Hi,<br><br>I have a couple of questions about using the WPLI index to assess the phase on my MEG data.<br><br>The experiment consists of recordings during a mental calculation task: I have 30 sec in which each subject performed continuously an arithmetic operation.<br>
<meta charset="utf-8"><div><br></div><div>It seems to me that WPLI index required more than one trial in order to be computed. Am I right? (Is this necessary in order to reduce volume conduction problems?)</div><div>I could divide my 30 sec in 5 sec-trials to create my trials, but I was wandering if this could be a misuse of the WPLI, i.e. WPLI is not appropriate for my experiment. </div>
<div><br></div><div><div><div>I am also interested in assessing the significance of WPLI index, I would like to gauge the significance per se of my WPLI values. </div><div><div>The idea is to calculate the WPLI distribution under the null hypothesis (not phase coupling) for each pair of channels in this way:</div>
</div><div><br></div><div>Example to assess the significance of WPLI value for ch1 vs ch2</div><div><br></div><div>1) Calculate the WPLI for ch1 and ch2, this would be the observed WPLI  (WPLI_<font class="Apple-style-span" size="1">observed</font>) </div>
<div><br></div><div>2) Randomly permute the ch2 time series</div><div><br></div><div>3) Calculate the WPLI for ch1 and ch2 (WPLI<font class="Apple-style-span" size="1">_i</font>)</div><div><br></div><div>4) Repeat step 2 and 3 (for instance 100 times) in order to create the WPLI<font class="Apple-style-span" size="1">_i </font>distribution</div>
<div><br></div><div>5) Calculate the proportion ( # (WPLI<font class="Apple-style-span" size="1">_i  </font>> WPLI_<font class="Apple-style-span" size="1">observed</font>)  /  # (WPLI<font class="Apple-style-span" size="1">_i </font> ) )  of WPLI<font class="Apple-style-span" size="1">_i </font>which are greater than the WPLI_<font class="Apple-style-span" size="1">observed</font>, if this  proportion is < 0.05 I could say that the WPLI_<font class="Apple-style-span" size="1">observed </font>represents a significant degree of phase, otherwise not.</div>
<div><br></div><div>Does it make sense or is it not the right approach?</div><div><br></div><div>Let suppose this is a correct approach, I have two other questions:</div><div><br></div><div>First, usually when I compute the WPLI value between two channels I obtain a number of WPLI values  according to the cross-spectrum times (one WPLI for each sliding window), in the steps above I am assuming to compute the average WPLI<font class="Apple-style-span" size="1">_observed</font> and the average WPLI<font class="Apple-style-span" size="1">_i</font> for each step. Does this raise any problems?</div>
<div><br></div><div>Second, is it a problem using the same random permutations employed to obtain ch1-ch2 (WPLI<font class="Apple-style-span" size="1">_i</font> distribution) to calculate also the ch1-ch3 (WPLI<font class="Apple-style-span" size="1">_i</font> distribution). This is just an implementatiion question. I would like to know if I could shuffle the time series of other channels in one step (i.e. for ch1 something like data.trial{other_than_ch1,perm}), and finally extract just the column relative to ch1 from WPLI matrix.</div>
<div><br></div><div>thanks</div><div><br></div><div>Matteo</div><div><br></div><div><br></div><div>     </div><meta charset="utf-8"><div><font class="Apple-style-span" size="1"><br></font></div><div><font class="Apple-style-span" size="1"> </font><font class="Apple-style-span" size="1"> </font> </div>
<div><br></div><div><br></div><meta charset="utf-8"><meta charset="utf-8"><meta charset="utf-8"><meta charset="utf-8"><meta charset="utf-8"><meta charset="utf-8"></div></div>