复旦大学影像医学与核医学考博考试自2018年改革以来，逐渐形成以"专业基础+学科前沿+临床思维"三位一体的考核体系。2022年真题显示，影像组学在CT/MRI定量分析中的应用占比达28%，核医学PET/CT在肿瘤精准诊疗中的决策价值成为高频考点，这折射出学科交叉融合的考核导向。

影像诊断学部分连续五年出现"同一病例多模态影像对比分析"的实践题型。2021年真题要求对肝脏占位性病变进行PET-CT、增强MRI及超声造影的三维重建判读，重点考察多参数融合诊断能力。值得关注的是，2023年新增"影像组学特征与临床预后的相关性分析"论述题，要求结合TCGA数据库数据，运用LASSO回归筛选关键生物标志物，这标志着考核重心向循证医学方向转移。

核医学部分近三年题量缩减15%但难度提升显著。2020年PET/CT在神经内分泌肿瘤中的应用题，要求对比68Ga-DOTATATE与18F-FDG的肿瘤代谢特征差异，并论证选择示踪剂的循证依据。2022年引入"正电子发射断层-单光子发射计算机断层显像(SPECT)"在心肌缺血中的联合应用分析，需要考生掌握PET/SPECT双模态影像融合技术原理。

放射治疗技术题库持续更新，2023年重点考核质子治疗在颅底肿瘤中的剂量分布优化，要求运用MCNP模拟软件进行三维剂量验证。值得关注的是，2021年新增"放射生物学新概念"简答题，涉及DNA损伤修复机制、表观遗传调控等前沿领域，考生需掌握BRCA1/2基因与放疗敏感性的分子机制。

考试趋势显示，交叉学科题目占比从2018年的12%增至2023年的37%，其中"人工智能在影像诊断中的应用"连续五年出现。2022年真题要求评估深度学习模型在肺小结节良恶性鉴别中的AUC值，并讨论算法可解释性局限，这要求考生兼具临床医学与数据科学知识储备。

备考建议应注重三个维度：构建"影像-病理-分子"知识图谱，重点掌握T1rho、ADC值等新型分子影像标志物；其次，强化多模态影像对比分析能力，建议使用3D Slicer软件进行虚拟病例重建；最后，关注《J Nucl Med》《Radiology》等顶刊的年度综述，2023年PET/CT在阿尔茨海默病早期诊断中的应用研究被纳入必读书目。建议考生建立"真题-文献-临床"三位一体的复习框架，通过模拟组考场景提升临场应变能力。