<div dir="ltr">Dear Fieldtrip Community,<div><br></div><div>I am working on EEG source analysis for auditory evoked responses to long (3-second) stimuli. My data are evoked responses baseline corrected in the interval [-1 0], and am interested in source activity in the window [0.5 1.5] relative to stimulus onset.</div><div><br></div><div>I have used MNE to estimate source activity over a latency of [-1 1.5]; see code [1] below. Although I have two conditions of interest which I will later contrast using ft_statfun_depsamplesT, I am first interested in seeing which areas are activated by each condition. In order to extract sound-evoked activity from ongoing activity, I would like to visualise the source activity for each condition as an activation relative to baseline, expressed as a T-statistic. I have ensured that my baseline window and activation window are of equal duration and non-overlapping.</div><div><br></div><div>I have attempted to use ft_statfun_actvsblT for computing this statistic (see code [2] below), but receive the error "Inappropriate dimord for the statistics function FT_STATFUN_ACTVSBLT." From reading the function, I understand that this method requires time-frequency data with dimord 'chan_freq_time'. However my data is evoked, time-domain only. </div><div><br></div><div>My questions are </div><div>a) Is it even appropriate to express such "time-dimension-only" source results as an activation relative to baseline?</div><div><br></div><div>b) If so, how would I best compute this in Fieldtrip?</div><div><br></div><div>c) if not, do you have a recommendation of how to quantify the degree of activation for a single condition?</div><div><br></div><div><div>All the best,<br></div><div><br></div><div class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div dir="ltr">Rosy Southwell<div>PhD Candidate</div><div>Chait Lab</div><div>Ear Institute, University College London. </div><div><br></div><div>%% CODE </div></div></div></div></div><div>% [1.] source analysis</div><div><div>  cfg = [];</div><div>            cfg.method = 'mne';</div><div>            cfg.latency = [-1 1.5];</div><div>            cfg.elec = elec;</div><div>            cfg.grid = sourcemodel_cortex;</div><div>            cfg.headmodel = headmodel;</div><div>            cfg.mne.prewhiten = 'yes';</div><div>            cfg.mne.lambda    = 3;</div><div>            cfg.mne.scalesourcecov = 'yes';</div><div>            [source] = ft_sourceanalysis(cfg, data);</div></div><div><br></div><div>% [2.] T-statistic of activation vs baseline</div><div><br></div><div><div>cfg=[];</div><div>cfg.method      = 'analytic';</div><div>cfg.statistic   = 'ft_statfun_actvsblT';</div><div>cfg.parameter   = 'pow';</div><div>cfg.correctm    = 'no';</div><div>cfg.alpha       = 0.025;</div><div>cfg.tail        = 0;</div><div>nsubj=20;</div><div>cfg.design(1,:) = [ones(1,nsubj) 2*ones(1,nsubj)];</div><div>cfg.design(2,:) = [1:nsubj 1:nsubj ];</div><div>cfg.ivar        = 1; % row of design matrix that contains independent variable (the conditions)</div><div>cfg.uvar        = 2; % row of design matrix that contains unit variable (in this case: subjects)</div><div><br></div><div>stat_RvR = ft_sourcestatistics(cfg,source_ac_all{:},source_bl_all{:});</div></div><div>% where source_ac_all, source_bl_all are 1*20 cell array of structs for each subject</div></div>