<div dir="ltr">Dear Fieldtrip,<div><br></div><div>I have a dataset in which I'd like to compare, between controls and patients, their imaginary coherency values in a seed to whole brain manner. In other words, I would like to calculate the imaginary coherency between a single seed electrode and the rest of the remaining electrodes, and <u>ultimately use ft_freqstatistics' cluster analysis</u> to test for a significance difference between the groups' seed-to-whole-scalp coherency maps. </div><div><br></div><div>From my understanding, this would require a bit of hacking to implement this. I attempted to do so and describe what I did below, with the goal to eventually create something that would work with freqstatistics :</div><div><br></div><div><ul><li>ran freq analysis with output as 'powandcsd' and method as 'mtmconvolv'</li><li>on the results of freqanalysis, ran ft_connectivityanalysis with cfg.method = 'coh' and cfg.complex = 'absimag'</li><li>with each subject's resulting structure from ft_connectivityanalysis, I first chose a seed of interest</li><li>I then found the indices of the 59 channel combinations in relation to the seed of interest in labelcmb</li><li>Using the indices, I then pruned/removed the remaining channel combinations of no interest from both the labelcmb and cohspctrm, reducing cohspctrm to a channel of interest (59) x frequency x time matrix (as in it only included values for the channel combinations of interest)</li><li>I rename the dimord as 'chan_freq_time'</li><li>create 'label' field with standard electrode labels</li><li>I then create powspctrm in my structure, which holds the exact same data as the cohspctrm (created powspctrm strictly for freqstatistics)</li><li>removed the fields of 'labelcmb' and 'cohspctrm'</li><li>because my powspctrm is missing the seed channel, I then inserted a matrix of ones with the appropriate dimensions into where it should be (e.g. if my seed of interest was channel FCZ, I would then insert into my matrix of ones into the 19th position of the powspctrm, thus shifting the latter matrices so now it becomes a matrix with 60 channels in the appropriate order)</li></ul><div>From my understanding, the resulting structure of each subject should contain now the coherency values between the seed of interest and the rest of the electrodes in 'powspctrm'.</div></div><div><br></div><div>I then used freq_statistics (in the standard way) with cluster correction to compare the coherency between groups, and from what I can tell with no errors popping up, it worked. I then interpreted the resulting clusters in a similar fashion as you would do for a typical frequency chan-freq-time analysis (instead of power, looking at coherency clusters now).</div><div><br></div><div>My questions are:</div><div>1) In regards to implementation (assuming something like this can even be appropriately implemented), do things look okay?</div><div>2) Am I wrong in thinking that the cluster results of freq_statistics can be interpreted in a similar fashion as to a typical frequency chan-freq-time analsyis (just replacing power with coherency)?</div><div><br></div><div>Sorry for the long-winded email, but any help would be greatly appreciated.</div><div><br></div><div>Thank you,</div><div>Paul</div></div>