<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="color:#333399">Hello, brief thoughts below regarding your question. best wishes.</div><div class="gmail_default" style="color:#333399"><br></div><div class="gmail_default" style="color:#333399">The number of ICs to remove depends on how many are left after the "neural ICs" are identified, and the biases/preferences of the researchers who are processing the data.</div><div class="gmail_default" style="color:#333399"><br></div><div class="gmail_default" style="color:#333399">Thus if you have 128 ICs, and 20 ICs are considered neural, the remaining 108 ICs could be removed.</div><div class="gmail_default" style="color:#333399">However, remember that you should test to see what different removal regimes do to your final data/metrics.</div><div class="gmail_default" style="color:#333399"><br></div><div class="gmail_default" style="color:#333399">Some researchers only take out ICs that are clearly artifactual, and keep the rest they are not sure about because they want to "keep as much information as possible." and they don't want to remove information that is not clearly artifactual.</div><div class="gmail_default" style="color:#333399"><br></div><div class="gmail_default" style="color:#333399">Other researchers remove all ICs that are not clearly neural, because they believe that the (few) neural ICs found are the main "real information" and the rest of the ICs are not important.</div><div class="gmail_default" style="color:#333399"><br></div><div class="gmail_default" style="color:#333399">Your best approach is to copy the methods of ICA-EEG articles in high-quality research articles, rely on them to make the best possible decision for your data/analyses. Overall, I would say cleaner is better, unless there is a special reason to change your cleaning method for a specific kind of analysis. </div><div class="gmail_default" style="color:#333399"><br></div><div class="gmail_default" style="color:#333399">At minimum, take out ICs that are clearly classified as artifacts (not clearly neural). You can find information about what the characteristics of those ICs are by reviewing articles about RELICA, SASICA, ADJUST, MARA, and other ICA classification methods (all are easy to find via Google Scholar). </div><div class="gmail_default" style="color:#333399"><br></div><div class="gmail_default" style="color:#333399">If you haven't had a chance to, review the ICA labeling tutorial examples from LUCA below, which should help you know which components you definitely should consider to be non-neural.</div><div class="gmail_default" style="color:#333399"><a href="https://labeling.ucsd.edu/tutorial/about" style="color:rgb(102,0,153);text-decoration-line:none;font-family:arial,sans-serif"><div class="gmail-TbwUpd" style="padding-bottom:3px;padding-top:2px;display:inline-block"><cite class="gmail-iUh30" style="color:rgb(0,102,33);font-style:normal;font-size:14px;padding-top:1px">https://labeling.ucsd.edu/tutorial/about</cite></div></a><br></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 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 class="gmail_quote"><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><br></blockquote></div></div>