<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:small;color:#0000ff">HI Janelle, a few notes below. Best wishes.<br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:small;color:#0000ff"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:small;color:#0000ff">*The formula is somewhat of an ideal for dense-EEG + ICA, and the 
generallystory is that ICA has a big stomach (is hungry), and more time 
samples will provide ICA more information, and thus more valid ICs.</div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:small;color:#0000ff">*In brief, my recommendation is to go ahead and try doing ICA on a few of your participant files, and see what artifactual ICs you get. Then I would recommend doing the same on a longer recording, and comparing. <br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:small;color:#0000ff">Then you have a little more evidence regarding your question. It cannot hurt to take a little extra time to explore this issue.<br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:small;color:#0000ff">*There are at least several dozen EEG articles in the published literature that use quite short time periods (e.g., 1 to 10 minutes) and ICA. This is major journals, and usually for resting data.</div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:small;color:#0000ff">*In my personal experience with dense-EEG (128 and 256) channels, but with relatively short time samples (e.g., 5 min) one can see that ICA is able to at least show artifactual ICs<br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:small;color:#0000ff">*You do have the option of sparsing down your channels to 128 or 64 channels, which would help you to get closer to this rule-of-thumb formula, and shuld give you ICs that are more valid<br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:small;color:#0000ff">*In general, one can also think about why not to record for 15 minutes or 30 minutes if one takes the time to setup a 256-channel recording.</div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:small;color:#0000ff">*you may also consider PCA (not recommended by eeglab group), alternative cleaning techniques (such as the ASR technique in one of the eeglab plugins from C.Kothe), and... one could also <br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:small;color:#0000ff">use a library of artifact IC maps, and use those maps to hunt for similar patterns in your data (without necessarily doing ICA on your data)<br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:small;color:#0000ff">*you may also benefit from googling eeglablist and your topic for previous similar discussion, and also from searching on google scholar for published articles that use ICA and short time periods (for published precedents that you can mimic safely for publication)</div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:small;color:#0000ff">*generally speaking, more time is better for ICA, but I am not aware of formal methods articles that focus on this topic.<br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:small;color:#0000ff"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:small;color:#0000ff"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:small;color:#0000ff"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:small;color:#0000ff"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:small;color:#0000ff"><br></div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Fri, Jan 18, 2019 at 11:28 AM Janelle Crouch <<a href="mailto:crouchjh@sunypoly.edu">crouchjh@sunypoly.edu</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div>Is it reliable to use ICA with fewer data points than called for in the <i>ch*2x30 </i>formula?  With 256 sensors, it would be difficult to collect such a large number of data points as our acquisition time is about 7 minutes.  </div><div>If ICA results from a lower number of data points would not be reliable, can anyone suggest their preferred method of artifact detection and removal that does not use ICA?<br></div><div><br></div><div>Thank you,</div><div><br></div><div><div dir="ltr" class="gmail-m_-6801188615605229020gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div>Janelle Crouch</div><div>SUNY Polytechnic Institute <br></div></div><br></div></div></div></div>
_______________________________________________<br>
Eeglablist page: <a href="http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html" rel="noreferrer" target="_blank">http://sccn.ucsd.edu/eeglab/eeglabmail.html</a><br>
To unsubscribe, send an empty email to <a href="mailto:eeglablist-unsubscribe@sccn.ucsd.edu" target="_blank">eeglablist-unsubscribe@sccn.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.edu</a></blockquote></div>