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医学与生物工程与计算

英文名称:Medical & Biological Engineering & Computing   国际简称:MED BIOL ENG COMPUT
《Medical & Biological Engineering & Computing》杂志由Springer Berlin Heidelberg出版社出版,本刊创刊于1963年,发行周期Bimonthly,每期杂志都汇聚了全球医学领域的最新研究成果,包括原创论文、综述文章、研究快报等多种形式,内容涵盖了医学的各个方面,为读者提供了全面而深入的学术视野,为医学-MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY事业的进步提供了有力的支撑。
中科院分区
医学
大类学科
0140-0118
ISSN
1741-0444
E-ISSN
预计审稿速度: 偏慢,4-8周
杂志简介 期刊指数 WOS分区 中科院分区 CiteScore 学术指标 高引用文章

医学与生物工程与计算杂志简介

出版商:Springer Berlin Heidelberg
出版语言:English
TOP期刊:
出版地区:GERMANY
是否预警:

是否OA:未开放

出版周期:Bimonthly
出版年份:1963
中文名称:医学与生物工程与计算

医学与生物工程与计算(国际简称MED BIOL ENG COMPUT,英文名称Medical & Biological Engineering & Computing)是一本未开放获取(OA)国际期刊,自1963年创刊以来,始终站在医学研究的前沿。该期刊致力于发表在医学领域各个方面达到最高科学标准和具有重要性的研究成果。全面反映该学科的发展趋势,为医学事业的进步提供了有力的支撑。期刊严格遵循职业道德标准,对于任何形式的抄袭行为,无论是文字还是图形,一旦查实,均可能导致稿件被拒绝。

近年来,来自CHINA MAINLAND、USA、India、Italy、Spain、Canada、Turkey、England、Iran、France等国家和地区的研究者在《Medical & Biological Engineering & Computing》上发表了大量的高质量文章。该期刊内容丰富,包括原创研究、综述文章、专题观点、论文预览、专家意见等多种类型,旨在为全球该领域研究者提供广泛的学术交流平台和灵感来源。

在过去几年中,该期刊保持了稳定的发文量和综述量,具体数据如下:

2014年:发表文章98篇、2015年:发表文章117篇、2016年:发表文章157篇、2017年:发表文章175篇、2018年:发表文章183篇、2019年:发表文章199篇、2020年:发表文章223篇、2021年:发表文章185篇、2022年:发表文章261篇、2023年:发表文章247篇。这些数据反映了期刊在全球医学领域的影响力和活跃度,同时也展示了其作为学术界和工业界研究人员首选资源的地位。《Medical & Biological Engineering & Computing》将继续致力于推动医学领域的知识传播和科学进步,为全球医学问题的解决贡献力量。

期刊指数

  • 影响因子:2.6
  • 文章自引率:0.0312...
  • Gold OA文章占比:11.47%
  • CiteScore:6
  • 年发文量:247
  • 开源占比:0.1113
  • SJR指数:0.641
  • H-index:87
  • SNIP指数:1.013
  • OA被引用占比:0.0849...
  • 出版国人文章占比:0.19

WOS期刊SCI分区(2023-2024年最新版)

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q2 80 / 169

53%

学科:ENGINEERING, BIOMEDICAL SCIE Q3 71 / 122

42.2%

学科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY SCIE Q2 20 / 65

70%

学科:MEDICAL INFORMATICS SCIE Q3 26 / 44

42%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q2 84 / 169

50.59%

学科:ENGINEERING, BIOMEDICAL SCIE Q3 62 / 122

49.59%

学科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY SCIE Q2 31 / 65

53.08%

学科:MEDICAL INFORMATICS SCIE Q3 28 / 44

37.5%

中科院分区表

中科院SCI期刊分区 2023年12月升级版
Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
医学 4区
MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机:跨学科应用 ENGINEERING, BIOMEDICAL 工程:生物医学 MEDICAL INFORMATICS 医学:信息
2区 4区 4区 4区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
6 0.641 1.013
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Computer Science 小类:Computer Science Applications Q2 247 / 817

69%

大类:Computer Science 小类:Biomedical Engineering Q2 110 / 303

63%

学术指标分析

影响因子和CiteScore
自引率

影响因子:指某一期刊的文章在特定年份或时期被引用的频率,是衡量学术期刊影响力的一个重要指标。影响因子越高,代表着期刊的影响力越大 。

CiteScore:该值越高,代表该期刊的论文受到更多其他学者的引用,因此该期刊的影响力也越高。

自引率:是衡量期刊质量和影响力的重要指标之一。通过计算期刊被自身引用的次数与总被引次数的比例,可以反映期刊对于自身研究内容的重视程度以及内部引用的情况。

年发文量:是衡量期刊活跃度和研究产出能力的重要指标,年发文量较多的期刊可能拥有更广泛的读者群体和更高的学术声誉,从而吸引更多的优质稿件。

期刊互引关系
序号 引用他刊情况 引用次数
1 IEEE T BIO-MED ENG 215
2 J BIOMECH 211
3 MED BIOL ENG COMPUT 167
4 IEEE T MED IMAGING 99
5 PLOS ONE 89
6 CIRCULATION 80
7 NEUROIMAGE 69
8 ANN BIOMED ENG 66
9 MED IMAGE ANAL 66
10 MED ENG PHYS 65
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 IEEE ACCESS 181
2 SENSORS-BASEL 173
3 MED BIOL ENG COMPUT 167
4 SCI REP-UK 106
5 FRONT PHYSIOL 93
6 BIOMED SIGNAL PROCES 77
7 PHYSIOL MEAS 73
8 COMPUT BIOL MED 72
9 APPL SCI-BASEL 68
10 PLOS ONE 67

高引用文章

  • Genetic algorithm based cancerous gene identification from microarray data using ensemble of filter methods引用次数:19
  • The possibility of the combination of OCT and fundus images for improving the diagnostic accuracy of deep learning for age-related macular degeneration: a preliminary experiment引用次数:17
  • Brain CT and MRI medical image fusion using convolutional neural networks and a dual-channel spiking cortical model引用次数:16
  • Effect of carotid image-based phenotypes on cardiovascular risk calculator: AECRS1.0引用次数:16
  • Towards multilevel mental stress assessment using SVM with ECOC: an EEG approach引用次数:15
  • Deep learning fully convolution network for lumen characterization in diabetic patients using carotid ultrasound: a tool for stroke risk引用次数:13
  • A novel fused convolutional neural network for biomedical image classification引用次数:13
  • A new parameter tuning approach for enhanced motor imagery EEG signal classification引用次数:13
  • Predicting athlete ground reaction forces and moments from motion capture引用次数:12
  • Prediction of survival with multi-scale radiomic analysis in glioblastoma patients引用次数:11
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