<div dir="ltr">

<p class="MsoNormal">MEG Mavens:</p>

<p class="MsoNormal">I am looking to perform a source-level analysis on some EEG event-related
data. I would be very grateful if you can assist me in understanding some of
the methods in your toolbox and also some of the requirements in terms of the experimental
protocols if one envisages performing source-level analysis. I have reviewed
the tutorials on your website and viewed a number of video lectures from you
institute. I have one or two points I would like to clear-up and one or two
questions that require answers.</p>

<p class="MsoNormal">From the available information that I have reviewed, it is
recommended that one have at least the following items: i. hi-res EEG/MEG
datasets, ii. polhemus measurement data, and iii. MRI data for each of the participants
within the study. Having these items enables one to compute the necessary
models to source-localise the EEG/MEG sensor-space data. What I would like to
know is how far one can stretch the boundaries of these requirements and still
produce publishable scientific outcomes: what items are indispensable to the source
localisation methodology? </p>

<p class="MsoNormal">There are many examples of researchers using standard MRI
templates, but how reliable are analytical outcomes in such instances? Does
using a standard MRI image for all participants really produce useful
scientific outcomes, especially in clinical populations wherein cortical
structural changes are well-documented? There is a fair amount of structural
variation within the cortex across healthy individuals; surely, a single
standard MRI scan would lead to erroneous localisation in some instances?</p>

<p class="MsoNormal">In terms of electro/magnetic field data: what is the minimum
requirement in terms of how many electrodes are needed (spatial sampling across
the scalp) in order to perform subsequent source-localisation via inverse
modelling? Can one justify using the method(s) in instances of sparse spatial
sampling (32-channels) and expect acceptable scientific outcomes?</p>

<p class="MsoNormal">If one uses generic sensor/head-model co-registration in the
absence of polhemus data, does this lead to analytical outcomes that are
accepted by yourselves? What are the standards currently being set within the
journals; being mavens in the field, what would you recommend?</p>

<p class="MsoNormal">I appreciate that most people will embark on the analysis
and build understanding along the way; however, I would like to gain some
clarity before embarking on this analytical journey. </p>

<p class="MsoNormal">Many thanks in advance.</p>

<p class="MsoNormal">Kind Regards,</p>

<p class="MsoNormal">Matthew</p>

</div>