Index in position 1 exceeds array bounds. Index must not exceed 18.
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To whom it may concern,
I keep getting the following errors after running a code for EEG resting analysis. It is produced after finishing ICA and removing components.
- The variable a ( cointaining the ICA process doesn't save in the workspace). I have already tried others tips such as checking eeg_options and adding it to path 'userpath', but still it doesn't work.
- The error matlab announces is:
Index in position 1 exceeds array bounds. Index must not exceed 18.
Error in eeg_getdatact (line 196)
data = (EEG.icaweights(opt.component,:)*EEG.icasphere)*data(EEG.icachansind,:);
Error in pop_eegthresh (line 200)
icaacttmp = eeg_getdatact(EEG, 'component', elecrange);
I have been reading the other responses to this bug posted here but I don't seem to be able to find the mistake that must be present in the code.
The code is the following ( the long one): And the problems start in the "Acotar amplitudes" section ( that I repeat next)
a=size(EEG.icaact,1);
pop_eegthresh(EEG,0,1:a,-100,100,-0.2,0.2, 1, 1);
pause(10);
clear
clc
eeglab
%% A configurar según sujeto
ruta='C:\Users\rebec\OneDrive\Escritorio\DATOS-EEG\PACIENTES\';
sujeto="PAC01";
set_sufix=".set";
%% Cargar archivo vhdr
EEG.etc.eeglabvers = '2023.0'; % this tracks which version of EEGLAB is being used, you may ignore it
EEG = pop_loadbv(ruta, sujeto+".vhdr", [1 300000]); %incluyo el rango de Interval de [1 300000] para incluir los 300ms iniciales con los ojos cerrados
EEG=pop_chanedit(EEG, []); %%se debe seleccionar el fichero MNI coordinate file for BEM dipfit model. En concreto, el plugins\dipfit\standard_BEM\elec\standard_1005.elc
ORG=EEG;% Guardo copia para poder obtener los índices de los canales originales (independientemente de si se han eliminado o no)
%% Eliminar canales que a priori sabemos que son ruidosos porque en el registro no funcionaban identificados mediante inspección visual MR
badchans=[42,63]; % Canales para cada sujeto: C03: [27]; C04: [40]; C05:[22 34 40]; C06, 7, 8:[40]; PAC01: [VEOGn,42,63], PAC02: [32]; PAC03 [11,15,27,33,37,47,51,62] PAC04: [42]; PAC05 [57],PAC06: [57]; PAC07: ningún electrodo ; PAC08 [42]; PAC09: [40]; PAC10: [40];
chansInterpolar=zeros(1, length(badchans));
i=0
for n=1:length(badchans)
if (badchans(n)>=47 && badchans(n)<=53) || (badchans(n)>=55 && badchans(n)<=61) || (badchans(n)>=21 && badchans(n)<=27) % Si el canal eliminado es uno de los electrodos de la linea central, lo interpolamos
chansInterpolar(n) = badchans(n);
i=i+1;
end
end
chansInterpolar=trimdata(chansInterpolar, i);
EEG = pop_select(EEG, 'rmchannel', badchans); % para c05 pero cambiar para cada registro los valores dentro de [] tras inspeccion visual
EEG=pop_chanedit(EEG, []);
%% Interpolar los canales eliminados MR
if length(chansInterpolar)>0
EEG = eeg_interp(EEG, ORG.chanlocs(chansInterpolar), 'spherical', [EEG.xmin EEG.xmax]); %%el canal interpolado se introduce en la posicion 63 así que hay que verificar en cada registro EEG.chanlocs para calcular a posteriori los parámetros qEEG
EEG=pop_chanedit(EEG, []); %%lo añado solo para comprobar que se han interpolado los canales que se han indicado
eegplot();
end
%% Aplicar filtro notch a 50Hz
EEG = pop_eegfiltnew(EEG, 'locutoff',49,'hicutoff',51,'revfilt',1,'plotfreqz',1);
EEG=pop_chanedit(EEG, []); %quitar localizaciones A1
%% Eliminar canales cuyo espectro se desvíe de un umbral, por defecto 5
try
chHEOGn=find(strcmp({EEG.chanlocs.labels}, 'HEOGn'));
chVEOGp=find(strcmp({EEG.chanlocs.labels}, 'VEOGp'));
end
EEG=pop_rejchanspec(EEG, 'plotchans', 'on','stdthresh',3, 'elec', [1:(chHEOGn-1) (chVEOGp+1):EEG.nbchan]); % los valores de los indices de los canales varían en función de si se han eliminado canales
pause(25)
eegplot();
%% Aplicar análisis ICA a todos los canales excepto VEOG y HEOG
EEG = pop_runica(EEG, 'icatype', 'runica', 'extended',1,'interupt','on','chanind',[1:(chHEOGn-1) (chVEOGp+1):EEG.nbchan]);%los valores de los indices tras chanind se cambian si se han eliminado canales, OJO en PAC02 que se elimina VEOGp
% Guardar datos en formato .set y .fdt
nombre=sujeto+"_5min.previos_ICA_refA2";
EEG.setname = nombre;
filename=char(nombre+set_sufix);
EEG = pop_saveset(EEG, 'filename',filename , 'filepath', ruta);
EEG = pop_iclabel(EEG, 'default');
% Marcar como artefactos aquellos componentes que se deban en menos de un 10% al cerebro:
% thresh - array with threshold values with limits to include for selection as artifacts.
