BACKGROUND The folding of the human cortex complicates extraction of position information and recognition of patterns across the cortical surface. NEW METHOD As straight lines correspond better to our intuitions in spatial orientation, we developed an approach for imposing Cartesian grids on portions of the cortical surface, which can then be represented in a rectangular matrix. These functions have been implemented in the Cgrid (Cartesian Geometric Representation with Isometric Dimensions) toolbox. Cgrids can be generated based on regions of interest, or combinations thereof, according to any one of the Freesurfer's annotation schemes. RESULTS The toolbox was evaluated using the surface reconstructions of T1-weighted images of 30 subjects, and 17 different Cgrids that in combination covered nearly the entire surface area of the brain. The vast majority of Cgrids (90.4 %) could be generated without issues. COMPARISON WITH EXISTING METHOD(S) The toolbox facilitates spatial orientation and pattern recognition, in addition to allowing detailed comparison between the left and right hemisphere, and bringing existing volumetric tools to bear on surface-based data. The output of the toolbox is fully compatible with most existing fMRI/MRI analyses packages, and is immediately suitable as input for second level analysis. CONCLUSIONS The toolbox has the potential for broad applicability, especially when ease of data handling and representation are critical factors. The toolbox can be downloaded from: https://github.com/mathijsraemaekers/Cgrid-toolbox.

中文翻译：

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盒子里的大脑：一个工具箱，用于创建具有等距尺寸的笛卡尔几何表示（网格）。

背景技术人类皮质的折叠使位置信息的提取和整个皮质表面的图案识别变得复杂。新方法由于直线在空间方向上更符合我们的直觉，因此我们开发了一种在笛卡尔表面的某些部分上施加笛卡尔网格的方法，然后可以将其表示为矩形矩阵。这些功能已在Cgrid（具有等轴测尺寸的笛卡尔几何表示）工具箱中实现。可根据Freesurfer的注释方案中的任何一种，根据感兴趣的区域或其组合来生成栅格。结果使用30位受试者的T1加权图像的表面重建以及17种不同的Cgrids进行表面重建，评估了工具箱，这些Cgrids的组合几乎覆盖了大脑的整个表面积。可以毫无问题地生成绝大多数Cgrids（90.4％）。与现有方法的比较除了允许对左右半球进行详细比较之外，该工具箱还有助于空间定向和模式识别，并使现有的体积工具能够显示基于表面的数据。该工具箱的输出与大多数现有的fMRI / MRI分析软件包完全兼容，并且可以立即用作第二级分析的输入。结论该工具箱具有广泛的应用潜力，尤其是当数据处理和表示的简便性是关键因素时。该工具箱可以从以下网址下载：https：//github.com/mathijsraemaekers/Cgrid-toolbox。与现有方法的比较除了允许对左右半球进行详细比较之外，该工具箱还有助于空间定向和模式识别，并使现有的体积工具能够显示基于表面的数据。该工具箱的输出与大多数现有的fMRI / MRI分析软件包完全兼容，并且可以立即用作第二级分析的输入。结论该工具箱具有广泛的应用潜力，尤其是当数据处理和表示的简便性是关键因素时。该工具箱可以从以下网址下载：https：//github.com/mathijsraemaekers/Cgrid-toolbox。与现有方法的比较除了允许对左右半球进行详细比较之外，该工具箱还有助于空间定向和模式识别，并使现有的体积工具能够显示基于表面的数据。该工具箱的输出与大多数现有的fMRI / MRI分析软件包完全兼容，并且可以立即用作第二级分析的输入。结论该工具箱具有广泛的应用潜力，尤其是当数据处理和表示的简便性是关键因素时。该工具箱可以从以下网址下载：https：//github.com/mathijsraemaekers/Cgrid-toolbox。该工具箱的输出与大多数现有的fMRI / MRI分析软件包完全兼容，并且可以立即用作第二级分析的输入。结论该工具箱具有广泛的应用潜力，尤其是当数据处理和表示的简便性是关键因素时。该工具箱可以从以下网址下载：https：//github.com/mathijsraemaekers/Cgrid-toolbox。该工具箱的输出与大多数现有的fMRI / MRI分析软件包完全兼容，并且可以立即用作第二级分析的输入。结论该工具箱具有广泛的应用潜力，尤其是当数据处理和表示的简便性是关键因素时。该工具箱可以从以下网址下载：https：//github.com/mathijsraemaekers/Cgrid-toolbox。