable eeglab tutorial on rejecting artifacts is easy to read and understand, and if you follow the steps and instructions you should be fine. You should practice with eeglab tutorial data if you have not had a chance to yet.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">2. It totally depends on what kind of artifacts you are looking for and what you will use the processed data for (e.g., channel vs. ICA level analyses).</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">3. If you properly clean the data of major artifacts before running ICA (see online tutorial for that) then you will be able to rejects artifactual ICs and that will make it easier to clean your data.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">4. If you haven't had a chance to yet, learn/review/practice all the materials on the ICA classification training site. Especially look at the examples. I recommend to students to do at least 500 classifications. Make use of the "practice mode with feedback" and the extensive tutorial on what are "good" and "bad" ICs.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">The site is at: <span style="color:rgb(0,102,33);font-size:14px;white-space:nowrap"><a href="http://reaching.ucsd.edu:8000/tutorial">reaching.ucsd.edu:8000/tutorial</a></span></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">5. There are several ICA classification plugins that can help you semi-automatically detect bad ICs to reject, including ADJUST and SASICA. Please review the articles on each that you can find easily on Google Scholar, and do some practice with them when you have done ICA on your data.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">6. Remember ICA cleaning can take care of major artifact classes including blinks, lateral eye movements, and EMG/muscle artifacts. Do note that it's important to understand that ICA is not perfect, and some ICs will be mixed, but that's a higher level topic for after you have advanced your knowledge.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">7. The reject continuous data option in the eeglab GUI (using the frequency parameters) works quite well for finding the biggest/worst periods, which is the main/only cleaning really required before ICA. That option is under Tools > Automatic continuous rejections. You will have to play around with it a bit, it's critical to not use any tools blindly. Trust but verify :)</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 eeglab online summer school videos unspecific topics if you haven't had a chance to yet.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">See Makoto's pipeline suggests too if you haven't for some general hints for newbies.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">See the ASR method which is an eeglab plugin, which one can try to use for fully automatic cleaning (but it has caveats like everything else). It's part of the "clean_raw_data plugin" and the "PREP plugin".</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">Review the extensive ERPlab materials and introductions.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">Read EEG handbooks from Luck, from Mike Cohen, from Handy, which each have "chapters for newbies" but also cover advanced topics.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div></div>