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Ieee Transactions On Medical Imaging SCI/SCIE

Ieee Transactions On Medical Imaging

  • ISSN:0278-0062
  • ESSN:1558-0062
  • 国际标准简称:IEEE T MED IMAGING
  • 出版地区:UNITED STATES
  • 出版周期:Monthly
  • 研究方向:医学 - 成像科学与照相技术
  • 出版年份:1982
  • 语言:English
  • 是否OA:未开放
  • 学科领域

    工程技术
  • 中科院分区

    1区
  • JCR分区

    Q1
  • IF影响因子

    6.685
  • 是否预警

期刊简介

Journal Title:Ieee Transactions On Medical Imaging

IEEE Transactions on Medical Imaging (T-MI) encourages the submission of manuscripts on imaging of body structures, morphology and function, and imaging of microscopic biological entities. The journal publishes original contributions on medical imaging achieved by various modalities, such as ultrasound, X-rays (including CT) magnetic resonance, radionuclides, microwaves, and light, as well as medical image processing and analysis, visualization, pattern recognition, and related methods. Studies involving highly technical perspectives are most welcome. The journal focuses on a unified common ground where instrumentation, systems, components, hardware and software, mathematics and physics contribute to the studies.

中文简介

IEEE Transactions on Medical Imaging (T-MI) 鼓励提交有关身体结构、形态和功能成像以及微观生物实体成像的手稿。该杂志发表关于通过各种方式实现的医学成像的原创贡献,如超声、X 射线(包括 CT)磁共振、放射性核素、微波和光,以及医学图像处理和分析、可视化、模式识别和相关方法。涉及高度技术性观点的研究是最受欢迎的。该杂志关注统一的共同点,仪器、系统、组件、硬件和软件、数学和物理都对研究做出了贡献。

期刊点评

Ieee Transactions On Medical Imaging创刊于1982年,由IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC出版商出版,收稿方向涵盖医学 - 成像科学与照相技术全领域,在行业领域中学术影响力很大,属于TOP期刊,国际一流期刊,关注度和专业度非常高,所以对原创文章要求创新性很高,过审难度很高,如果您有志于TOP期刊,建议关注此刊。平均审稿速度约5.4个月,影响因子指数6.685,该期刊近期没有被列入国际期刊预警名单,广大学者值得一试。

中科院分区旧的升级版(数据版本: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 1区 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机:跨学科应用 ENGINEERING, BIOMEDICAL 工程:生物医学 IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY 成像科学与照相技术 RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核医学 ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC 工程:电子与电气 1区 1区 1区 1区 2区

名词解释:
中科院分区也叫中科院JCR分区,基础版分为13个大类学科,然后按照各类期刊影响因子分别将每个类别分为四个区,影响因子5%为1区,6%-20%为2区,21%-50%为3区,其余为4区。

WOS分区(数据版本:2021-2022最新版)

WOS分区等级 JCR所属学科 分区
Q1 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS ENGINEERING, BIOMEDICAL ENGINEERING, ELECTRICAL & ELECTRONIC IMAGING SCIENCE & PHOTOGRAPHIC TECHNOLOGY RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING Q1 Q1 Q1 Q1 Q1

名词解释:
WOS即Web of Science,是全球获取学术信息的重要数据库,Web of Science包括自然科学、社会科学、艺术与人文领域的信息,来自全世界近9,000种最负盛名的高影响力研究期刊及12,000多种学术会议多学科内容。给期刊分区时会按照某一个学科领域划分,根据这一学科所有按照影响因子数值降序排名,然后平均分成4等份,期刊影响因子值高的就会在高分区中,最后的划分结果分别是Q1,Q2,Q3,Q4,Q1代表质量最高。

CiteScore分区(数据版本:2021-2022最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore排名
20.10 2.872 3.532
学科 分区 排名 百分位
大类:Health Professions 小类:Radiological and Ultrasound Technology Q1 1 / 58

99%

大类:Health Professions 小类:Computer Science Applications Q1 12 / 792

98%

大类:Health Professions 小类:Electrical and Electronic Engineering Q1 17 / 738

97%

大类:Health Professions 小类:Software Q1 14 / 404

96%

名词解释:
CiteScore:衡量期刊所发表文献的平均受引用次数。
SJR:SCImago 期刊等级衡量经过加权后的期刊受引用次数。引用次数的加权值由施引期刊的学科领域和声望 (SJR) 决定。
SNIP:每篇文章中来源出版物的标准化影响将实际受引用情况对照期刊所属学科领域中预期的受引用情况进行衡量。

其他数据

是否OA开放访问: h-index: 年文章数:
未开放 195 387
Gold OA文章占比: 2021-2022最新影响因子(数据来源于搜索引擎): 开源占比(OA被引用占比):
15.52% 10.6 0.05...
研究类文章占比:文章 ÷(文章 + 综述) 期刊收录: 中科院《国际期刊预警名单(试行)》名单:
100.00% SCI、SCIE

历年IF值(影响因子):

历年引文指标和发文量:

历年中科院JCR大类分区数据:

历年自引数据:

发文统计

2019-2021国家/地区发文量统计:

国家/地区 数量
USA 412
CHINA MAINLAND 260
England 97
GERMANY (FED REP GER) 86
Canada 66
France 65
South Korea 65
Netherlands 58
Switzerland 38
Australia 32

近年引用统计:

期刊名称 数量
IEEE T MED IMAGING 994
MAGN RESON MED 472
NEUROIMAGE 405
PHYS MED BIOL 321
MED PHYS 292
MED IMAGE ANAL 286
IEEE T IMAGE PROCESS 189
IEEE T BIO-MED ENG 168
IEEE T PATTERN ANAL 129
IEEE T ULTRASON FERR 109

近年被引用统计:

期刊名称 数量
IEEE ACCESS 1122
IEEE T MED IMAGING 994
MED PHYS 606
MED IMAGE ANAL 574
PHYS MED BIOL 552
MAGN RESON MED 509
NEUROIMAGE 439
SCI REP-UK 360
IEEE J BIOMED HEALTH 309
IEEE T BIO-MED ENG 265

近年文章引用统计:

文章名称 数量
H-DenseUNet: Hybrid Densely Conn... 151
Low-Dose CT Image Denoising Usin... 132
DAGAN: Deep De-Aliasing Generati... 126
A Deep Cascade of Convolutional ... 119
Interactive Medical Image Segmen... 81
MoDL: Model-Based Deep Learning ... 76
CE-Net: Context Encoder Network ... 73
Compressed Sensing MRI Reconstru... 72
Deep Learning Techniques for Aut... 72
Joint Optic Disc and Cup Segment... 72

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