<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="color:#333399">Hi Alexandre, not sure if this has been explored or tested in a systematic manner, you might have an opportunity for a methods article that would benefit the ICA and EEg communities. Ideally one would show comparisons of results across various combinations of the methods you referred to.</div><div class="gmail_default" style="color:#333399"><br></div><div class="gmail_default" style="color:#333399">It is not clear if you considered the following (though it's validity needs to be checked). The fundamental question is after dropping ICs is your data cleaner as expected or not?</div><div class="gmail_default" style="color:#333399">1. Run ICA on 1hz data</div><div class="gmail_default" style="color:#333399">2. determine ICs to drop</div><div class="gmail_default" style="color:#333399">3. apply ICA to 0.1 hz data</div><div class="gmail_default" style="color:#333399">4. remove ICs that were determined in step 2</div><div class="gmail_default" style="color:#333399"><br></div><div class="gmail_default" style="color:#333399">You may also benefit from directly contacting the lead authors for SASICA and ADJUST for their opinion.</div><div class="gmail_default" style="color:#333399"><br></div><div class="gmail_default" style="color:#333399">When you do achieve a sane solution, thanks for sharing it with the list so that other users can benefit from your experiences.</div><div class="gmail_default" style="color:#333399"><br></div><div class="gmail_default" style="color:#333399"><br></div><div class="gmail_default" style="color:#333399"><br></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Wed, Apr 11, 2018 at 2:07 AM, Alexandre Obert <span dir="ltr"><<a href="mailto:obert.alexandre@gmail.com" target="_blank">obert.alexandre@gmail.com</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">Hi all, <div><br></div><div>I read <a href="https://github.com/CSC-UW/csc-eeg-tools/wiki/Filtering-and-ICA" target="_blank">somewhere </a>that one could perform ICA onto data filtered with 1Hz (high-pass) and then apply ICA matrix onto 0.1Hz filtered data.</div><div>However, I wonder how to deal with ICs classification algorithms such as SASICA or ADJUST in such process?</div><div><br></div><div>SASICA onto 1Hz filtered data send different results from SASICA onto 0.1Hz filtered one.</div><div>So, what's the best process:</div><div>1) performing SASICA onto 1Hz data and then reject artifactual ICs in 0.1Hz (don't feel comfortable with this)</div><div>2) forgetting such process and just using ICA and SASICA onto 0.1Hz data directly</div><div>3) following the mentioned process and performing SASICA onto 0.1Hz data with ICA matrix from 1Hz data</div><div>4) something else</div><div><br></div><div>Alex</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>