郑州大学第一附属医院放射影像学考博考试以临床实践与科研能力并重为原则，其考核体系紧密结合影像医学前沿技术与临床诊疗需求。考试内容涵盖X射线、CT、MRI、超声及介入放射学等各亚专业，重点考察考生对常见病、多发病的影像学特征分析能力，以及罕见病的鉴别诊断逻辑。近五年真题显示，约65%的试题涉及多模态影像融合诊断（如CT-MRI-PET/CT联合分析），30%聚焦于功能性影像技术（如DTI、DCE-MRI），5%考察影像组学及人工智能辅助诊断的算法原理。

在复习策略方面，建议构建"三维知识框架"：基础层需系统梳理《医学影像诊断学》第5版（人民卫生出版社）中关于解剖定位、正常影像表现的章节，特别注意头颈部（如垂体瘤的三维重建）、呼吸系统（如小肺癌的毛刺征与空泡征鉴别）及骨骼肌肉系统（如骨转移瘤的溶骨/成骨模式）的典型征象；临床层应结合《临床放射学》第4版（人民卫生出版社）中的病例分析，重点掌握肺癌、肝癌、脑卒中等的影像-病理对照；科研层需精读近三年《中华放射学杂志》的原创研究，重点关注磁共振弹性成像在肝纤维化评估、AI在甲状腺结节良恶性鉴别中的应用等前沿方向。

考试题型包含客观题（单选/多选，占比60%）与病例分析题（占比40%）。客观题高频考点集中在：1）影像解剖（如肾动脉解剖变异的CT表现）；2）病理-影像对应关系（如脑膜强化模式与肿瘤侵犯程度的关联）；3）影像技术原理（如STIR序列在水肿组织识别中的优势）。病例分析题常以"疑难病例诊断"形式出现，需完整呈现影像学检查流程（如CT平扫→增强→三维重建→鉴别诊断报告），并附有典型影像学证据链（如肺腺癌的磨玻璃结节+毛刺+空泡+胸膜牵拉征）。

备考资源推荐：1）郑州大学第一附属医院内部《放射影像学考博真题解析集》（含近十年命题规律分析）；2）3D Slicer开源软件进行影像后处理模拟训练；3）每周精析2例《NeuroImage》的AI影像分析流程。特别提醒考生注意2023年新增的"影像组学特征提取"题型，需掌握ROI勾画标准化（如ITK-SNAP软件）、特征降维（PCA、t-SNE）及临床相关性分析（如LASSO回归筛选关键生物标志物）的全流程操作。