<div dir="ltr"><div><div><div><div>Hi there,<br><br></div>I was wondering if anyone could provide some advice on the specifics of calculating coherence on planar gradiometers (Elekta Neuromag system). In short I would like to calculate coherence between an average of several sensor based on the topography of the power (a seed virtual channel if you want), and all the MEG sensors.<br><br></div>I would rather deal with combined gradiometers when in the spectral domain, given that those give me a clear and consistent topography within and between subjects. However, I can imagine combining gradiometers at different stages of the analysis:<br><br></div>1) Combine gradiometers on the timecourse data before spectral analysis.<br></div>2) Combine gradiometers after the spectral analysis, but before the coherence analysis.<br>3) Combine gradiometers after the coherence analysis.<br><div><br></div><div>Option 2 has the advantage of staying in the same topographical representation in the spectral power estimates (to determine sensors) as well as in the coherence, making it easier to compare topographies of power and coherence. However, this does not allow me to use a 'pre-computed' average, i.e. virtual channel, of several <i>combined </i>gradiometers as the seed, since those are specified already in spectral estimate (ft_freqanalysis using fourier or fft). <br><br>A solution for this might be to determine the seed based on combined gradiometers, then 'cut up' those channel labels into their original gradiometer labels, and use those(uncombined) gradiometers as the seeds in ft_freqanalysis. After the spectral analysis I can then first combine the gradiometers, then average the different seed channels, before and calculate the coherence with those as the seed. <br><br>Does this sound valid to you people? I would like to check with you people if there are any concerns doing this. There might also be a simpler way doing it...<br><br>As far as I am aware, there is no FieldTrip tutorial or FAQ where coherence analysis is applied to Neuromag data, so I hope this might also help other people.<br><br></div><div>Regards,<br></div><div>Stephen <br><br></div><div>p.s. I am probably using the word 'seed' wrong here - feel free to update my nomenclature :-)<br></div><div><br><br><br></div></div>