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Clinical Radiology是医学领域的一本优秀期刊。由W.B. Saunders 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1960年,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SCI3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。
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大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
医学 | 3区 | RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核医学 | 3区 | 否 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
医学 | 4区 | RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核医学 | 4区 | 否 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
医学 | 4区 | RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核医学 | 4区 | 否 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
医学 | 4区 | RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核医学 | 4区 | 否 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
医学 | 4区 | RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核医学 | 4区 | 否 | 否 |
大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
医学 | 4区 | RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核医学 | 4区 | 否 | 否 |
按JIF指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
学科:RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING | SCIE | Q2 | 96 / 204 |
53.2% |
按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
学科:RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING | SCIE | Q2 | 94 / 204 |
54.17% |
学科类别 | 分区 | 排名 | 百分位 |
大类:Medicine 小类:Radiology, Nuclear Medicine and Imaging | Q2 | 111 / 333 |
66% |
年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
年发文量 | 186 | 177 | 188 | 214 | 250 | 253 | 240 | 266 | 214 | 265 |
国家/地区 | 数量 |
England | 269 |
CHINA MAINLAND | 195 |
USA | 95 |
South Korea | 51 |
Japan | 37 |
Australia | 36 |
GERMANY (FED REP GER) | 27 |
Italy | 27 |
Scotland | 23 |
Canada | 22 |
机构 | 数量 |
UNIVERSITY OF LONDON | 53 |
UNIVERSITY OF CAMBRIDGE | 33 |
UNIVERSITY OF LEEDS | 28 |
SUN YAT SEN UNIVERSITY | 21 |
GUY'S & ST THOMAS' NHS FOUNDATION TRUST | 18 |
IMPERIAL COLLEGE LONDON | 18 |
CAPITAL MEDICAL UNIVERSITY | 16 |
UNIVERSITY OF LEICESTER | 16 |
ADDENBROOKE'S HOSPITAL | 15 |
KING'S COLLEGE HOSPITAL NHS FOUNDATION TRUST | 15 |
文章名称 | 引用次数 |
Artificial intelligence in fracture detection: transfer learning from deep convolutional neural networks | 47 |
Artificial intelligence in breast imaging | 22 |
PI-RADS version 2.1: one small step for prostate MRI | 18 |
How far have we come? Artificial intelligence for chest radiograph interpretation | 17 |
Clinical role of breast MRI now and going forward | 16 |
Can quantitative CT texture analysis be used to differentiate subtypes of renal cell carcinoma? | 15 |
Diagnostic per-lesion performance of a simulated gadoxetate disodium-enhanced abbreviated MRI protocol for hepatocellular carcinoma screening | 13 |
Predicting early recurrence of hepatocellular carcinoma with texture analysis of preoperative MRI: a radiomics study | 13 |
NHS Breast Screening multidisciplinary working group guidelines for the diagnosis and management of breast lesions of uncertain malignant potential on core biopsy (B3 lesions) | 13 |
The utility of ultrasound superb microvascular imaging for evaluation of breast tumour vascularity: comparison with colour and power Doppler imaging regarding diagnostic performance | 13 |
SCIE
影响因子 0.3
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SCIE
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影响因子 0.2
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影响因子 0.9
CiteScore 3.3
SCIE
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SCIE
影响因子 0.2
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SCIE
影响因子 2.1
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SCIE
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影响因子 3.8
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