<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">Hi Jose,</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">Thanks for providing good/clear details about your issue, this is good form.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">I&#39;m not sure, but based on your notes, I think your issue is that you&#39;re dropping ICs before applying them to the full dataset. It also looks like you may be re-referencing twice, which may be messing up something. See basic steps/ recommendations listed below.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">I&#39;ve also seen some weirdness after dropping ICs in some datasets in the past, but not usually. You may benefit from sending the list some images and examples using a few different files.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">For debugging, I recommend all via GUI first, and reviewing eegh output, and building/refining script from there. I recommend mimicking the eegh output even more, as there are some of the normal updated commands that seem to be missing in the code lines you shared. FOr debugging I also recommend saving out a new file at each step. </div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">Overall, I would recommend the following, if you have not already tried it, only via GUI first, and closely reviewing/copying/using eegh output after each step.<br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">Just go back to doing it simply and slowly first, looking closely at each step.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">1. Compute ICA without replacing/interpolating bad channels before ICA. DO NOT remove any ICs at this step.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">2. Go to continuous original EEG data with exactly the same channels as the file that went into ICA. Alternatively, drop the channels so there is a full match.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">3. Then apply the ICA solution to this original continuous EEG data.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">4. Then confirm/disconfirm that nothing happens to your continuous data just from applying the ICA solution. (nothing should happen, as you&#39;re just loading the ICA info,m which should give you ICA activations for your whole continuous data set, which should not be impacting the main EEG data in any way).</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">5. then drop the ICs in question, and confirm/disconfirm whether the problem you&#39;re having remains or not. REdo with another subject for further testing.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">ps, also review Makoto&#39;s general processing pipeline and other pages, which contain many hints that may be useful to you.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)">pps: I googled eeglablist and your topic here some other posts to review, though there were others.</div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><h3 class="gmail-r" style="font-size:18px;font-weight:normal;margin:0px;padding-top:0px;padding-right:0px;padding-left:0px;overflow:hidden;text-overflow:ellipsis;white-space:nowrap">[Eeglablist] Applying ICA weights from 1Hz filtered data to 0.1Hz ...</h3><div class="gmail-s" style="max-width:48em;color:rgb(84,84,84);line-height:18px"><div class="gmail-f gmail-kv gmail-_SWb" style="color:rgb(128,128,128);height:18px;line-height:16px;font-family:Roboto,arial,sans-serif;white-space:nowrap"><cite class="gmail-_Rm" style="color:rgb(0,102,33);font-style:normal;font-size:14px"><a href="https://sccn.ucsd.edu/pipermail/eeglablist/2015/010145.html">https://sccn.ucsd.edu/pipermail/eeglablist/2015/010145.html</a></cite><div class="gmail-action-menu gmail-ab_ctl" style="display:inline;margin:1px 3px 0px;vertical-align:middle"><a class="gmail-_Fmb gmail-ab_button" href="https://www.google.com/search?q=eeglablist+apply+ICa+to+continuous+data+site:sccn.ucsd.edu&amp;sa=X&amp;ved=0ahUKEwi8z__KzovUAhUL7YMKHXKIC9gQrQIIMSgEMAA&amp;biw=2400&amp;bih=1267#" id="gmail-am-b7" style="border-radius:0px;font-family:arial,sans-serif;font-size:11px;font-weight:bold;height:12px;line-height:27px;margin:1px 0px 2px;min-width:0px;padding:0px;text-align:center;background-image:none;border:0px;color:rgb(128,128,128);width:13px;text-decoration-line:none;display:inline-block"><span class="gmail-mn-dwn-arw" style="border-color:rgb(0,102,33) transparent;border-style:solid;border-width:5px 4px 0px;width:0px;height:0px;margin-left:3px"></span></a><div class="gmail-action-menu-panel