Dear fieldtrip experts,<div><br></div><div>I'm sorry to ask again to the list the same question but I had no answer and I still have not solved my questions.</div><div><br></div><div>I would like to ask you if there is an elegant solution in the selection/definition of the ROI for a Granger Causality analysis.</div>
<div><br></div><div>Just to explain better my doubts.</div><div>Let suppose i've the sources reconstructed in the temporal domain and/or in the frequencies domain.</div><div>If now I wish to perform a GC analysis I should know the ROI or sources on which to perform it.</div>
<div>As far as I've seen most of them are selected with an a priori knowledge.</div><div><br></div><div>I would like to know if there is a way to define the ROI from the data, not from my (eventually with bias) knowledge.</div>
<div><br></div><div>As far as I've searched the only method developed is the Full-brain auto-regressive modeling (FARM).</div><div><a href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21439388">http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21439388</a></div>
<div><br></div><div><div>Since there are already ft_mvaranalysis and ft_connectivityanalysis, do</div><div>you think that is possible to integrate the FARM approach into those</div><div>functions?</div><div><br></div><div>
I'm sorry but I know my limitations and I don't know how to do it.</div><div>I hope this could be useful not for me only.</div><div><br></div><div>Regards,</div><div><br></div><div>Marco</div></div>