<html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html charset=windows-1252"></head><body style="word-wrap: break-word; -webkit-nbsp-mode: space; -webkit-line-break: after-white-space;"><div>Hi MK CHOE,</div><div>your second attempt look reasonable at least to me. The topography suggest parietal activation and you have peak maxima over parietal regions.</div><div><br><br class="Apple-interchange-newline"><blockquote type="cite"><div dir="ltr"><div style="font-size:14px">Hi, Tzvetan.</div><div style="font-size:14px"><br></div><div style="font-size:14px">Thank you for your first response.</div><div style="font-size:14px"><br></div><div style="font-size:14px">The weird output that you asked in first response is first attached figure 1.</div><div style="font-size:14px">I thought It was weird because the sensor level output is so different form the source level output.</div><div style="font-size:14px"><br></div><div style="font-size:14px">I revised the script regarding your first advise and following tutorial. The output is second figure.</div><div style="font-size:14px">(<a href="http://www.fieldtriptoolbox.org/example/read_neuromag_mri_and_create_single-subject_grids_in_individual_head_space_that_are_all_aligned_in_mni_space" target="_blank">http://www.fieldtriptoolbox.org/example/read_neuromag_mri_and_create_single-subject_grids_in_individual_head_space_that_are_all_aligned_in_mni_space</a>)</div><div style="font-size:14px">It is better than first output. However,<b> the sensor level output correspond with the source level output, exactly.</b></div><div style="font-size:14px"><br></div><div style="font-size:14px">Is it anything that need to revise? </div></div></blockquote><blockquote type="cite"><div dir="ltr"><div style="font-size:14px">If the data is plotted at the source and sensor level, What the difference between two plots can emerge in general?</div></div></blockquote>There isn’t an easy answer to this question. Sometimes you’d use to extract time courses out of your data without “seeing” any patterns on sensor level due to noise. Other times the sensor topography </div><div>almost perfectly matches the source map. That said sensor/source correspondence is good but if you lack this it doesn’t necessarily invalidates the results you just need to have plausible explanation of</div><div>why you don’t see things on sensor level while you believe they must be there. This is typically in cases of simultaneous recordings of various types- EEG/fMRI, tAC/DC-MEEG etc. Finally, while your sensor</div><div>signals are linear superposition of all source activity while your beamformer approach de-mixes those it is a “good sign” that sensor and source results are not mirroring each other.</div><div><br></div><div>tzvetan</div><div><br></div><br></body></html>