Dear Jan-Matthijs and other fieldtrippers,<br><br>Thanks for your reply. I tried out your first suggestion. Unfortunately, the dipole time courses look considerably worse than what I get from picking the planar sensors that have the strongest signal. I've attached the results for 2 conditions in the left and right auditory cortex, for comparison. On the top left is (one of the 3 matrices of) the relevant leadfield, and on the right is the planar ERF. On the bottom are the time courses of the pinv'ed leadfield * ERF time course, which are then pca'ed. I have pasted the code used below. Any idea why the dipole time course looks so much worse? <br>
<br>% calculate leadfields for the two dipole locations<br>    cfg                       = [];<br>    cfg.grad                  = erf{1}.grad;<br>    cfg.vol                   = vol;<br>    cfg.channel               = {'MEG'};<br>
    cfg.grid.pos  = source.dip.pos;<br>    [grid]                    = prepare_leadfield(cfg);<br><br>% multiply pseudo-inverse of leadfield with erf, then do a pca<br>dip{i}{cond} = pinv(grid.leadfield{i}) * erf{cond}.avg;<br>
[tmp1 tmp2] = pca(dip{i}{cond});<br><br>Any input appreciated,<br>Best wishes,<br>Floris<br><br><br><br><blockquote style="border-left: 1px solid rgb(204, 204, 204); margin: 0pt 0pt 0pt 0.8ex; padding-left: 1ex;" class="gmail_quote">
Dear Floris,<br><br>
Dipolefitting uses the pseudo-inverse of the leadfield as its inverse<br>
operator. Using prepare_leadfield with the right input should give<br>
you the leadfields of the two locations of interest, pinv'ing the<br>
concatenated leadfields would give you the inverse operator (and<br>
multiplying the sensor level evoked field with the inverse operator<br>
gives you the dipoles' time courses (each in 3D)). The individual<br>
timecourses could be reduced to 1D by a pca. Alternatively, you could<br>
multiply each of the individual leadfields with the average<br>
reconstructed dipole orientation, so that you end up with a<br>
(concatenated across the two dipoles) forward model of 275x2,<br>
pinv'ing this one, and multiplying it with your sensor data directly<br>
gives you time courses in 1D.<br><br>
Cheers,<br><br>
JM<br><br>
On Jul 6, 2009, at 5:48 PM, Floris de Lange wrote:<br><br>
> Dear Fieldtrippers,<br>
><br>
> I have a fairly basic Fieldtrip question; I hope you can point me<br>
> in the right direction.<br>
> I'm running a dipole model on the early auditory response (60-90 ms<br>
> after the click). The dipoloe fit works very well. Just for<br>
> completeness, these are the lines of code I used:<br>
><br>
> cfg = [];<br>
> cfg.numdipoles = 2;<br>
> cfg.symmetry = 'y';<br>
> cfg.model = 'regional';<br>
> cfg.latency = [-0.44 -0.41];<br>
> cfg.vol = vol;<br>
> cfg.inwardshift  = 0;<br>
> source = dipolefitting(cfg,erf{1});<br>
><br>
> % visualize where the dipoles are<br>
> figure(1); clf; headmodelplot(cfg,erf{1})<br>
> hold on;<br>
> plot3([source.dip.pos(1,1)],[<div id=":11s" class="ii gt">source.dip.pos(1,2)],[source.dip.pos<br>
> (1,3)],'ro');<br>
> plot3([source.dip.pos(2,1)],[source.dip.pos(2,2)],[source.dip.pos<br>
> (2,3)],'bo');<br>
><br>
> I have fitted the dipole over a 30 msec window. But now, I would<br>
> like to plot the response of these dipoles for the whole time<br>
> window sampled.<br>
> In other words, I would like to use the coordinates obtained from<br>
> the dipole fitting procedure, and use them as 'virtual sensors' to<br>
> reduce the dimensionality of my data from 275 channel time courses<br>
> to 2. I don't want to use the dipole moments, because they're only<br>
> defined within the 30 ms that I used to calculate my dipole.<br>
> I suppose I have to project my data through the dipoles, but I'm<br>
> not sure how. Any help is greatly appreciated!<br>
><br>
> Best wishes,<br>
> Floris</div></blockquote>




<br><br clear="all">--<br>Floris de Lange<br><a href="http://www.florisdelange.com">http://www.florisdelange.com</a><br>
<p>----------------------------------</p>
<p>The aim of this list is to facilitate the discussion between users of the FieldTrip  toolbox, to share experiences and to discuss new ideas for MEG and EEG analysis.</p>
<p>  http://listserv.surfnet.nl/archives/fieldtrip.html</p>
<p>  http://www.ru.nl/fcdonders/fieldtrip/</p>