<div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">Hello Adeel, notes below, best wishes.</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 class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">If you would like more specific suggestions besides the below,  send more details/pictures about the confusion you're experiencing. <br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">It's likely best develop one's one standardization based on exploring how different settings change results, copying high-quality published methods, and following recommendations from experts.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">One place to look is in the cleaning settings/choices of default settings several open "automated" EEG preprocessing toolboxes t (e.g., TAPEEG, HAPPE, PREP, etc..). </div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">One can also find articles that have data similar to yours, and contact those researchers for their "settings". </div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">Overall, there do not seem to be established published standards (usually lab-specific and paradigm specific), and authors are usually not required to provide specific details about rejection thresholds. <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>You most likely need to modify the settings (play with them) till you get thresholds that work well for your data. Sometimes these need to be adapted further for specific datasets or participants.</div><div>For before ICA, the reject continuous data method in the eeglab gui can work quite well. Within the ICA/EEG  communication cleaning after ICA happens primarily by removal of ICs.</div><div>For single epoch rejection, one can first remove ICs, and then run artifact rejection tools on the cleaned EEG data epochs, using the IC kurtosis etc tools.</div><div>One should also have  expert review of the data across these steps to make sure that  the data is being cleaned correctly.</div><div><br></div><div>For more info, try the following, if you haven't had a chance to yet:</div><div><div class="gmail_default">Chapter 01 Rejecting Artifacts of the eeglab online tutorial i</div></div><div>full EEGLAB tutorial and tutorial data  & working with other data (trying to get it clean)</div><div>Googling eeglablist for your topic</div><div>Reviewing articles that automate cleaning of data with and without ICA (search on Google Scholar)</div><div>Reviewing artifact/cleaning chapters in recent EEG handbooks </div><div><div>There are also other artifact detecting tools (in other toolboxes) that you can explore (e.g., Fieldtrip)</div><div>lecture slides from ERPLAB on artifact detection: <a href="https://erpinfo.org/lecture-slides">https://erpinfo.org/lecture-slides</a></div><br class="gmail-Apple-interchange-newline"></div><div>*********************************************<br></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div></div></div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr">On Fri, Mar 2, 2018 at 6:41 AM Adeel Khan Shigri <<a href="mailto:shigriadeel@gmail.com">shigriadeel@gmail.com</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr">Respected Sir ,<div>I am a little bit confused in rejecting the artifact by mean of Kurtosis , spectra and probablity in both epoch and ica method .Is there any standarization so that we can reject artifact by these methods ?I have tried to find the solution from the official site of eeglab but i was unable to figure out the problem .Kindly give me a valuable suggestion .</div><div>Truly ,</div><div>Adeel</div></div>
</blockquote></div>