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    放射學

    英文名稱:Radiology   國際簡稱:RADIOLOGY
    《Radiology》雜志由Radiological Society of North America Inc.出版社出版,本刊創刊于1915年,發行周期Monthly,每期雜志都匯聚了全球醫學領域的最新研究成果,包括原創論文、綜述文章、研究快報等多種形式,內容涵蓋了醫學的各個方面,為讀者提供了全面而深入的學術視野,為醫學-RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING事業的進步提供了有力的支撐。
    中科院分區
    醫學
    大類學科
    0033-8419
    ISSN
    1527-1315
    E-ISSN
    預計審稿速度: 約3.6月
    雜志簡介 期刊指數 WOS分區 中科院分區 CiteScore 學術指標 高引用文章

    放射學雜志簡介

    出版商:Radiological Society of North America Inc.
    出版語言:English
    TOP期刊:
    出版地區:UNITED STATES
    是否預警:

    是否OA:未開放

    出版周期:Monthly
    出版年份:1915
    中文名稱:放射學

    放射學(國際簡稱RADIOLOGY,英文名稱Radiology)是一本未開放獲取(OA)國際期刊,自1915年創刊以來,始終站在醫學研究的前沿。該期刊致力于發表在醫學領域各個方面達到最高科學標準和具有重要性的研究成果。全面反映該學科的發展趨勢,為醫學事業的進步提供了有力的支撐。期刊嚴格遵循職業道德標準,對于任何形式的抄襲行為,無論是文字還是圖形,一旦查實,均可能導致稿件被拒絕。

    近年來,來自USA、GERMANY (FED REP GER)、South Korea、CHINA MAINLAND、Canada、Netherlands、England、France、Italy、Japan等國家和地區的研究者在《Radiology》上發表了大量的高質量文章。該期刊內容豐富,包括原創研究、綜述文章、專題觀點、論文預覽、專家意見等多種類型,旨在為全球該領域研究者提供廣泛的學術交流平臺和靈感來源。

    在過去幾年中,該期刊保持了穩定的發文量和綜述量,具體數據如下:

    2014年:發表文章369篇、2015年:發表文章354篇、2016年:發表文章366篇、2017年:發表文章340篇、2018年:發表文章366篇、2019年:發表文章298篇、2020年:發表文章290篇、2021年:發表文章282篇、2022年:發表文章265篇、2023年:發表文章291篇。這些數據反映了期刊在全球醫學領域的影響力和活躍度,同時也展示了其作為學術界和工業界研究人員首選資源的地位。《Radiology》將繼續致力于推動醫學領域的知識傳播和科學進步,為全球醫學問題的解決貢獻力量。

    期刊指數

    • 影響因子:12.1
    • 文章自引率:0.0304...
    • Gold OA文章占比:1.07%
    • CiteScore:35.2
    • 年發文量:291
    • 開源占比:0.0215
    • SJR指數:3.692
    • H-index:271
    • SNIP指數:3.804
    • OA被引用占比:NA
    • 出版國人文章占比:0.06

    WOS期刊SCI分區(2023-2024年最新版)

    按JIF指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
    學科:RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING SCIE Q1 2 / 204

    99.3%

    按JCI指標學科分區 收錄子集 分區 排名 百分位
    學科:RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING SCIE Q1 1 / 204

    99.75%

    中科院分區表

    中科院SCI期刊分區 2023年12月升級版
    Top期刊 綜述期刊 大類學科 小類學科
    醫學 1區
    RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核醫學
    1區

    CiteScore(2024年最新版)

    CiteScore 排名
    CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
    35.2 3.692 3.804
    學科類別 分區 排名 百分位
    大類:Medicine 小類:Radiology, Nuclear Medicine and Imaging Q1 1 / 333

    99%

    學術指標分析

    影響因子和CiteScore
    自引率

    影響因子:指某一期刊的文章在特定年份或時期被引用的頻率,是衡量學術期刊影響力的一個重要指標。影響因子越高,代表著期刊的影響力越大 。

    CiteScore:該值越高,代表該期刊的論文受到更多其他學者的引用,因此該期刊的影響力也越高。

    自引率:是衡量期刊質量和影響力的重要指標之一。通過計算期刊被自身引用的次數與總被引次數的比例,可以反映期刊對于自身研究內容的重視程度以及內部引用的情況。

    年發文量:是衡量期刊活躍度和研究產出能力的重要指標,年發文量較多的期刊可能擁有更廣泛的讀者群體和更高的學術聲譽,從而吸引更多的優質稿件。

    期刊互引關系
    序號 引用他刊情況 引用次數
    1 RADIOLOGY 1490
    2 AM J ROENTGENOL 513
    3 EUR RADIOL 355
    4 J MAGN RESON IMAGING 251
    5 NEW ENGL J MED 217
    6 MAGN RESON MED 184
    7 J CLIN ONCOL 170
    8 EUR J RADIOL 144
    9 INVEST RADIOL 139
    10 J AM COLL RADIOL 125
    序號 被他刊引用情況 引用次數
    1 EUR RADIOL 1893
    2 RADIOLOGY 1490
    3 AM J ROENTGENOL 1147
    4 J MAGN RESON IMAGING 1108
    5 ABDOM RADIOL 1025
    6 EUR J RADIOL 822
    7 SCI REP-UK 805
    8 BRIT J RADIOL 527
    9 ACAD RADIOL 519
    10 CLIN RADIOL 519

    高引用文章

    • Liver Imaging Reporting and Data System (LI-RADS) Version 2018: Imaging of Hepatocellular Carcinoma in At-Risk Patients引用次數:88
    • Current Applications and Future Impact of Machine Learning in Radiology引用次數:85
    • Radiomics of CT Features May Be Nonreproducible and Redundant: Influence of CT Acquisition Parameters引用次數:83
    • Methodologic Guide for Evaluating Clinical Performance and Effect of Artificial Intelligence Technology for Medical Diagnosis and Prediction引用次數:83
    • Use of 2D U-Net Convolutional Neural Networks for Automated Cartilage and Meniscus Segmentation of Knee MR Imaging Data to Determine Relaxometry and Morphometry引用次數:57
    • Gadolinium Retention: A Research Roadmap from the 2018 NIH/ACR/RSNA Workshop on Gadolinium Chelates引用次數:56
    • A Deep Learning Mammography-based Model for Improved Breast Cancer Risk Prediction引用次數:55
    • Photon-counting CT: Technical Principles and Clinical Prospects引用次數:55
    • Development and Validation of Deep Learning-based Automatic Detection Algorithm for Malignant Pulmonary Nodules on Chest Radiographs引用次數:54
    • Deep Learning with Convolutional Neural Network for Differentiation of Liver Masses at Dynamic Contrast-enhanced CT: A Preliminary Study引用次數:52
    若用戶需要出版服務,請聯系出版商:RADIOLOGICAL SOC NORTH AMERICA, 820 JORIE BLVD, OAK BROOK, USA, IL, 60523。

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