<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">Hello Konstantina, here are brief notes below with specific recommendations about what one needs to do understand what's going on. Thanks for getting back to the list when you find out what the issue was, so that other people in the list can learn from your experiences. All the best</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)">****************BEGIN 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)">0. If you haven't had a chance to yet, first tkae the (important) time to use the eeglab tutorial and eeglab tutorial data to practice cleaning, ICA, and ERPs. Confirm that you can detect neural and artifactual ICs in the tutorial data, and that you can easily compute/see channel-level ERPs. Also check out the rest of tutorials, and online eeglab videos about basic processing (from "cleaning" to "ICA" to ERPs" at least).<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 specific automatic rejection methodyou used (and what was rejected) matters. So please provide more info/details if you want some comments about that. For example, did you make epochs, and then use the automatic epoch rejection? Or did you use the "Reject Data" option and use the various tools there to detect possibly artifactual epochs? Did you use the clean_data method? Etc...</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">2. You need to provide an example of the ICs you got in order to tell whether or not you had a good ICA decomposition.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">3. You should first see if you have any ERPs after basic/visual/semi-automatic rejection of the worst epochs.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">4. Check that you baselined the epochs correctly, and then properly saved and updated the file after baselining (to a period before stimulus onset).</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">5. It's highly unusual to not have ERPs if you have even-related protocol and your data organization and cleaning were done correctly. Go back and confirm whether you see any evidence of ERPs, and do so BEFORE dropping any ICs. Also go back and confirm that you data looks normal when you plot it, that you have loaded the right channels, etc....</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">6. The IClabel tutorial requires one learning how to classify by practicing on a large number of ICs (I recommend at least 500 classificatioins for beginning students, with feedback from an expert). So try to make sure you've done that learning correctly and enough.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">7. Use also ADjust or MARA or SASICA eeglab plugins to get suggestions about which ICs might be neural, artifactual, or mixed. Don't trust a beginner's eyes just based on the IClabel tutorial. </div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">8. Plot you channel ERPs without any ICA-baed rejection to confirm/disconfirm that you are getting/not-getting ERPs.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">Generally speaking, more details is better. I recommend in the future you provide a full list of your actual steps, step-by-step.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">Many things are easy to miss or "do backwrds" when beginning with EEG.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">Check out also Makoto's suggestions for steps on his pipeline page, and double-check that you have tried on pass of analyses using his suggestions too. </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><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Sat, Oct 21, 2017 at 2:27 AM, Konstantina Tsekoura <span dir="ltr"><<a href="mailto:tsekou@ceid.upatras.gr" target="_blank">tsekou@ceid.upatras.gr</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Hello,<br>
<br>
I would like to ask a more specific question about ICA. I cleaned my data in a semi-automated way by using the automatic rejection in Eeglab and by visual inspection and then run ICA.<br>
All of my ICA components categorized as "Other" according this IClabel tutorial "<a href="http://labeling.ucsd.edu/tutorial/labels" rel="noreferrer" target="_blank">http://labeling.ucsd.edu/tuto<wbr>rial/labels</a>". Do i have to remove them? Does this mean that my data are bad and i have to throw away all the dataset? Also, i plotted channel Erps and erps appear flat except the F8 channel.<br>
I would be grateful if you could help to understand what's going on.<br>
<br>
<br>
Best regards,<br>
Konstantina<br>
<br>
</blockquote></div><br></div>