X射线的发现，在征服肺部疾病上立下汗马功劳，但在看肿瘤时却显地力不从心，因为X射线影像是平面的，人体是立体的，照在一张胶片上，前后结构会重叠，前面的影子挡住后面的影子，使得观察病变变得十分困难。

1963年美国物理学家科马特（Cormack）发现人体不同组织对X线的透过率不同，还给出了计算公式，这为CT的发明奠定了理论基础；1972年英国电子工程师豪斯菲尔德（Hounsfield）发明了“X射线电子计算机断层扫描机”— CT机。因此，豪斯菲尔德和科马特共同获得了1979年的诺奖。

对MRI的研究其实比CT还要早，从核磁共振现象发现到MRI技术成熟这几十年间，曾在物理、化学、生理学或医学三个领域内斩获了6次诺奖。可见MRI对当今医学的意义非同一般。关于MRI的故事，有兴趣的同志可以看彼得·曼斯菲尔德的自传《通往斯德哥尔摩的漫长道路》。

CT和MRI的出现可以说奠定了现当代医学的大厦，没有影像的指引，医学注定会在泥泞的黑暗中一直徘徊。如今128排CT扫描一个头颅不到一分钟，3T-MRI已在临床普及，新的序列和扫描技术不断出现，影像不仅更清晰而且还含有更多信息。

CT和MRI让颅内的病变清晰可见，但问题来了，如何根据影像来确定病变在患者颅内的位置呢？

下面我们按时间序列盘点一下神经外科常用的简易定位方法。

1、直角尺/游标卡尺测距画线法

原理很简单，先确定病变所在的扫描层数，再在相应的层中测量病变的左右径和前后径，根据比例尺计算出实际距离参数，利用直角尺在患者头部画出病变的大概位置。也可计算图2中OC、OD的玄长，用游标卡尺在患者头上确定病变的位置（玄长定位法）。以上方法是最基本的定位方法，不少医院现在还在使用，其缺点在于：1）扫描基线如果不是标准的OM线或EM线，层数计算会有误差；2）胶片上测量有误差，而且会经过比例尺被放大；3）直角尺或游标卡尺在患者头上测量时也存在误差。4）病变在顶部弧度较大的位置时，此法不适用。所以，这种方法只能做病变大体定位。

2、体表标志物定位法

此法根据病变的大致位置粘贴显影的标志物（CT用回形针、电极片等，MRI用维生素E胶丸），带着标志物去扫CT或MRI。扫描后首先在影像上找到标志物，再根据标志物和病变的关系确定病变在体表的位置。与第一种方法的相比，该方法的优势在于，在影像上和患者头部都有共同的参照物，可进行测量定位。它的缺点在于：1）患者需要二次扫描；2）如果标志物远离病变，会有测量误差。

3、轮廓定位法

因为胶片有一定透光性，可用胶片上的头颅轮廓与患者头部作粗略的匹配，确定病变大致位置。此法CT胶片不适用，只能用MRI胶片，因为CT上颅骨外的软组织不明显。2016年国外学者基于此原理，开发了一个叫Sina的App用以辅助定位。Sina的主要功能就是将照片半透明化，用手机拍摄有肿瘤的矢状位和冠状位，分别载入Sina与患者头部进行轮廓匹配，确定病变位置，文章报道该法误差在1±0.2cm左右。（题目：A Smartphone App to Assist Scalp Localization of Superficial Supratentorial Lesions—TechnicalNote（2016））

受启发于此，我当时思考：如何将Sina与CT影像结合来定位颅内血肿呢？

借助于3D Slicer将薄层CT数据在电脑上进行三维重建，因为三维影像能很好的还原患者头部样貌，再将血肿映射到三维影像的体表，最后用这张图片载入Sina即可（此法的优缺点下一章讲解）。

所谓“无心插柳柳成荫”，但当我第一次将三维图片和患者头部轮廓匹配好时，我能清晰地看到血肿“映射”在患者头皮上，是如此之直观，一阵惊喜，那一刻十分美妙，可谓“Monment of Discovery”。到那时，我才突然意识到：基于二维影像，通过测量来推测颅内病变在头颅的位置，均是没有形状、没有颜色的雾中花、水中月。正所谓“散乱空中千片雪，朦胧物上一重纱”，你越想看清楚，却越捉摸不定。只有反复实践，不断提高自身定位技能，才能胸中有丘壑，达到“纵逢晴景如看雾，不是春天亦见花”的水平。

但遗憾的是：所有经验都是不可复制的，任何经验都有马失前蹄的时候。

那么，下一章就谈谈可复制的方法吧！