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Computerized Medical Imaging And Graphics
人气:10

Computerized Medical Imaging And Graphics SCIE

  • ISSN:0895-6111
  • 出版商:Elsevier Ltd
  • 出版语言:English
  • E-ISSN:1879-0771
  • 出版地区:UNITED STATES
  • 是否预警:
  • 创刊时间:1988
  • 出版周期:Bimonthly
  • TOP期刊:
  • 影响因子:5.4
  • 是否OA:未开放
  • CiteScore:10.7
  • H-index:63
  • 研究类文章占比:97.32%
  • Gold OA文章占比:21.47%
  • 文章自引率:0.0350...
  • 开源占比:0.1228
  • OA被引用占比:0.0445...
  • 出版国人文章占比:0.18
  • 国际标准简称:COMPUT MED IMAG GRAP
  • 涉及的研究方向:医学-核医学
  • 中文名称:计算机化医学成像和图形
  • 预计审稿周期: 约6.0个月
国内分区信息:

大类学科:医学  中科院分区  2区

国际分区信息:

JCR学科:ENGINEERING, BIOMEDICAL、RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING  JCR分区  Q1

  • 影响因子:5.4
  • Gold OA文章占比:21.47%
  • OA被引用占比:0.0445...
  • CiteScore:10.7
  • 研究类文章占比:97.32%
  • 开源占比:0.1228
  • 文章自引率:0.0350...
  • 出版国人文章占比:0.18

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Computerized Medical Imaging And Graphics 期刊简介

Computerized Medical Imaging And Graphics是医学领域的一本权威期刊。由Elsevier Ltd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1988年,是医学领域中具有代表性的学术刊物。该期刊主要刊载医学-核医学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SCI2区期刊,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6.0个月 。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。

Computerized Medical Imaging And Graphics 期刊国内分区信息

中科院分区 2023年12月升级版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
医学 2区 ENGINEERING, BIOMEDICAL 工程:生物医学 RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核医学 2区 2区
中科院分区 2022年12月升级版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
工程技术 2区 ENGINEERING, BIOMEDICAL 工程:生物医学 RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核医学 2区 2区
中科院分区 2021年12月旧的升级版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
工程技术 2区 ENGINEERING, BIOMEDICAL 工程:生物医学 RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核医学 2区 2区
中科院分区 2021年12月基础版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
医学 3区 ENGINEERING, BIOMEDICAL 工程:生物医学 RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核医学 3区 2区
中科院分区 2021年12月升级版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
工程技术 2区 ENGINEERING, BIOMEDICAL 工程:生物医学 RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核医学 2区 2区
中科院分区 2020年12月旧的升级版
大类学科 分区 小类学科 分区 Top期刊 综述期刊
工程技术 2区 RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核医学 ENGINEERING, BIOMEDICAL 工程:生物医学 2区 3区

Computerized Medical Imaging And Graphics 期刊国际分区信息(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%

CiteScore指数(2024年最新版)

  • CiteScore:10.7
  • SJR:1.459
  • SNIP: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%

期刊评价数据趋势图

中科院分区趋势图
期刊影响因子和自引率趋势图

发文统计

年发文量统计
年份 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023
年发文量 77 110 44 50 82 56 72 132 81 112
国家/地区发文量统计
国家/地区 数量
CHINA MAINLAND 58
USA 49
Canada 29
France 18
GERMANY (FED REP GER) 17
Poland 17
England 14
India 13
Brazil 9
Spain 8
机构发文量统计
机构 数量
SILESIAN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY 13
UNIVERSITY OF ALBERTA 9
TSINGHUA UNIVERSITY 8
SIMON FRASER UNIVERSITY 7
CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS) 6
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM 6
UNIVERSITY OF NORTH CAROLINA 6
NORTHEASTERN UNIVERSITY - CHINA 5
SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY 5
UNIVERSITY OF BRITISH COLUMBIA 5

高引用文章

文章名称 引用次数
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Retinal blood vessel segmentation using fully convolutional network with transfer learning 22
Image super-resolution using progressive generative adversarial networks for medical image analysis 21
Survey of automated multiple sclerosis lesion segmentation techniques on magnetic resonance imaging 21
Efficient deep learning model for mitosis detection using breast histopathology images 20
Brain tumor classification for MR images using transfer learning and fine-tuning 19
Fusion of fMRI and non-imaging data for ADHD classification 18
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