<div dir="ltr">Thank you Tarik and Makoto for your precious suggestions!<div><br></div><div>Actually, I should have clarified that the 2-minutes recordings are segments from a single 10-minute EEG recording, and the patient was asked to do different things every 2 minutes (keep eyes open, keep eyes closed, etc.). I thought that chunking the continuous recording in small, task-specific sub-recording before start cleaning each sub-recording would have made better sense. But given your answers, a new question comes to my mind:</div><div>- let's assume I first cut down 

<span style="font-size:small;background-color:rgb(255,255,255);text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial;float:none;display:inline">arbitrarily<span> </span></span>the number of channels to ~100 or less as per Tarik's suggestion (i.e. excluding those around the ears, etc. that are of little help anyway). Can I run ICA on the 10-minute continuous recording (even if different "states" happen every 2 minutes) so that I have enough data points (sqrt(500 Hz x 600 sec / 30) = 100), and <i>then </i>do my chunking? Or is this approach invalid because of the variance in the tasks that are asked every 2 min?</div><div><br></div><div>Sorry for the confusion, I'm just trying to make the most sense out of what I have and to not make missteps! Thank you immensely for all your help!</div><div>-Fabio<br></div><div><br></div><div>

<div style="background-color:rgb(255,255,255);text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial;font-size:small">------------------------------<wbr>--</div><div style="background-color:rgb(255,255,255);text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial;font-size:small"><i>Fabio Giatsidis, M.D.</i></div><div style="background-color:rgb(255,255,255);text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial;font-size:small">Resident in Neurology - University of Rome "Tor Vergata" - Rome, Italy</div><div style="background-color:rgb(255,255,255);text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial;font-size:small">Post-doctoral research fellow - Brown University - Providence, RI, USA</div>

<br></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Wed, Jul 25, 2018 at 3:18 PM, Makoto Miyakoshi <span dir="ltr"><<a href="mailto:mmiyakoshi@ucsd.edu" target="_blank">mmiyakoshi@ucsd.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">Dear Fabio,<div><br></div><div><span class=""><div style="font-size:small;background-color:rgb(255,255,255);text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial">> I have a (probably naive) question regarding ICA.<br></div><div><br></div></span>I'll give you my naive answers, not intentionally but due to my limitations. Follow them at your own risk.<br class="m_8533337502848869948gmail-Apple-interchange-newline"><br></div><div><span class=""><div style="font-size:small;background-color:rgb(255,255,255);text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial">> - whether I should or not choose the whole 128 channel set for running ICA</div><div style="font-size:small;background-color:rgb(255,255,255);text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial"><br></div></span><div style="font-size:small;background-color:rgb(255,255,255);text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial">Yes, unless your data is too short for that. Remember, (number of channels)^2 x 30 data points at 256 Hz sampling rate is a rule of thumb for running ICA.</div><span class=""><div style="font-size:small;background-color:rgb(255,255,255);text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial"><br></div><div style="font-size:small;background-color:rgb(255,255,255);text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial">> - consequently, how I should <i>a priori</i> decide which channels to consider for ICA and which not.<br></div><br></span></div><div>You can determine a priori which anatomical regions you are going to analyze. Then, if ICA gives you the '(stationary) effective source locations' that overlap /are close enough to those pre-selected regions, pick them up for the final analysis.</div><div><br></div><div>ICA is a hypothesis-free approach, but that does not mean you cannot have a hypothesis.</div><div>You might enjoy reading the classic discussion between ICA pioneers and Karl Friston about how ICA could be used in neuroscience data analysis.</div><div><div>Friston KJ. <span style="font-size:small;background-color:rgb(255,255,255);text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial;float:none;display:inline">Modes or models: a critique on independent component analysis for fMRI. </span>Trends Cogn Sci.  1998. Oct 01; 2(10) 373-375</div></div><span class=""><div><br></div><div><span style="font-size:small;background-color:rgb(255,255,255);text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial;float:none;display:inline">> The recordings are ~2 minutes long and the sampling rate is 1000 Hz.</span></div><div><span style="font-size:small;background-color:rgb(255,255,255);text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial;float:none;display:inline"><br></span></div></span><div><span style="font-size:small;background-color:rgb(255,255,255);text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial;float:none;display:inline">If you have only 2 min, you definitely cannot perform >100ch ICA.</span></div><div><span style="font-size:small;background-color:rgb(255,255,255);text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial;float:none;display:inline">sqrt(250 Hz x 120 sec / 30) is about 31, so you want to use 'pca' option to perform dimension reduction to obtain 31 ICs.</span></div><span class=""><div><span style="font-size:small;background-color:rgb(255,255,255);text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial;float:none;display:inline"><br></span></div><div><span style="font-size:small;background-color:rgb(255,255,255);text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial;float:none;display:inline">> I would like to keep as many channels as possible during pre-processing, and afterwards discard the ones I realize are not useful to my analysis - if this approach seems reasonable.</span><br></div><div><br></div></span><div>Record longer. 2-min EEG is too short if you want to use ICA.</div><div><br></div><div>Makoto</div><br><div class="gmail_quote"><div><div class="h5"><div dir="ltr">On Thu, Jul 19, 2018 at 3:26 AM Giatsidis, Fabio <<a href="mailto:fabio_giatsidis@brown.edu" target="_blank">fabio_giatsidis@brown.edu</a>> wrote:<br></div></div></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div><div class="h5"><div dir="ltr">