gmail-ab_dropdown" tabindex="-1" style="background-image:initial;background-position:initial;background-size:initial;background-repeat:initial;background-origin:initial;background-clip:initial;border:1px solid rgba(0,0,0,0.2);font-size:13px;padding:0px"><ol style="margin:0px;padding:0px;border:0px"><li class="gmail-action-menu-item gmail-ab_dropdownitem" style="margin:0px;padding:0px;border:0px;list-style:none"><a class="gmail-fl" href="https://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:cmwOtxc4bgUJ:https://sccn.ucsd.edu/pipermail/eeglablist/2015/010145.html+&amp;cd=8&amp;hl=en&amp;ct=clnk&amp;gl=us" style="text-decoration-line:none;color:rgb(51,51,51);display:block;padding:7px 18px;outline:0px;font-size:14px"></a></li></ol></div></div></div><span class="gmail-st" style="line-height:1.4;word-wrap:break-word;font-family:Roboto,arial,sans-serif"></span></div></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><h3 class="gmail-r" style="font-size:18px;font-weight:normal;margin:0px;padding-top:0px;padding-right:0px;padding-left:0px;overflow:hidden;text-overflow:ellipsis;white-space:nowrap">[Eeglablist] Calculate ICA on short &#39;cleaned&#39; epoch, then apply to ...</h3><div class="gmail-s" style="max-width:48em;color:rgb(84,84,84);line-height:18px"><div class="gmail-f gmail-kv gmail-_SWb" style="color:rgb(128,128,128);height:18px;line-height:16px;font-family:Roboto,arial,sans-serif;white-space:nowrap"><cite class="gmail-_Rm" style="color:rgb(0,102,33);font-style:normal;font-size:14px"><a href="https://sccn.ucsd.edu/pipermail/eeglablist/2016/011265.html">https://sccn.ucsd.edu/pipermail/eeglablist/2016/011265.html</a></cite><div class="gmail-action-menu gmail-ab_ctl" style="display:inline;margin:1px 3px 0px;vertical-align:middle"><a class="gmail-_Fmb gmail-ab_button" href="https://www.google.com/search?q=eeglablist+apply+ICa+to+continuous+data+site:sccn.ucsd.edu&amp;ei=WBonWc2vA6jTjwT_6oiwDw&amp;start=10&amp;sa=N&amp;biw=2400&amp;bih=1267#" id="gmail-am-b17" style="border-radius:0px;font-family:arial,sans-serif;font-size:11px;font-weight:bold;height:12px;line-height:27px;margin:1px 0px 2px;min-width:0px;padding:0px;text-align:center;background-image:none;border:0px;color:rgb(128,128,128);width:13px;text-decoration-line:none;display:inline-block"><span class="gmail-mn-dwn-arw" style="border-color:rgb(0,102,33) transparent;border-style:solid;border-width:5px 4px 0px;width:0px;height:0px;margin-left:3px"></span></a><div class="gmail-action-menu-panel gmail-ab_dropdown" tabindex="-1" style="background-image:initial;background-position:initial;background-size:initial;background-repeat:initial;background-origin:initial;background-clip:initial;border:1px solid rgba(0,0,0,0.2);font-size:13px;padding:0px"><ol style="margin:0px;padding:0px;border:0px"><li class="gmail-action-menu-item gmail-ab_dropdownitem" style="margin:0px;padding:0px;border:0px;list-style:none"><a class="gmail-fl" href="https://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:_XlVv1LASIoJ:https://sccn.ucsd.edu/pipermail/eeglablist/2016/011265.html+&amp;cd=18&amp;hl=en&amp;ct=clnk&amp;gl=us" style="text-decoration-line:none;color:rgb(51,51,51);display:block;padding:7px 18px;outline:0px;font-size:14px"></a></li></ol></div></div></div><span class="gmail-st" style="line-height:1.4;word-wrap:break-word;font-family:Roboto,arial,sans-serif"></span></div></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><h3 class="gmail-r" style="font-size:18px;font-weight:normal;margin:0px;padding-top:0px;padding-right:0px;padding-left:0px;overflow:hidden;text-overflow:ellipsis;white-space:nowrap;color:rgb(34,34,34);font-family:Roboto,arial,sans-serif">[Eeglablist] Fwd: Applying ICA weight matrix on another dataset</h3><div class="gmail-s" style="max-width:48em;color:rgb(84,84,84);line-height:18px;font-family:Roboto,arial,sans-serif"><div class="gmail-f gmail-kv gmail-_SWb" style="color:rgb(128,128,128);height:18px;line-height:16px;white-space:nowrap"><cite class="gmail-_Rm" style="color:rgb(0,102,33);font-style:normal;font-size:14px"><a href="https://sccn.ucsd.edu/pipermail/eeglablist/2013/006317.html">https://sccn.ucsd.edu/pipermail/eeglablist/2013/006317.html</a></cite></div></div></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div><div class="gmail_default" style="color:rgb(51,51,153)"><br></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Thu, May 25, 2017 at 9:22 AM, José Luis <span dir="ltr">&lt;<a href="mailto:joseluisulloafulgeri@gmail.com" target="_blank">joseluisulloafulgeri@gmail.com</a>&gt;</span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div><div>dear