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计算机化医学成像和图形

英文名称:Computerized Medical Imaging And Graphics   国际简称:COMPUT MED IMAG GRAP
《Computerized Medical Imaging And Graphics》杂志由Elsevier Ltd出版社出版,本刊创刊于1988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-ENGINEERING, BIOMEDICAL事业的进步提供了有力的支撑。
中科院分区
医学
大类学科
0895-6111
ISSN
1879-0771
E-ISSN
预计审稿速度: 约6.0个月
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

计算机化医学成像和图形杂志简介

出版商:Elsevier Ltd
出版语言:English
TOP期刊:
出版地区:UNITED STATES
是否预警:

是否OA:未开放

出版周期:Bimonthly
出版年份:1988
中文名称:计算机化医学成像和图形

计算机化医学成像和图形(国际简称COMPUT MED IMAG GRAP,英文名称Computerized Medical Imaging And Graphics)是一本未开放获取(OA)国际期刊,自1988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、Canada、France、GERMANY (FED REP GER)、Poland、England、India、Brazil、Spain等国家和地区的研究者在《Computerized Medical Imaging And Graphics》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77篇、2015年:发表文章110篇、2016年:发表文章44篇、2017年:发表文章50篇、2018年:发表文章82篇、2019年:发表文章56篇、2020年:发表文章72篇、2021年:发表文章132篇、2022年:发表文章81篇、2023年:发表文章112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。《Computerized Medical Imaging And Graphics》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:5.4
  • 文章自引率:0.0350...
  • Gold OA文章占比:21.47%
  • CiteScore:10.7
  • 年发文量:112
  • 开源占比:0.1228
  • SJR指数:1.459
  • H-index:63
  • SNIP指数:1.671
  • OA被引用占比:0.0445...
  • 出版国人文章占比:0.18

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:ENGINEERING, BIOMEDICAL SCIE Q1 23 / 122

81.6%

学科:RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING SCIE Q1 18 / 204

91.4%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:ENGINEERING, BIOMEDICAL SCIE Q1 15 / 122

88.11%

学科:RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING SCIE Q1 22 / 204

89.46%

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 2区
ENGINEERING, BIOMEDICAL 工程:生物医学 RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核医学
2区 2区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
10.7 1.459 1.671
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Medicine 小类:Radiology, Nuclear Medicine and Imaging Q1 22 / 333

93%

大类:Medicine 小类:Computer Graphics and Computer-Aided Design Q1 8 / 106

92%

大类:Medicine 小类:Radiological and Ultrasound Technology Q1 7 / 63

89%

大类:Medicine 小类:Health Informatics Q1 18 / 138

87%

大类:Medicine 小类:Computer Vision and Pattern Recognition Q1 14 / 106

87%

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 134
2 MED IMAGE ANAL 98
3 COMPUT MED IMAG GRAP 66
4 MED PHYS 48
5 NEUROIMAGE 42
6 IEEE T IMAGE PROCESS 40
7 IEEE T PATTERN ANAL 37
8 IEEE T BIO-MED ENG 32
9 COMPUT METH PROG BIO 25
10 COMPUT BIOL MED 20
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 IEEE ACCESS 129
2 IEEE J BIOMED HEALTH 77
3 COMPUT MED IMAG GRAP 66
4 MULTIMED TOOLS APPL 57
5 COMPUT BIOL MED 51
6 COMPUT METH PROG BIO 47
7 BIOMED SIGNAL PROCES 42
8 MED IMAGE ANAL 37
9 MED PHYS 37
10 ARTIF INTELL MED 36

高引用文章

  • An application of cascaded 3D fully convolutional networks for medical image segmentation引用次数:41
  • Retinal blood vessel segmentation using fully convolutional network with transfer learning引用次数:22
  • Image super-resolution using progressive generative adversarial networks for medical image analysis引用次数:21
  • Survey of automated multiple sclerosis lesion segmentation techniques on magnetic resonance imaging引用次数:21
  • Efficient deep learning model for mitosis detection using breast histopathology images引用次数:20
  • Brain tumor classification for MR images using transfer learning and fine-tuning引用次数:19
  • Fusion of fMRI and non-imaging data for ADHD classification引用次数:18
  • SD-CNN: A shallow-deep CNN for improved breast cancer diagnosis引用次数:18
  • Convolutional neural networks for multi-class brain disease detection using MRI images引用次数:15
  • Alzheimer's disease diagnosis based on multiple cluster dense convolutional networks引用次数:15
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