<div dir="ltr"><div dir="ltr"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Hi everyone,</font><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">I'm wondering if anyone can help shed some light on why I'm getting such poor ICA decomposition and what to do about it. I've tried a number of pipelines and methods, and each one is about this bad (The link below has pictures of the scalp maps from two files below). I'm using a 128 channel EGI system. Here is my pipeline:</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">1. Import, low pass filter at 40Hz, resample to 250Hz, high pass filter at 1Hz</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">2. Remove bad channels and interpolate, then re-reference to average ref</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">3. Epoch to 1s epochs, remove bad epochs using joint probability</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">4. run AMICA using PCA keep to reduce components to 128-#chans interpolated</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">5. Load raw data, filter same as above, resample, remove bad chans, interpolate, re-reference</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">6. Apply ICA weights to continuous, pre-processed data</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">7. Do component rejection</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">What am I missing? Does anyone see any glaring errors here? My data are a bit on the noisy side, and while I do capture things like blinks and cardiac artifacts pretty clearly, I get the artifacts loading on a lot of components, and I'm not getting many clear brain components. I got one suggestion to reduce the number of components down to something like 64, but this article by Fiorenzo, Delorme, Makeig recommends against that. </font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Any ideas?</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Thanks,</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Kelly</font></div><div><br></div><div>Scalp maps:</div><div><a href="https://georgetown.box.com/s/1dv1n5fhv1uqgn1qc59lmssnh1387sud">https://georgetown.box.com/s/1dv1n5fhv1uqgn1qc59lmssnh1387sud</a><br></div></div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr">On Thu, Oct 11, 2018 at 11:10 AM Kelly Michaelis <<a href="mailto:kcmichaelis@gmail.com">kcmichaelis@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"><div dir="ltr">Hi everyone,<div><br></div><div>I'm wondering if anyone can help shed some light on why I'm getting such poor ICA decomposition and what to do about it. I've tried a number of pipelines and methods, and each one is about this bad (I've attached pictures of the scalp maps from two files below). I'm using a 128 channel EGI system. Here is my pipeline:</div><div><br></div><div>1. Import, low pass filter at 40Hz, resample to 250Hz, high pass filter at 1Hz</div><div>2. Remove bad channels and interpolate, then re-reference to average ref</div><div>3. Epoch to 1s epochs, remove bad epochs using joint probability</div><div>4. run AMICA using PCA keep to reduce components to 128-#chans interpolated</div><div>5. Load raw data, filter same as above, resample, remove bad chans, interpolate, re-reference</div><div>6. Apply ICA weights to continuous, pre-processed data</div><div>7. Do component rejection</div><div><br></div><div>What am I missing? Does anyone see any glaring errors here? My data are a bit on the noisy side, and while I do capture things like blinks and cardiac artifacts pretty clearly, I get the artifacts loading on a lot of components, and I'm not getting many clear brain components. I got one suggestion to reduce the number of components down to something like 64, but this article by Fiorenzo, Delorme, Makeig recommends against that. </div><div><br></div><div>Any ideas?</div><div><br></div><div>Thanks,</div><div>Kelly</div><div><br></div><div><br></div></div></div>
</blockquote></div>