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Medical Image Analysis是医学领域的一本权威期刊。由Elsevier出版社出版。该期刊主要发表医学领域的原创性研究成果。创刊于1996年，是医学领域中具有代表性的学术刊物。该期刊主要刊载工程：生物医学-工程技术及其基础研究的前瞻性、原始性、首创性研究成果、科技成就和进展。该期刊不仅收录了该领域的科技成就和进展，更以其深厚的学术积淀和卓越的审稿标准，确保每篇文章都具备高度的学术价值。此外，该刊同时被SCIE数据库收录，并被划分为中科院SCI1区期刊，相当于A级期刊（最高刊物级别），它始终坚持创新，不断专注于发布高度有价值的研究成果，不断推动医学领域的进步。
同时，我们注重来稿文章表述的清晰度，以及其与我们的读者群体和研究领域的相关性。为此，我们期待所有投稿的文章能够保持简洁明了、组织有序、表述清晰。该期刊平均审稿速度为平均 约5.0个月 约9.4周。若您对于稿件是否适合该期刊存在疑虑，建议您在提交前主动与期刊主编取得联系，或咨询本站的客服老师。我们的客服老师将根据您的研究内容和方向，为您推荐最为合适的期刊，助力您顺利投稿，实现学术成果的顺利发表。
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 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 | 是 | 否 |
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 工程技术 | 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 | 是 | 否 |
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 工程技术 | 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 | 是 | 否 |
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 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 | 2区 1区 1区 1区 | 是 | 否 |
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 工程技术 | 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 | 是 | 否 |
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 工程技术 | 1区 | 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 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 计算机：人工智能 | 1区 1区 1区 2区 | 是 | 否 |
| 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% |
| 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% |
| 年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
| 年发文量 | 102 | 121 | 70 | 146 | 117 | 147 | 161 | 420 | 274 | 256 |
| 国家/地区 | 数量 |
| USA | 155 |
| CHINA MAINLAND | 117 |
| England | 81 |
| Canada | 63 |
| France | 46 |
| South Korea | 40 |
| GERMANY (FED REP GER) | 37 |
| Netherlands | 34 |
| Spain | 28 |
| Switzerland | 24 |
| 机构 | 数量 |
| UNIVERSITY OF LONDON | 41 |
| UNIVERSITY OF NORTH CAROLINA | 32 |
| KOREA UNIVERSITY | 27 |
| WESTERN UNIVERSITY (UNIVERSITY OF WESTERN ONTARIO) | 24 |
| INSTITUT NATIONAL DE LA SANTE ET DE LA RECHERCHE MEDICALE (INSERM) | 23 |
| CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS) | 20 |
| HARVARD UNIVERSITY | 18 |
| IMPERIAL COLLEGE LONDON | 17 |
| STATE UNIVERSITY SYSTEM OF FLORIDA | 16 |
| SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY | 15 |
| 文章名称 | 引用次数 |
| A deep learning model integrating FCNNs and CRFs for brain tumor segmentation | 88 |
| Generative adversarial network in medical imaging: A review | 84 |
| Attention gated networks: Learning to leverage salient regions in medical images | 56 |
| A deep learning framework for unsupervised affine and deformable image registration | 51 |
| Not-so-supervised: A survey of semi-supervised, multi-instance, and transfer learning in medical image analysis | 44 |
| Spatial aggregation of holistically-nested convolutional neural networks for automated pancreas localization and segmentation | 42 |
| Landmark-based deep multi-instance learning for brain disease diagnosis | 37 |
| Learning normalized inputs for iterative estimation in medical image segmentation | 37 |
| Weakly-supervised convolutional neural networks for multimodal image registration | 34 |
| Fully convolutional multi-scale residual DenseNets for cardiac segmentation and automated cardiac diagnosis using ensemble of classifiers | 34 |
SCIE
影响因子 0.3
CiteScore 0.4
SCIE
影响因子 0.5
CiteScore 1.1
SCIE
影响因子 0.5
CiteScore 1.4
SCIE
影响因子 0.2
SCIE
影响因子 0.9
CiteScore 3.3
SCIE
影响因子 0.8
CiteScore 1.4
SCIE
影响因子 0.2
CiteScore 0.3
SCIE
影响因子 2.1
CiteScore 3.9
SCIE
影响因子 1.1
SCIE
影响因子 3.8
CiteScore 8.2
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