东方肝胆外科医院影像医学与核医学考博考试自设立以来，始终以培养兼具临床思维与科研能力的复合型影像人才为目标。历年真题显示，考试内容主要涵盖三大模块：影像诊断技术原理（占比35%）、腹部疾病影像学特征（占比40%）、核医学与分子影像学进展（占比25%）。其中，2020-2023年真题分析表明，腹部肿瘤的影像学评估（包括肝癌、胰腺癌、胆管癌）连续四年稳居高频考点，涉及多期CT增强扫描特征、MRI动态对比增强曲线分析、PET-CT代谢参数解读等核心内容。

核医学部分呈现明显的前沿化趋势，2022年新增"放射性栓塞治疗在肝癌中的应用时机与禁忌症"案例分析题，要求考生结合氟尿嘧啶微球、载瘤细胞靶向放射性核素等不同治疗手段的影像学评价标准进行综合判断。值得关注的是，影像组学在2021年首次作为独立考点出现，涉及基于深度学习的肝脏纤维化评分模型（如Li-FibroScore）与临床分期标准的关联性分析，以及影像组学特征与分子标志物（如PD-L1表达）的生物学意义探讨。

考试题型设计具有显著临床导向性：客观题占比60%（单选、多选、案例分析），主观题40%（简答题、论述题、病例分析）。2023年新增"影像-病理对照研究设计"论述题，要求考生从样本采集、影像预处理、病理金标准选择三个层面设计研究方案，并论证偏倚控制措施。这种考核方式有效区分了临床经验与科研设计能力。

备考策略需注重三维度构建：技术原理层面，重点掌握CT灌注成像的血流动力学参数（如Ktrans、PSNR）、MRI弥散张量成像的纤维追踪算法，以及SPECT/CT的断层拟合成像原理；临床应用层面，建议建立腹部疾病"影像-病理-治疗"知识图谱，例如将肝癌的动脉期"早强快"CT表现与门静脉期"快退缓升"特征与TACE治疗反应进行关联记忆；前沿进展层面，需定期研读《Journal of Hepatology》《Radiology》等期刊近三年关于人工智能辅助诊断（如LGG肝细胞癌AI模型）、新型显像剂（如18F-PSMA-617在前列腺癌中的应用）的述评文章。

特别需要指出的是，2023年真题中"影像引导的精准手术"论述题涉及微波消融、射频消融等治疗技术的影像学评估标准，要求考生对比不同能量源的凝固坏死范围预测模型（如RFA的Ischemia Index），并分析多模态影像融合在术中导航中的应用价值。此类题目打破了传统影像与临床的学科壁垒，凸显了现代影像医学的跨学科整合特性。

建议考生采用"3+1"复习法：3个月系统梳理核心知识体系，1个月专项突破高频考点与前沿进展。推荐使用"影像诊断思维导图"工具，将每种疾病的典型影像表现（包括好发部位、形态学特征、强化模式、代谢特征）与病理机制、治疗反应、预后评估进行可视化关联。同时建立"错题溯源本"，针对CT值计算（如碘含量换算）、时间-密度曲线解析（如胰腺癌的"快进快出"特征）等易错知识点进行专项强化。

值得关注的是，医院自2022年起引入"虚拟病例库"考核机制，要求考生在虚拟影像平台上完成从影像采集参数设置（如肝脏MRI的TR/TE时序选择）、影像后处理（如MPR重建层厚优化）到诊断报告书写的全流程操作，并接受AI系统对诊断准确率（如病灶检出率、良恶性鉴别准确率）的自动评分。这种"技术操作+临床思维"的双轨考核模式，标志着影像医学博士选拔进入智能化评价新阶段。