<html><body><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 style="font-family: arial, helvetica, sans-serif; font-size: 12pt; color: #000000"><div>Alright things start to get clearer. I'll double-check the other tutorials to see what I can do, but I do think that epoch.average() and grand_average() are what I'm looking for. Thanks !<br data-mce-bogus="1"></div><div><br data-mce-bogus="1"></div><div>Have a good day,<br data-mce-bogus="1"></div><div><br data-mce-bogus="1"></div><div>David<br data-mce-bogus="1"></div><div><br data-mce-bogus="1"></div><hr id="zwchr" data-marker="__DIVIDER__"><div data-marker="__HEADERS__"><blockquote style="border-left:2px solid #1010FF;margin-left:5px;padding-left:5px;color:#000;font-weight:normal;font-style:normal;text-decoration:none;font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:12pt;"><b>De: </b>"Eric Larson" &lt;larson.eric.d@gmail.com&gt;<br><b>À: </b>"mne_mailing_list" &lt;mne_analysis@nmr.mgh.harvard.edu&gt;<br><b>Envoyé: </b>Mercredi 24 Juin 2020 17:45:05<br><b>Objet: </b>Re: [Mne_analysis] [fNIRS] Group analysis<br></blockquote></div><div data-marker="__QUOTED_TEXT__"><blockquote style="border-left:2px solid #1010FF;margin-left:5px;padding-left:5px;color:#000;font-weight:normal;font-style:normal;text-decoration:none;font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:12pt;"><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"><div class="gmail_quote"><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb( 204 , 204 , 204 );padding-left:1ex"><div><div style="font-family:'arial' , 'helvetica' , sans-serif;font-size:12pt;color:rgb( 0 , 0 , 0 )"><div>They used a NIRSport to get the relevant raw data, which I can process using the fNIRS library, but only one at a time.</div></div></div></blockquote><br><div>In MNE you should be able to read these directly with <a href="https://mne.tools/dev/generated/mne.io.read_raw_nirx.html" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer">read_raw_nirx</a>.</div><div>&nbsp;</div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb( 204 , 204 , 204 );padding-left:1ex"><div><div style="font-family:'arial' , 'helvetica' , sans-serif;font-size:12pt;color:rgb( 0 , 0 , 0 )"><div><span style="font-size:12pt">1. convert the data from each performance of the experiment into an Epoch</span></div></div></div></blockquote><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb( 204 , 204 , 204 );padding-left:1ex"><div><div style="font-family:'arial' , 'helvetica' , sans-serif;font-size:12pt;color:rgb( 0 , 0 , 0 )"><div>2. squash the results into one single usable object<br></div><div>3. process this object, if needed<br></div><div>4. get figures with the average haemodynamic response of the group<br></div></div></div></blockquote><br><div>Can you look at the <a href="https://mne.tools/dev/auto_tutorials/preprocessing/plot_70_fnirs_processing.html#sphx-glr-auto-tutorials-preprocessing-plot-70-fnirs-processing-py" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer">fNIRS tutorial</a> to see if it clears up how you would process a single subject's data? From there, you can look into tutorials on how to combine data across subjects, which are the same for MEG, EEG, and NIRS data in MNE (so you can look at the MEG/EEG tutorials for ideas). There is also the experimental&nbsp;<a href="https://github.com/mne-tools/mne-nirs/" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer">https://github.com/mne-tools/mne-nirs/</a>&nbsp;repository where experimental APIs are being developed, but it sounds like you won't need these (e.g., GLM).</div><br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb( 204 , 204 , 204 );padding-left:1ex"><div><div style="font-family:'arial' , 'helvetica' , sans-serif;font-size:12pt;color:rgb( 0 , 0 , 0 )"><div>Now I could obviously create an Epoch list after processing each set, but then comes the question of *averaging* the results. I tried to use the epoch.add_channels method to have one Epoch object, but then the other methods (such as epoch.plot_image) break because channels are duplicated.<br></div></div></div></blockquote><br><div>Sounds like you probably want epochs.average() to get trial-averaged (Evoked) results for each subject, then use <a href="https://mne.tools/dev/generated/mne.grand_average.html" target="_blank" rel="nofollow noopener noreferrer">grand_average</a>&nbsp;to average across all participants.</div><br><div>Eric</div><br></div></div>
<br>_______________________________________________<br>Mne_analysis mailing list<br>Mne_analysis@nmr.mgh.harvard.edu<br>https://mail.nmr.mgh.harvard.edu/mailman/listinfo/mne_analysis<br></blockquote></div></div></body></html>