% The 6 categories are (in order) Brain, Muscle, Eye, Heart, Line Noise, Channel Noise, Other.
EEG = pop_icflag(EEG, [0 0.1;NaN NaN;NaN NaN;NaN NaN;NaN NaN;NaN NaN;NaN NaN]);
EEG = pop_subcomp( EEG, [], 0);
nombre=nombre+"done";
EEG.setname=nombre;
filename=char(nombre+set_sufix);
EEG = pop_saveset(EEG, 'filename', filename , 'filepath', ruta);
%% Acotar amplitudes
a=size(EEG.icaact,1);
pop_eegthresh(EEG,0,1:a,-100,100,-0.2,0.2, 1, 1);
pause(10);
%% Filtrado en banda de interés
m=EEG.chanlocs.labels; %por si se ha eliminado algún canal
EEG = pop_eegfiltnew(EEG, 'locutoff',0.5,'hicutoff',50,'plotfreqz',1,'channels',cellstr(m));
nombre=nombre+"_filt";
EEG.setname=nombre;
filename=char(nombre+set_sufix);
EEG = pop_saveset(EEG, 'filename', filename , 'filepath', ruta);
%% Obtener épocas del EEG continuo
EEG=eeg_regepochs(EEG, 'recurrence', 2, 'limits', [0 2]); %al ser espectro continuo, hay que usar esta función que genera eventos aleatorios para poder extraer las épocas
nombre=nombre+"_epochs";
EEG.setname=nombre;
filename=char(nombre+set_sufix);
EEG = pop_saveset(EEG, 'filename', filename , 'filepath', ruta);
%% Guardar imágenes
rutaGeneral='C:\Users\rebec\OneDrive\Escritorio\DATOS-EEG\PACIENTES\';
rutaEspecifica=sujeto;
rutaArchivo=rutaGeneral+rutaEspecifica;
%% Estudiar espectro de potencia del paciente en 5 mins previos
rango=[1 30];
intervalo_temporal=[0 300];
frecuencias_delta=[1 : 4];
frecuencias_theta=[4:8];
frecuencias_alpha=[8:12];
frecuencias_beta1=[12:19];
frecuencias_beta2=[20:25];
frecuencias_beta3=[26:30];
delta=figure; pop_spectopo(EEG, 1, intervalo_temporal, EEG , 'freq', frecuencias_delta, 'freqrange',rango,'electrodes','off');
nombreArchivo="Espectro potencia delta 5mins relax";
saveas(delta, rutaArchivo+nombreArchivo, 'jpeg');
theta=figure; pop_spectopo(EEG, 1, intervalo_temporal, 'EEG' , 'freq', frecuencias_theta, 'freqrange',rango,'electrodes','off');
nombreArchivo="Espectro potencia theta 5 mins relax";
saveas(theta, rutaArchivo+nombreArchivo, 'jpeg');
alpha=figure; pop_spectopo(EEG, 1, intervalo_temporal, 'EEG' , 'freq', frecuencias_alpha, 'freqrange',rango,'electrodes','off');
nombreArchivo="Espectro potencia alpha 5 mins relax";
saveas(alpha, rutaArchivo+nombreArchivo, 'jpeg');
beta1=figure; pop_spectopo(EEG, 1, intervalo_temporal, 'EEG' , 'freq', frecuencias_beta1, 'freqrange',rango,'electrodes','off');
nombreArchivo="Espectro potencia beta1 5 mins relax";
saveas(beta1, rutaArchivo+nombreArchivo, 'jpeg');
beta2=figure; pop_spectopo(EEG, 1, intervalo_temporal, 'EEG' , 'freq', frecuencias_beta2, 'freqrange',rango,'electrodes','off');
nombreArchivo="Espectro potencia beta2 5 mins relax";
saveas(beta2, rutaArchivo+nombreArchivo, 'jpeg');
beta3=figure; pop_spectopo(EEG, 1, intervalo_temporal, 'EEG' , 'freq', frecuencias_beta3, 'freqrange',rango,'electrodes','off');
nombreArchivo="Espectro potencia beta3 5 mins relax";
saveas(beta3, rutaArchivo+nombreArchivo, 'jpeg');
% Análisis de potencia espectral
name=paciente+'eegstats';
pop_eegstats(EEG, 'thetarange',[4 8],'alpharange',[8 12], 'otherranges', [1 4; 12 30; 30 50], 'averagepower', 'off', 'channels', [(11):(63)],'csvfile', 'C07_eegstats', 'iaf', 'off' );
![](https://www.mathworks.com/matlabcentral/answers/uploaded_files/1740266/image.png)
The image above is from the matlab workspace in case it may be of help.
Thanking in advance to whoever may try to help me,
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