《Medical Image Analysis》雜志的收稿范圍和要求是什么？
來源：優(yōu)發(fā)表網整理 2024-09-18 10:48:10 1232人看過
《Medical Image Analysis》雜志收稿范圍涵蓋醫(yī)學全領域，此刊是該細分領域中屬于非常不錯的SCI期刊，在行業(yè)細分領域中學術影響力較大，專業(yè)度認可很高，所以對原創(chuàng)文章要求創(chuàng)新性較高，如果您的文章質量很高，可以嘗試。
平均審稿速度 約5.0個月 約9.4周，影響因子指數(shù)10.7。
該期刊近期沒有被列入國際期刊預警名單，廣大學者值得一試。
具體收稿要求需聯(lián)系雜志社或者咨詢本站客服，在線客服團隊會及時為您答疑解惑，提供針對性的建議和解決方案。
出版商聯(lián)系方式：ELSEVIER SCIENCE BV, PO BOX 211, AMSTERDAM, NETHERLANDS, 1000 AE
其他數(shù)據
| 是否OA開放訪問： | h-index： | 年文章數(shù)： |
| 未開放 | 113 | 256 |
| Gold OA文章占比： | 2021-2022最新影響因子（數(shù)據來源于搜索引擎）: | 開源占比（OA被引用占比）： |
| 36.77% | 10.7 | 0.22... |
| 研究類文章占比：文章 ÷（文章 + 綜述） | 期刊收錄： | 中科院《國際期刊預警名單（試行）》名單： |
| 98.44% | SCIE | 否 |
歷年IF值(影響因子)：
歷年引文指標和發(fā)文量：
歷年中科院JCR大類分區(qū)數(shù)據：
歷年自引數(shù)據：
發(fā)文統(tǒng)計
2023-2024國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計：
| 國家/地區(qū) | 數(shù)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 |
2023-2024機構發(fā)文量統(tǒng)計：
| 機構 | 數(shù)量 |
| UNIVERSITY OF LONDON | 41 |
| UNIVERSITY OF NORTH CAROLINA | 32 |
| KOREA UNIVERSITY | 27 |
| WESTERN UNIVERSITY (UNIVERSITY O... | 24 |
| INSTITUT NATIONAL DE LA SANTE ET... | 23 |
| CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE ... | 20 |
| HARVARD UNIVERSITY | 18 |
| IMPERIAL COLLEGE LONDON | 17 |
| STATE UNIVERSITY SYSTEM OF FLORI... | 16 |
| SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY | 15 |
近年引用統(tǒng)計：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| IEEE T MED IMAGING | 574 |
| MED IMAGE ANAL | 489 |
| NEUROIMAGE | 356 |
| IEEE T PATTERN ANAL | 133 |
| MAGN RESON MED | 112 |
| IEEE T IMAGE PROCESS | 98 |
| MED PHYS | 93 |
| IEEE T BIO-MED ENG | 74 |
| INT J COMPUT VISION | 63 |
| PHYS MED BIOL | 61 |
近年被引用統(tǒng)計：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| MED IMAGE ANAL | 489 |
| IEEE ACCESS | 426 |
| IEEE T MED IMAGING | 286 |
| NEUROIMAGE | 243 |
| MED PHYS | 200 |
| SCI REP-UK | 171 |
| INT J COMPUT ASS RAD | 152 |
| IEEE J BIOMED HEALTH | 146 |
| MAGN RESON IMAGING | 121 |
| COMPUT BIOL MED | 118 |
近年文章引用統(tǒng)計：
| 文章名稱 | 數(shù)量 |
| A deep learning model integratin... | 88 |
| Generative adversarial network i... | 84 |
| Attention gated networks: Learni... | 56 |
| A deep learning framework for un... | 51 |
| Not-so-supervised: A survey of s... | 44 |
| Spatial aggregation of holistica... | 42 |
| Landmark-based deep multi-instan... | 37 |
| Learning normalized inputs for i... | 37 |
| Weakly-supervised convolutional ... | 34 |
| Fully convolutional multi-scale ... | 34 |
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