<div style="font-size:small;text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial">Hello EEGLAB list,</div><div style="font-size:small;text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial"><br></div><div style="font-size:small;text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial">I have a (probably naive) question regarding ICA.<br></div><div style="font-size:small;text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial">I have been using an <span style="font-size:12.8px;background-color:rgb(255,255,255);text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial;float:none;display:inline">EGI 128-channel system to record resting states. I have been reading a bit about ICA, but </span>it is still not clear to me:</div><div style="font-size:small;text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial">- whether I should or not choose the whole 128 channel set for running ICA, and</div><div style="font-size:small;text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial">- consequently, how I should <i>a priori</i> decide which channels to consider for ICA and which not.</div><div style="font-size:small;text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial"><br></div><div style="font-size:small;text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial">The recordings are ~2 minutes long and the sampling rate is 1000 Hz. I would like to keep as many channels as possible during pre-processing, and afterwards discard the ones I realize are not useful to my analysis - if this approach seems reasonable.</div><div style="font-size:small;text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial"><br></div><div style="font-size:small;text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial">Also:</div><div style="font-size:small;text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial">- if as a very first step I delete some clearly bad channels and then interpolate them to repopulate the original channel set, is it legit to include such interpolated channels during ICA?</div><div style="font-size:small;text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial"><br></div><div style="font-size:small;text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial">Thank you very much!</div><div style="font-size:small;text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial">Best,</div><div style="font-size:small;text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial">-Fabio</div><div style="font-size:small;text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial"><br></div><div style="font-size:small;text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial">------------------------------<wbr>--</div><div style="font-size:small;text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial"><i>Fabio Giatsidis, M.D.</i></div><div style="font-size:small;text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial">Resident in Neurology - University of Rome "Tor Vergata" - Rome, Italy</div><div style="font-size:small;text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial">Post-doctoral research fellow - Brown University - Providence, RI, USA</div></div></div></div><span class="">
______________________________<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" target="_blank">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" target="_blank">eeglablist-request@sccn.ucsd.<wbr>edu</a></span></blockquote></div><span class="HOEnZb"><font color="#888888"><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="m_8533337502848869948gmail_signature"><div dir="ltr">Makoto Miyakoshi<br>Swartz Center for Computational Neuroscience<br>Institute for Neural Computation, University of California San Diego<br></div></div></font></span></div>
</blockquote></div><br></div></div>