Medical Image Analysis（医学影像分析杂志）是由Elsevier出版社主办的一本以医学-COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE为研究方向，OA非开放（Not Open Access）的国际顶尖期刊。旨在帮助发展和壮大医学及相关学科的各个方面。该期刊接受多种不同类型的文章。本刊出版语言为English，创刊于1996年。自创刊以来，已被SCIE（科学引文索引扩展板）等国内外知名检索系统收录。该杂志发表了高质量的论文，重点介绍了COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE在分析和实践中的理论、研究和应用。
ISSN：1361-8415
E-ISSN：1361-8423
出版商：Elsevier
出版语言：English
出版地区：NETHERLANDS
出版周期：Quarterly
是否OA：未开放
是否预警：否
创刊时间：1996
年发文量：256
影响因子：10.7
研究类文章占比：98.44%
Gold OA文章占比：36.77%
H-index：113
出版国人文章占比：0.14
出版撤稿文章占比：
开源占比：0.22...
文章自引率：0.0642...
《Medical Image Analysis》是一份国际顶尖期刊，为医学领域的研究人员和从业者提供科学论坛。该期刊涵盖了医学及相关学科的所有方面，包括基础和应用研究，使读者能够获得来自世界各地的最新、前沿的研究。该期刊欢迎涉及医学领域的原创理论、方法、技术和重要应用的稿件，并刊载了涉及医学领域的相关栏目：综述、论著、述评、论著摘要等。所有投稿都有望达到高标准的科学严谨性，并为推进该领域的科研知识传播做出贡献。该期刊最新CiteScore值为22.1，最新影响因子为10.7，SJR指数为4.112，SNIP指数为3.679。
CiteScore指标的应用非常广泛，以期刊的引用次数为基础评估期刊的影响力。它可以反映期刊的学术影响力和学术水平，是学术界常用的期刊评价指标之一。
| CiteScore | SJR | SNIP | CiteScore 排名 | ||||||||||||||||||||||||
| 22.1 | 4.112 | 3.679 |
|
CiteScore是由Elsevier公司开发的一种用于衡量科学期刊影响力的指标，以期刊的引用次数为基础评估期刊的影响力。这个指标是由Scopus数据库支持，以四年为一个时段，连续评估期刊和丛书的引文影响力的。具体来说，CiteScore是计算某期刊连续三年发表的论文在第四年度的篇均引用次数。CiteScore和影响因子（IF）有所不同。例如，在影响因子的计算中，分子是来自所有文章的引用次数，包括编辑述评、读者来信、更正信息和新闻等非研究性文章，而分母则不包括这些非研究性文章。然而，在CiteScore的计算中，分子和分母都包括这些非研究性文章。因此，如果这些非研究性文章比较多，由于分母较大，相较于影响因子，CiteScore计算出来的分数可能会偏低。此外，CiteScore的引用数据来自Scopus数据库中的22000多个期刊，比影响因子来自Web of Science数据库的11000多个期刊多了一倍。
| 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% |
WOS(JCR)分区是由科睿唯安公司提出的一种新的期刊评价指标，分区越靠前一般代表期刊质量越好，发文难度也越高。这种分级体系有助于科研人员快速了解各个期刊的影响力和地位。JCR将所有期刊按照各个学科领域进行分类，然后以影响因子为标准平均分为四个等级：Q1、Q2、Q3和Q4区。这种设计使得科研人员可以更容易地进行跨学科比较。
中科院SCI期刊分区是由中国科学院国家科学图书馆制定的。将所有的期刊按照学科进行分类，以影响因子为标准平均分为四个等级。分区越靠前一般代表期刊质量越好，发文难度也越高。
2023年12月升级版
| Top期刊 | 综述期刊 | 大类学科 | 小类学科 |
| 是 | 否 | 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
|
2022年12月升级版
| Top期刊 | 综述期刊 | 大类学科 | 小类学科 |
| 是 | 否 | 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
|
2021年12月旧的升级版
| Top期刊 | 综述期刊 | 大类学科 | 小类学科 |
| 是 | 否 | 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
|
2021年12月基础版
| Top期刊 | 综述期刊 | 大类学科 | 小类学科 |
| 是 | 否 | 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
|
2021年12月升级版
| Top期刊 | 综述期刊 | 大类学科 | 小类学科 |
| 是 | 否 | 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
|
2020年12月旧的升级版
| Top期刊 | 综述期刊 | 大类学科 | 小类学科 |
| 是 | 否 | 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
|
Medical Image Analysis(中文译名医学影像分析杂志)是一本专注于工程：生物医学,工程技术领域的国际期刊，致力于为全球COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE领域的研究者提供一个高质量的学术交流平台。该期刊ISSN：1361-8415，E-ISSN：1361-8423，出版周期Quarterly。在中科院的大类学科分类中，该期刊属于医学范畴，而在小类学科中，它主要涵盖了COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE这一领域。编辑部诚挚邀请广大医学领域的专家学者投稿，内容可以涵盖医学的综合研究、实践应用、创新成果等方面。同时，我们也欢迎学者们就相关主题进行简短的交流和评论，以促进学术界的互动与合作。为了保证期刊的质量，审稿周期预计为 约5.0个月 约9.4周。在此期间，编辑部将对所有投稿进行严格的同行评审，以确保发表的文章具有较高的学术价值和实用性。
值得一提的是，Medical Image Analysis近期并未被列入国际期刊预警名单，这意味着其学术质量和影响力得到了广泛认可。该期刊为医学领域的学者提供了一个优质的学术交流平台。因此，关注并投稿至Medical Image Analysis无疑是一个明智的选择，这将有助于提升您的学术声誉和研究成果的传播。
多年来，我们专注于期刊投稿服务，能够为您分析推荐目标期刊。凭借多年来丰富的投稿经验和专业指导，我们有效助力提升录用几率。点击以下按钮即可免费咨询。
投稿咨询| 机构 | 发文量 |
| UNIVERSITY OF LONDON | 41 |
| UNIVERSITY OF NORTH CAROLINA | 32 |
| KOREA UNIVERSITY | 27 |
| WESTERN UNIVERSITY (UNIVERSITY OF WESTERN ... | 24 |
| INSTITUT NATIONAL DE LA SANTE ET DE LA REC... | 23 |
| CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQ... | 20 |
| HARVARD UNIVERSITY | 18 |
| IMPERIAL COLLEGE LONDON | 17 |
| STATE UNIVERSITY SYSTEM OF FLORIDA | 16 |
| SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY | 15 |
| 国家 / 地区 | 发文量 |
| 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 |
| 期刊引用数据 | 引用次数 |
| 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 |
| 期刊被引用数据 | 引用次数 |
| 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 |
| 文章引用数据 | 引用次数 |
| A deep learning model integrating FCNNs an... | 88 |
| Generative adversarial network in medical ... | 84 |
| Attention gated networks: Learning to leve... | 56 |
| A deep learning framework for unsupervised... | 51 |
| Not-so-supervised: A survey of semi-superv... | 44 |
| Spatial aggregation of holistically-nested... | 42 |
| Landmark-based deep multi-instance learnin... | 37 |
| Learning normalized inputs for iterative e... | 37 |
| Weakly-supervised convolutional neural net... | 34 |
| Fully convolutional multi-scale residual D... | 34 |
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