上海交通大学第一人民医院影像医学与核医学考博初试资料整理如下：该专业博士招生考试主要考察影像组学、分子影像学、功能磁共振成像（fMRI）、PET-CT/MRI多模态融合等前沿领域，同时注重临床影像诊断能力与科研创新思维的结合。考生需重点掌握《医学影像诊断学》第五版（人民卫生出版社）与《核医学》第三版（原子能出版社）的核心内容，特别是对比剂使用规范、影像组学算法原理、放射性药物代谢动力学等高频考点。

初试科目包含专业基础课（医学影像物理学、影像设备学）、专业综合课（影像诊断学、核医学临床）及英语测试。近三年真题显示，影像组学特征提取方法（如PLS-DA、SVM模型）占分权重达18%，PET/CT在神经代谢显像中的应用（如阿尔茨海默病早期诊断）连续五年出现。建议考生建立"三维度复习体系"：基础层（解剖学标志与影像对应关系）、技术层（CT/MRI扫描参数优化）、临床层（典型病例鉴别诊断）。

推荐使用交大医学院官网发布的《影像医学博士培养方案》作为备考指南，重点关注"智能影像辅助诊断系统研发""肿瘤微环境分子影像标志物探索"两大重点研究方向。英语考核采用机考模式，需熟练阅读《Radiology》《JNM》等期刊最新综述，近两年真题中AI在影像质控中的应用占比提升至27%。

备考资源包包含：1）交大附属第一医院影像科近五年核心论文（通过机构图书馆获取）；2）全国医学影像学术大会视频（中国医学影像协会官网）；3）核医学计算模拟平台（由中科院上海核所提供）。特别提醒考生关注"长三角医学影像创新联盟"发布的年度考试大纲，其中2023版新增了"5G远程影像诊断"操作规范考核要求。

复试环节注重科研潜质评估，建议提前联系导师组：1）完成《医学影像AI辅助诊断系统开发》等3个课题的预研；2）在《中华医学影像杂志》发表会议摘要；3）掌握DIP/DQA影像质控标准。模拟面试需重点演练"如何解决MRI动态增强扫描中运动伪影的算法优化"等典型技术问题，推荐使用3D Slicer开源软件进行操作演示训练。

考试动态方面，2024年新增"影像-病理对照诊断"考核模块，要求考生在未知病理结果情况下，通过影像特征预测组织学分类。建议每日进行"三件套"训练：1）阅片（每日30例急诊影像）；2）文献精读（每周2篇SCI论文）；3）算法编码（Python实现影像分割模型）。报名材料需特别准备：1）已发表的SCI论文（IF>3.0者优先）；2）参与国家级课题证明；3）影像设备操作认证证书（如GE CT认证）。