郑州大学医学科学院影像医学与核医学考博初试聚焦学科前沿理论与实践能力考核，考试科目涵盖影像解剖学、核医学基础、影像诊断技术、影像组学及人工智能影像分析五大模块。影像解剖学重点考察三维立体解剖结构在影像学中的应用，要求考生掌握CT/MRI解剖定位与常见变异；核医学基础侧重放射性药物代谢动力学及核医学检查原理，需熟练背诵SPECT/PET显像机制与临床适应症；影像诊断技术部分涉及各系统影像学判读标准，需结合最新《放射诊断学》指南掌握鉴别诊断要点。考试形式采用闭卷笔试，总分为150分，其中影像组学与人工智能影像分析占比30%，要求考生运用Python或3D Slicer完成影像处理案例分析。

考生需系统梳理《医学影像诊断学（第五版）》《核医学（第三版）》等核心教材，配合郑州大学自编《影像医学前沿技术》补充学习。建议采用"三阶段复习法"：第一阶段（1-2个月）完成教材精读与思维导图构建，第二阶段（2-3个月）进行专题突破与真题演练，第三阶段（1个月）聚焦影像组学算法原理与AI辅助诊断系统操作。特别注意2023年新增的"影像-病理对照诊断"考核模块，需掌握PACS系统影像-病理双模态阅片技巧。

答题技巧强调"模块化作答"，如影像组学部分采用"技术原理（20%）+算法流程（30%）+临床案例（50%）"结构，核医学计算题需规范书写SOD、SUVmax等参数计算公式。近三年真题显示，约35%试题涉及多模态影像融合分析，建议重点复习DCE-MRI血流动力学参数与PET-CT代谢参数的联合解读。备考期间应每周完成2套模拟考试，严格计时并建立错题溯源本，针对"对比剂肾病预防策略""放射性粒子种植剂量计算"等高频考点进行专项突破。

特别提醒考生关注2024年新增的"影像人工智能临床应用伦理"考核维度，需结合《人工智能辅助诊断技术管理规范》分析算法偏倚、数据隐私等伦理问题。建议联系导师团队参与"医学影像大数据分析"或"新型放射性示踪剂研发"等课题组科研实践，将科研经历转化为初试面试加分项。考前需熟悉郑州大学医学部考场布局，重点准备"单光子发射计算机断层显像（SPECT）在帕金森病诊断中的应用价值"等交叉学科论述题，建议采用"临床需求（10%）-技术优势（40%）-局限性（30%）-未来方向（20%）"的论证框架。