河南科技大学放射影像学考博初试主要考察考生在专业基础理论、科研能力及临床实践应用三个维度的综合素养。考试科目涵盖《医学影像诊断学》《放射学技术学》《核医学》三大核心课程，其中影像诊断学占比达45%，重点考察CT、MRI、超声等影像模态的解剖定位、病理征象与鉴别诊断能力。近三年真题显示，约32%的试题涉及罕见病影像学特征，如嗜酸性粒细胞性 granulomatosis 的CT表现，以及脑膜转移瘤的MRI信号特征。考生需特别注意《放射技术学》中DR、CT值测量、辐射防护等计算题型的解题技巧，2022年出现一道关于迭代重建算法对CT图像噪声影响的计算题，要求结合信噪比公式进行定量分析。

影像组学与人工智能方向近年成为命题热点，2023年新增10道AI辅助诊断相关试题，涉及深度学习在肺结节良恶性鉴别中的应用价值、卷积神经网络的特征提取机制等前沿内容。考生需系统掌握《医学影像人工智能》中关键算法原理，尤其是U-Net在病灶分割中的优化策略。核医学部分重点强化PET-CT在肿瘤分期中的应用，近五年相关试题占比提升至18%，需熟练掌握18F-FDG摄取特征与肿瘤代谢活性的对应关系。

科研能力考核通过开放式论文写作实现，要求基于最新文献（近三年发表）设计影像诊断流程优化方案。2021年真题要求针对急性脑出血患者提出基于CT灌注成像的早期治疗决策模型，考生需具备从影像组学特征提取到临床决策支持系统的完整逻辑链条构建能力。实验设计部分着重考察动物模型构建、影像设备校准及数据采集标准化流程，2022年实验题涉及MRI扩散张量成像在脊髓损伤中的重复性验证，要求详细说明B值选择依据及质控标准。

备考建议采用"3+2+1"时间分配模式：前3个月完成《医学影像诊断学》精读（重点标注2018版《中国医学影像技术标准》更新内容），配合《放射诊断学精解》进行案例推演；中间2个月主攻AI影像诊断专题，精研《Radiology: AI in Clinical Practice》专著；最后1个月进行全真模拟，重点突破核医学计算题与科研方案设计。推荐使用河南科技大学医学部官网公布的2019-2022年真题库，特别注意近两年新增的影像-病理对照分析题型，建议建立包含500例典型病例的对比数据库进行专项训练。