<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=iso-8859-1">
<meta name="Generator" content="Microsoft Exchange Server">
<!-- converted from text --><style><!-- .EmailQuote { margin-left: 1pt; padding-left: 4pt; border-left: #800000 2px solid; } --></style>
</head>
<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>
<div dir="auto">Thanks Denis,
<div dir="auto"><br>
</div>
<div dir="auto">So I do still need to ask then, is there anything special I need to do to the raw data, I notice that when I plot the psd, the meg sensors on the head model are all crunched together on the left side. Should I just ignore that? I did a correction
 with hcp.preprocessing.map_ch_coords_to_mne() but that the part that says source localization will be wrong. So should I not do that is the big question.</div>
<div dir="auto"><br>
</div>
<div dir="auto">I have tried read_epochs() but I keep getting an epochs.times error I can't seem to fix. I can do read_evokeds() just fine, but I do want the epochs so I can take coherence measures. That's why I was trying to use the tmegpreproc files, because
 I have had better luck recreating them into mne readable structures. I didn't realize the read_epochs pulls in preprocesed data, is that pulled from the tmegpreproc file then? I do want to use preprocessed stuff if possible so I can run all the participants
 on a more automated pipeline.&nbsp;</div>
<div dir="auto"><br>
</div>
<div dir="auto">Thanks for all your help.</div>
<div dir="auto">Best,</div>
<div dir="auto">Matt</div>
</div>
<div class="x_gmail_extra"><br>
<div class="x_gmail_quote">On Sep 28, 2020 3:57 AM, Denis-Alexander Engemann &lt;denis.engemann@gmail.com&gt; wrote:<br type="attribution">
</div>
</div>
</div>
<font size="2"><span style="font-size:10pt;">
<div class="PlainText">This message was sent from a non-IU address. Please exercise caution when clicking links or opening attachments from external sources.<br>
-------<br>
<br>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; External Email - Use Caution&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; <br>
<br>
Hi Matt,<br>
<br>
The warnings only concern the fact that for the Magnes WH3600 MEG<br>
system, reference channels can be tricky to handle and some details<br>
can depend on the site. MNE and also the mne-hcp toolbox are not<br>
including the reference channels in the source modeling. This is<br>
pretty standard for certain sites (e.g. Jülich) and in my experience<br>
has no practical impact for the results. You would have the same<br>
gotcha when using standard MNE-code for such MEG data.<br>
Look at the examples and conduct your own benchmarks perhaps (visual,<br>
motor, etc.), if you are not sure.<br>
<br>
Everything else works fine, just the the i/o is more complicated due<br>
to the way the HCP data is shipped.<br>
<br>
You can process inputs at different levels of processing, see here for<br>
example source localization of preprocessed evokeds:<br>
<a href="https://mne.tools/mne-hcp/auto_tutorials/plot_compute_evoked_inverse_solution.html#sphx-glr-auto-tutorials-plot-compute-evoked-inverse-solution-py">https://mne.tools/mne-hcp/auto_tutorials/plot_compute_evoked_inverse_solution.html#sphx-glr-auto-tutorials-plot-compute-evoked-inverse-solution-py</a><br>
<br>
You should be able to do the same with preprocessed epochs (I found<br>
reprocessing from scratch can give cleaner results though).<br>
<br>
As to the alternatives, there is not much to do as the way HCP is<br>
shipped does not allow for standard processing and requires a specific<br>
choreography of transformations to use the coregistration information<br>
with the head models and the MEG outputs.<br>
But once more, this is not arbitrary, it's just a different way of<br>
parsing the otherwise correct inputs.<br>
<br>
Let me know if you have any questions and how it goes.<br>
<br>
Best wishes,<br>
Denis<br>
<br>
On Mon, Sep 28, 2020 at 1:49 AM Winter, Matthew &lt;mattwint@iu.edu&gt; wrote:<br>
&gt;<br>
&gt;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; External Email - Use Caution<br>
&gt;<br>
&gt; Hi everyone,<br>
&gt;<br>
&gt;<br>
&gt;<br>
&gt; I am trying to figure out what would be better to go towards source modeling activity with the hcp data. Should I use the hcp-mne toolbox and start from the raw instance or load in only what I need from the tmegpreproc files (preprocessed meg files) and raw
 files into mne? My hold back on using the hcp-mne toolbox is there is a whole 'Gotchas' sections that seems to say something about it not producing accurate source models, and it is not very clear&nbsp; to me what the workarounds are if there are any. I am assuming
 the tmegpreproc files cannot be brought over with the hcp-mne toolbox, so if I am wrong please let me know.<br>
&gt;<br>
&gt;<br>
&gt;<br>
&gt; Best,<br>
&gt;<br>
&gt; Matt<br>
&gt;<br>
&gt; _______________________________________________<br>
&gt; Mne_analysis mailing list<br>
&gt; Mne_analysis@nmr.mgh.harvard.edu<br>
&gt; <a href="https://mail.nmr.mgh.harvard.edu/mailman/listinfo/mne_analysis">https://mail.nmr.mgh.harvard.edu/mailman/listinfo/mne_analysis</a><br>
<br>
_______________________________________________<br>
Mne_analysis mailing list<br>
Mne_analysis@nmr.mgh.harvard.edu<br>
<a href="https://mail.nmr.mgh.harvard.edu/mailman/listinfo/mne_analysis">https://mail.nmr.mgh.harvard.edu/mailman/listinfo/mne_analysis</a></div>
</span></font>
</body>
</html>