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医学影像分析

英文名称:Medical Image Analysis   国际简称:MED IMAGE ANAL
《Medical Image Analysis》杂志由Elsevier出版社出版,本刊创刊于1996年,发行周期Quarterly,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-COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE事业的进步提供了有力的支撑。
中科院分区
医学
大类学科
1361-8415
ISSN
1361-8423
E-ISSN
预计审稿速度: 约5.0个月 约9.4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

医学影像分析杂志简介

出版商:Elsevier
出版语言:English
TOP期刊:
出版地区:NETHERLANDS
是否预警:

是否OA:未开放

出版周期:Quarterly
出版年份:1996
中文名称:医学影像分析

医学影像分析(国际简称MED IMAGE ANAL,英文名称Medical Image Analysis)是一本未开放获取(OA)国际期刊,自1996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USA、CHINA MAINLAND、England、Canada、France、South Korea、GERMANY (FED REP GER)、Netherlands、Spain、Switzerland等国家和地区的研究者在《Medical Image Analysis》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102篇、2015年:发表文章121篇、2016年:发表文章70篇、2017年:发表文章146篇、2018年:发表文章117篇、2019年:发表文章147篇、2020年:发表文章161篇、2021年:发表文章420篇、2022年:发表文章274篇、2023年:发表文章256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 Image Analysis》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:10.7
  • 文章自引率:0.0642...
  • Gold OA文章占比:36.77%
  • CiteScore:22.1
  • 年发文量:256
  • 开源占比:0.224
  • SJR指数:4.112
  • H-index:113
  • SNIP指数:3.679
  • OA被引用占比:0.1280...
  • 出版国人文章占比:0.14

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, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 9 / 197

95.7%

学科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q1 4 / 169

97.9%

学科:ENGINEERING, BIOMEDICAL SCIE Q1 6 / 122

95.5%

学科:RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING SCIE Q1 3 / 204

98.8%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE SCIE Q1 12 / 198

94.19%

学科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q1 7 / 169

96.15%

学科:ENGINEERING, BIOMEDICAL SCIE Q1 5 / 122

96.31%

学科:RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING SCIE Q1 6 / 204

97.3%

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 1区
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机:人工智能 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机:跨学科应用 ENGINEERING, BIOMEDICAL 工程:生物医学 RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核医学
1区 1区 1区 1区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
22.1 4.112 3.679
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Computer Science 小类:Computer Graphics and Computer-Aided Design Q1 1 / 106

99%

大类:Computer Science 小类:Radiology, Nuclear Medicine and Imaging Q1 3 / 333

99%

大类:Computer Science 小类:Radiological and Ultrasound Technology Q1 1 / 63

99%

大类:Computer Science 小类:Health Informatics Q1 3 / 138

98%

大类:Computer Science 小类:Computer Vision and Pattern Recognition Q1 7 / 106

93%

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 MED IMAGING 574
2 MED IMAGE ANAL 489
3 NEUROIMAGE 356
4 IEEE T PATTERN ANAL 133
5 MAGN RESON MED 112
6 IEEE T IMAGE PROCESS 98
7 MED PHYS 93
8 IEEE T BIO-MED ENG 74
9 INT J COMPUT VISION 63
10 PHYS MED BIOL 61
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 MED IMAGE ANAL 489
2 IEEE ACCESS 426
3 IEEE T MED IMAGING 286
4 NEUROIMAGE 243
5 MED PHYS 200
6 SCI REP-UK 171
7 INT J COMPUT ASS RAD 152
8 IEEE J BIOMED HEALTH 146
9 MAGN RESON IMAGING 121
10 COMPUT BIOL MED 118

高引用文章

  • A deep learning model integrating FCNNs and CRFs for brain tumor segmentation引用次数:88
  • Generative adversarial network in medical imaging: A review引用次数:84
  • Attention gated networks: Learning to leverage salient regions in medical images引用次数:56
  • A deep learning framework for unsupervised affine and deformable image registration引用次数:51
  • Not-so-supervised: A survey of semi-supervised, multi-instance, and transfer learning in medical image analysis引用次数:44
  • Spatial aggregation of holistically-nested convolutional neural networks for automated pancreas localization and segmentation引用次数:42
  • Landmark-based deep multi-instance learning for brain disease diagnosis引用次数:37
  • Learning normalized inputs for iterative estimation in medical image segmentation引用次数:37
  • Weakly-supervised convolutional neural networks for multimodal image registration引用次数:34
  • Fully convolutional multi-scale residual DenseNets for cardiac segmentation and automated cardiac diagnosis using ensemble of classifiers引用次数:34
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