<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">​Hi Eric, </div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">Interpolating before ICA indeed will feed it some "non-original" data. Thus the general routine from the ICA-EEG camp is to not interpolate before ICA, neither across the file or within single trials.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">Note also some researchers reref before ICA, and some after. My understanding is that the rank issue is connected to the reref step too.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">Your intuition is probably correct that rank changes within single trials due to interpolating bad channels within single trials, but let's wait to hear from some experts.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">Presumably one would need to correct for adjusted rank on a trial by trial basis perhaps?</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">Have you considered running ICA first with only worst channels and worst periods removed, and then running ICA, and then doing doing ICA cleaning, </div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">and then attempting individual trial bad-channeling ?</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">Have you reviewed how your results actually differ when doing ICA on files that have had bad channels interpolated within single trials before ICA ?</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">Also, I think the per-trial bad-channelling procedure was developed before ICA was a dominant force for EEG analyses. It certainly is a way to "keep more original data" rather than throwing out channels from across the whole record just because they are bad in some locations.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">You may have noticed a recent plugin for eeglab (maybe it came from you?) that does single-trial bad channel detection and/or interpolation?</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">Looking forward to hearing about how you resolve this issue. It will certainly help other users on the list to know how you get on.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">Cheers!</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 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)">​</div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Mon, Mar 19, 2018 at 8:15 PM, Eric Rawls <span dir="ltr"><<a href="mailto:elrawls@email.uark.edu" target="_blank">elrawls@email.uark.edu</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr">Hello EEGLAB-list,<div><div><br></div></div><div>I understand that ICA can only be run on the number of channels present (and not interpolated; i.e. present as "actual" data) in a set of EEG data.</div><div><br></div><div>This makes sense, because removing channels reduces the rank of the data. However, what effect does interpolating channels which are bad in single trials have on data rank?</div><div><br></div><div>I've become curious about this because various methods (FASTER, EGI proprietary software, others) offer this functionality, and I'm not sure if it is feasible to move forward from a dataset that has been processed this way to an IC-based analysis.</div><div><br></div><div>So, if a channel is interpolated on an as-needed basis rather than being "bad" the entire recording, how does this influence the rank of the EEG? What if half of the channels of a  dataset were interpolated, but in separate epochs? </div><div><br></div><div>Can we move forward from this sort of artifacting schema to an analysis in IC-space, or does the manner of data processing preclude "knowing" the rank of the data and therefore an accurate IC decomposition?</div><div><br></div><div>Thanks in advance for discussion,</div><div>Eric Rawls, M.S.</div><div>Graduate Research Assistant</div><div>Department of Psychological Sciences</div><div>University of Arkansas</div></div>
<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><br></blockquote></div><br></div>