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Journal Of Digital Imaging是工程技术领域的一本权威期刊。由SPRINGER出版社出版。该期刊主要发表工程技术领域的原创性研究成果。创刊于1988年,是工程技术领域中具有代表性的学术刊物。该期刊主要刊载RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING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,不断推动工程技术领域的进步。
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大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
工程技术 | 2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 |
工程技术 | 2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 |
工程技术 | 3区 | RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核医学 | 3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 | 60 / 204 |
70.8% |
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 | Q1 | 41 / 204 |
80.15% |
年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
年发文量 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 151 |
国家/地区 | 数量 |
USA | 201 |
CHINA MAINLAND | 38 |
India | 25 |
Canada | 22 |
South Korea | 22 |
GERMANY (FED REP GER) | 13 |
Iran | 13 |
Australia | 12 |
Brazil | 10 |
Turkey | 10 |
机构 | 数量 |
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM | 24 |
JOHNS HOPKINS UNIVERSITY | 17 |
UNIVERSITY OF PENNSYLVANIA | 16 |
GEORGE WASHINGTON UNIVERSITY | 15 |
HARVARD UNIVERSITY | 15 |
COLUMBIA UNIVERSITY | 11 |
EMORY UNIVERSITY | 11 |
GEORGETOWN UNIVERSITY | 11 |
STANFORD UNIVERSITY | 11 |
MAYO CLINIC | 10 |
文章名称 | 引用次数 |
Deep Learning Techniques for Medical Image Segmentation: Achievements and Challenges | 75 |
Breast Cancer Classification from Histopathological Images with Inception Recurrent Residual Convolutional Neural Network | 21 |
Sharpness-Aware Low-Dose CT Denoising Using Conditional Generative Adversarial Network | 20 |
SimpleITK Image-Analysis Notebooks: a Collaborative Environment for Education and Reproducible Research | 20 |
Application of Super-Resolution Convolutional Neural Network for Enhancing Image Resolution in Chest CT | 18 |
Improving Sensitivity on Identification and Delineation of Intracranial Hemorrhage Lesion Using Cascaded Deep Learning Models | 16 |
Applying Modern Virtual and Augmented Reality Technologies to Medical Images and Models | 16 |
Integrating Natural Language Processing and Machine Learning Algorithms to Categorize Oncologic Response in Radiology Reports | 15 |
The Classification of Renal Cancer in 3-Phase CT Images Using a Deep Learning Method | 14 |
Applying Densely Connected Convolutional Neural Networks for Staging Osteoarthritis Severity from Plain Radiographs | 14 |
SCIE
影响因子 1.5
CiteScore 2.8
SCIE
影响因子 1.5
CiteScore 3.6
SCIE
CiteScore 8.9
SCIE
影响因子 0.5
CiteScore 1.8
SCIE
影响因子 2.2
CiteScore 6.5
SCIE
影响因子 0.4
CiteScore 2.2
SCIE SSCI
影响因子 4.1
CiteScore 7.1
SCIE SSCI
影响因子 0.9
CiteScore 1.5
SCIE SSCI
影响因子 12.5
CiteScore 22.1
SCIE
影响因子 4.5
CiteScore 8.1
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