community,<br><br>I&#39;m performing analysis of EEG data, which I want to explore for ERP and TF analysis. I aimed at performing two separated analyses, one with filtered data (for ERPs) and another with unfiltered data (for TF, also because I want to see high frequency oscillations),<br><br>I applied ICA to the filtered data to get ride of ocular and other artifacts. Next, I wanted to inject the weights of the ICA into the unfiltered data. Unfortunately I didn&#39;t find too much documentation about this, so I hope this will be useful for other users that want to do this (if there is any documentation please let me know).<br><br>What I did was the following:<br>1) In a first step I eliminated the bad components of my filtered data so I get an ICA-pruned dataset,<br>2) Next, I save the ICA variables from my ICA-pruned data set,<br><span style="color:rgb(0,0,255)">    icachansind = EEG.icachansind;<br>    icasphere = EEG.icasphere;<br>    icaweights = EEG.icaweights;</span><br>3) Next, I load my unfiltered data. I make sure any bad channel that need to be removed was removed, and that the data was re-referenced to the average reference. I&#39;m not certain that the average reference is very important, but regarding the bad channels I know that if I inject ICA weights from another dataset they need to have the same number of channels, so if I remove one channel when I perform ICA on the filtered data I need to remove one channel in the unfiltered data to apply the ICA weights. Next, I load the mat files that I save in step 2, and I edit the unfiltered dataset with:<br><span style="color:rgb(0,0,255)">    EEG = pop_editset(EEG, &#39;icachansind&#39;, &#39;icachansind&#39;, &#39;icaweights&#39;, &#39;icaweights&#39;, &#39;icasphere&#39;, &#39;icasphere&#39;);</span><br><span style="color:rgb(0,0,255)">    EEG = eeg_checkset(EEG);</span><br>to integrate the ICA information in the unfiltered dataset. Next, I sort of apply the ICA decomposition with:<br><span style="color:rgb(0,0,255)">    EEG = pop_subcomp(EEG, [ ], 0);<br>    EEG = eeg_checkset(EEG);</span><br>and this certainly eliminate the ocular movements of my unfiletered dataset,<br>4) Next, I interpolated if this is necessary with;<br><span style="color:rgb(0,0,255)">    EEG = pop_interp(EEG, orichannels, &#39;spherical&#39;);<br>    EEG = eeg_checkset(EEG);</span><br>the orichannels correspond to the orginal arrangement of the EEG channels, and this works well to interpolate when there is a missing channel in the dataset,<br>5) Next, I re-reference to the average reference<br><span style="color:rgb(0,0,255)">    EEG = pop_reref(EEG, [ ],&#39;exclude&#39;, [65 66]);<br>    EEG = eeg_checkset(EEG);</span><br>    <br>While all looks like it was working good, I noted that my unfiltered dataset was drastically changed. For some channels the amplitude of the signal was really diminished and looked like it was flat, but actually was just really diminished.<br><br>I went to back to my pipeline.<br>When I did ICA I set the rank to: all channels minus 3 (-1 due to the average reference and -2 due to both EOG channels)<br><span style="color:rgb(0,0,255)">    EEG = pop_runica(EEG, &#39;icatype&#39;, &#39;runica&#39;, &#39;extended&#39;, 1,&#39;interupt&#39;, &#39;on&#39;,&#39;chanind&#39;, [1:EEG.nbchan-3]);</span><br><br>So, for a given subject the dimensions for the icachansind, icasphere, and icaweights variables were <b>1x63, 63x63 and 43x63</b> (so 66 [64 EEG channels + 2 EOG channels] -3). However, for this same subject the number of channels for the unfiltered dataset is <b>66</b>. I think this is inconsistency is screwing up my data, however I don&#39;t know how this should be done to overcome my problem,<br><br>I find a message in the eeglab list about this but the procedure is not clear to me <a href="https://sccn.ucsd.edu/pipermail/eeglablist/2013/006294.html" target="_blank">https://sccn.ucsd.edu/<wbr>pipermail/eeglablist/2013/<wbr>006294.html</a><br><br></div><div>I hope the description is good enough to show what my problem is,<br></div><div><br></div>Any directions about this will be really appreciated,<br><br></div>Jose<br></div>
<br>______________________________<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">eeglablist-unsubscribe@sccn.<wbr>ucsd.edu</a><br>
For digest mode, send an email with the subject &quot;set digest mime&quot; to <a href="mailto:eeglablist-request@sccn.ucsd.edu">eeglablist-request@sccn.ucsd.<wbr>edu</a><br></blockquote></div><br></div>