<html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html charset=us-ascii"></head><body style="word-wrap: break-word; -webkit-nbsp-mode: space; -webkit-line-break: after-white-space; ">Dear all,<div>no suggestions so far? Am I missing something obvious?</div><div>In the meantime I "cut" the timelock data to contain the same number of trials but that did not resolve the issue either (I got the same error, see below)</div><div>Would love to hear your ideas...</div><div>Best</div><div>Leo</div><div><br></div><div><br></div><div><br></div><div><br><div><div>On Oct 17, 2013, at 4:17 PM, Zizlsperger Leopold <<a href="mailto:zizlsperger@gmail.com">zizlsperger@gmail.com</a>> wrote:</div><br class="Apple-interchange-newline"><blockquote type="cite"><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html charset=us-ascii">
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=us-ascii"><div style="word-wrap: break-word; -webkit-nbsp-mode: space; -webkit-line-break: after-white-space; ">Hi all,<div>I need your help with a problem with calculating the inverse solution in source reconstruction. I create source / volume conduction model using the FieldTrip default MRI and the tutorial documentation, my EEG electrodes align well, too. The problem appears when I try to process my functional timelocked data (demean=yes, covariance=yes): </div><div>In my example the two datasets have the structure:</div><div><br></div><div><div><i>disp(EEG1_HC35_GA_JD_ICA_Coh5cov);</i></div><div><i>          avg: [32x7000 double]</i></div><div><i>          var: [32x7000 double]</i></div><div><i>         time: [1x7000 double]</i></div><div><i>          dof: [32x7000 double]</i></div><div><i>        label: {32x1 cell}</i></div><div><i>        trial: [314x32x7000 double]</i></div><div><i>       dimord: 'rpt_chan_time'</i></div><div><i>    trialinfo: [314x32 double]</i></div><div><i>          cfg: [1x1 struct]</i></div><div><i><br></i></div><div><i><br></i></div><div><div><i>disp(EEG1_HC35_GA_JD_ICA_Coh70cov);</i></div><div><i>          avg: [32x7000 double]</i></div><div><i>          var: [32x7000 double]</i></div><div><i>         time: [1x7000 double]</i></div><div><i>          dof: [32x7000 double]</i></div><div><i>        label: {32x1 cell}</i></div><div><i>        trial: [206x32x7000 double]</i></div><div><i>       dimord: 'rpt_chan_time'</i></div><div><i>    trialinfo: [206x32 double]</i></div><div><i>          cfg: [1x1 struct]</i></div></div></div><div><br></div><div>When I try to do the sourceanalysis by:</div><div><br></div><div><i>cfg        = [];</i></div><div><i>cfg.method = 'mne';</i></div><div><i>cfg.elec = elec_aligned;</i></div><div><i>cfg.grid   = leadfield;</i></div><div><i>cfg.vol    = vol;</i></div><div><i>cfg.mne.prewhiten = 'yes';</i></div><div><i>cfg.mne.lambda    = 3;</i></div><div><i>cfg.mne.scalesourcecov = 'yes';</i></div><div><i>sourceCoh5  = ft_sourceanalysis(cfg, EEG1_HC35_GA_JD_ICA_Coh5cov);</i></div><div><i>sourceCoh70 = ft_sourceanalysis(cfg, EEG1_HC35_GA_JD_ICA_Coh70cov);</i></div><div><i><br></i></div><div><i>save source sourceCoh5 sourceCoh70;</i></div><div><br></div><div> I get the error:</div><div><br></div><div><i>the input is timelock data with 32 channels and 7000 timebins</i></div><div><i>using headmodel specified in the configuration</i></div><div><i>using electrodes specified in the configuration</i></div><div><i>determining source compartment (3)</i></div><div><i>projecting electrodes on skin surface</i></div><div><i>combining electrode transfer and system matrix</i></div><div><i>creating dipole grid based on user specified dipole positions</i></div><div><i>using headmodel specified in the configuration</i></div><div><i>using gradiometers specified in the configuration</i></div><div><i>8196 dipoles inside, 0 dipoles outside brain</i></div><div><i>the call to "ft_prepare_sourcemodel" took 0 seconds</i></div><div><i>estimating current density distribution for repetition 1</i></div><div><i>using pre-computed leadfields: some of the specified options will not have an effect</i></div><div><i>Warning: computing a unregularised minimum norm solution. This typically does not work</i></div><div><i>due to numerical accuracy problems </i></div><div><i>> In minimumnormestimate at 150</i></div><div><i>  In ft_sourceanalysis at 856</i></div><div><i>??? Error using ==> mtimes</i></div><div><i>Inner matrix dimensions must agree.</i></div><div><i><br></i></div><div><i>Error in ==> minimumnormestimate at 226</i></div><div><i>  mom = w * dat;</i></div><div><i><br></i></div><div><i>Error in ==> ft_sourceanalysis at 856</i></div><div><i>        dip(i) = minimumnormestimate(grid, sens, vol, squeeze_avg, optarg{:}); </i></div><div><i><br></i></div><div><br></div><div><br></div><div>Is this due to the different trial numbers of the datasets or does it point to another problem?</div><div>Thanks in advance</div><div>Best</div><div><br></div><div>Leo</div><div>RWTH Aachen Neurology</div><div><br></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div></div></blockquote></div><br></div></body></html>