<div dir="ltr">Dear Frank,<div><br></div><div>Thanks for your kind reply.</div><div><br></div><div>Regards,</div><div>Rui.</div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Thu, Jul 21, 2016 at 6:48 PM, Frank Neugebauer <span dir="ltr"><<a href="mailto:f.neugebauer@uni-muenster.de" target="_blank">f.neugebauer@uni-muenster.de</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Hi Rui,<br>
<br>
*Question 1:* why and how does the filter affect the kurtosis?<br>
<br>
As kurtosis is not linear, that is kurtosis(data+noise)=/=kurtosis(data)+kurtosis(noise), it is a little hard to say how exactly changing your data will change the output kurtosis.<br>
If you filter Gaussian noise the signal should form stronger outlier and thus the data should yield higher kurtosis.<br>
As far as I understand kurtosis, the frequency itself does not directly influence the kurtosis output.<br>
<br>
<br>
*Question 2:* Why the kurtosis topographies at channel level from two<br>
<span class="">> dataset case1.ds (figure 1 (no filter), figure 2 (filtered)) and<br>
> case1_cHPI_raw_trans_sss.fif (figure 3 (no filter) and figure 4 (filtered))<br>
> are not consistent? Because these two datasets are measured from the same<br>
> patient, the kurtosis topography should be consistent. Do you have any idea<br>
> about this?<br>
<br>
<br>
</span>As far as I understand, epileptic activity is hard to measure because you don't know when it will occur and different measurements are not inconsistent, but just show different activity at a different time and circumstance (such as different sensor noise, interference, but also the patient's condition).<br>
In the introduction to the case they say,<br>
>> Corticography also showed interictal discharges in the frontal lobe, though seizures were of parietal origin. <<. Maybe this is the explanation? The kurtosis points to the frontal lobe, too.<br>
<br>
I hope this was a little helpful,<br>
best regards,<br>
Frank<br>
<span class=""><br>
<br>
Rui Li wrote on 2016-07-21:<br>
> Dear FieldTrip users,<br>
<br>
> Recently, I am working on the case 1 dataset of epilepsy tutorial. The<br>
> first patient got the MEG recording from Neuromag and CTF, respectively. I<br>
> encountered some problems when I tried to depict the Kurtosis topography<br>
> at channel - level.<br>
<br>
<br>
</span>> *Question 1:* why and how does the filter affect the kurtosis?<br>
<div><div class="h5"><br>
> Figure 1 and Figure 2 are kurtosis topographies at channel level without<br>
> band pass filter and with band pass filter, respectively. As we can see,<br>
> these two figures are very different. Therefore, I am wondering why and how<br>
> does the frequency filter affect the kurtosis?<br>
<br>
> The figure 1 is generated by the following program;<br>
<br>
> %% preporcessing the channel level data<br>
<br>
> dataset = 'case1.ds';<br>
<br>
> cfg = [];<br>
<br>
> cfg.dataset = dataset;<br>
<br>
> % cfg.hpfilter = 'yes';<br>
<br>
> % cfg.hpfreq = 10;<br>
<br>
> % cfg.lpfilter = 'yes';<br>
<br>
> % cfg.lpfreq = 70;<br>
<br>
> cfg.channel = {'MEG'};<br>
<br>
> data = ft_preprocessing(cfg);<br>
<br>
<br>
<br>
> %% compute channel-level kurtosis<br>
<br>
<br>
<br>
> datak = [];<br>
<br>
> datak.label = data.label;<br>
<br>
> datak.dimord = 'chan';<br>
<br>
> datak.kurtosis = kurtosis(data.trial{1}')';<br>
<br>
<br>
<br>
> cfg = [];<br>
<br>
> cfg.comment = 'computed channel-level kurtosis';<br>
<br>
> datak = ft_annotate(cfg, datak);<br>
<br>
<br>
<br>
> %% plot kurtosis topography at channel-level<br>
<br>
<br>
<br>
> cfg = [];<br>
<br>
> cfg.layout = 'CTF275.lay';<br>
<br>
> cfg.parameter = 'kurtosis';<br>
<br>
<br>
<br>
> figure;<br>
<br>
> ft_topoplotER(cfg, datak);<br>
<br>
<br>
> ​<br>
<br>
</div></div><span class="">> Figure 1 kurtosis topography + no filter + case1.ds<br>
<br>
> If the band pass filter is included in the pre-processing, the kurtosis<br>
> topography is figure 2; the pre-processing matlab program is<br>
<br>
> %% preporcessing the channel level data<br>
<br>
> dataset = 'case1.ds';<br>
<br>
> cfg = [];<br>
<br>
> cfg.dataset = dataset;<br>
<br>
> cfg.hpfilter = 'yes';<br>
<br>
> cfg.hpfreq = 10;<br>
<br>
> cfg.lpfilter = 'yes';<br>
<br>
> cfg.lpfreq = 70;<br>
<br>
> cfg.channel = {'MEG'};<br>
<br>
> data = ft_preprocessing(cfg);<br>
<br>
<br>
<br>
</span><span class="">> Figure 2 kurtosis topography + [10Hz 70Hz] filter + case1.ds<br>
<br>
</span>> *Question 2:* Why the kurtosis topographies at channel level from two<br>
<span class="">> dataset case1.ds (figure 1 (no filter), figure 2 (filtered)) and<br>
> case1_cHPI_raw_trans_sss.fif (figure 3 (no filter) and figure 4 (filtered))<br>
> are not consistent? Because these two datasets are measured from the same<br>
> patient, the kurtosis topography should be consistent. Do you have any idea<br>
> about this?<br>
<br>
<br>
> ​<br>
<br>
</span><span class="">> Figure 3 kurtosis topography + no filter + case1_cHPI_raw_trans_sss.fif<br>
<br>
<br>
> ​<br>
<br>
</span><span class="">> Figure 4 kurtosis topography + [10Hz 70Hz] filter +<br>
> case1_cHPI_raw_trans_sss.fif<br>
<br>
> Regards,<br>
<br>
> Rui.<br>
<br>
</span>_______________________________________________<br>
fieldtrip mailing list<br>
<a href="mailto:fieldtrip@donders.ru.nl">fieldtrip@donders.ru.nl</a><br>
<a href="https://mailman.science.ru.nl/mailman/listinfo/fieldtrip" rel="noreferrer" target="_blank">https://mailman.science.ru.nl/mailman/listinfo/fieldtrip</a></blockquote></div><br></div>