<p><span style="padding: 3px 10px; border-radius: 5px; color: #ffffff; font-weight: bold; display: inline-block; background-color: #ff0000;">&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;External Email - Use Caution&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</span></p><p></p><div dir="ltr">Hi MNE experts,<div><br></div><div>I have a question about what head position information to use when building a forward model for each run in one participant.</div><div><br></div><div>We have eight runs of MEG data. At the beginning, we used the head position of the first run to build just one forward model for one participant. Then we thought it might be more accurate to use the run-specific head position to build forward models separately for different runs. In both analyses, the forward models were used to calculate the inverse operators, which were applied to the evoked response for each run. We then averaged the activation across runs within each participant. Finally, we compared the activation difference between two conditions at the group level.</div><div><br></div><div>Although the group-averaged activation looks very similar from the two analyses, the use of run-specific head position reduced the statistical power at the group level. Do you know why?</div><div>Is there a better way to account for the head movement within each run? We didn&#39;t apply the MaxFilter to the data because the head movement was not considered to be serious during the data acquisition. Is there a way to incorporate the head movement within each run or the whole experiment without running the MaxFilter?</div><div><br></div><div>Thanks a lot for your input!</div><div><br></div><div>Best,</div><div>Lin</div></div>