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Medical Image Analysis是醫學領域的一本權威期刊。由Elsevier出版社出版。該期刊主要發表醫學領域的原創性研究成果。創刊于1996年，是醫學領域中具有代表性的學術刊物。該期刊主要刊載工程：生物醫學-工程技術及其基礎研究的前瞻性、原始性、首創性研究成果、科技成就和進展。該期刊不僅收錄了該領域的科技成就和進展，更以其深厚的學術積淀和卓越的審稿標準，確保每篇文章都具備高度的學術價值。此外，該刊同時被SCIE數據庫收錄，并被劃分為中科院SCI1區期刊，相當于A級期刊（最高刊物級別），它始終堅持創新，不斷專注于發布高度有價值的研究成果，不斷推動醫學領域的進步。
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| 大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 醫學 | 1區 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 計算機：跨學科應用 ENGINEERING, BIOMEDICAL 工程：生物醫學 RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核醫學 | 1區 1區 1區 1區 | 是 | 否 |
| 大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 工程技術 | 1區 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 計算機：跨學科應用 ENGINEERING, BIOMEDICAL 工程：生物醫學 RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核醫學 | 1區 1區 1區 1區 | 是 | 否 |
| 大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 工程技術 | 1區 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 計算機：跨學科應用 ENGINEERING, BIOMEDICAL 工程：生物醫學 RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核醫學 | 1區 1區 1區 1區 | 是 | 否 |
| 大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 醫學 | 1區 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 計算機：跨學科應用 ENGINEERING, BIOMEDICAL 工程：生物醫學 RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核醫學 | 2區 1區 1區 1區 | 是 | 否 |
| 大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 工程技術 | 1區 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 計算機：跨學科應用 ENGINEERING, BIOMEDICAL 工程：生物醫學 RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核醫學 | 1區 1區 1區 1區 | 是 | 否 |
| 大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 工程技術 | 1區 | COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 計算機：跨學科應用 ENGINEERING, BIOMEDICAL 工程：生物醫學 RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核醫學 COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE 計算機：人工智能 | 1區 1區 1區 2區 | 是 | 否 |
| 按JIF指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q1 | 9 / 197 |
95.7% |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | SCIE | Q1 | 4 / 169 |
97.9% |
| 學科：ENGINEERING, BIOMEDICAL | SCIE | Q1 | 6 / 122 |
95.5% |
| 學科：RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING | SCIE | Q1 | 3 / 204 |
98.8% |
| 按JCI指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | SCIE | Q1 | 12 / 198 |
94.19% |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS | SCIE | Q1 | 7 / 169 |
96.15% |
| 學科：ENGINEERING, BIOMEDICAL | SCIE | Q1 | 5 / 122 |
96.31% |
| 學科：RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING | SCIE | Q1 | 6 / 204 |
97.3% |
| 學科類別 | 分區 | 排名 | 百分位 |
| 大類：Computer Science 小類：Computer Graphics and Computer-Aided Design | Q1 | 1 / 106 |
99% |
| 大類：Computer Science 小類：Radiology, Nuclear Medicine and Imaging | Q1 | 3 / 333 |
99% |
| 大類：Computer Science 小類：Radiological and Ultrasound Technology | Q1 | 1 / 63 |
99% |
| 大類：Computer Science 小類：Health Informatics | Q1 | 3 / 138 |
98% |
| 大類：Computer Science 小類：Computer Vision and Pattern Recognition | Q1 | 7 / 106 |
93% |
| 年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
| 年發文量 | 102 | 121 | 70 | 146 | 117 | 147 | 161 | 420 | 274 | 256 |
| 國家/地區 | 數量 |
| 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 |
| 機構 | 數量 |
| UNIVERSITY OF LONDON | 41 |
| UNIVERSITY OF NORTH CAROLINA | 32 |
| KOREA UNIVERSITY | 27 |
| WESTERN UNIVERSITY (UNIVERSITY OF WESTERN ONTARIO) | 24 |
| INSTITUT NATIONAL DE LA SANTE ET DE LA RECHERCHE MEDICALE (INSERM) | 23 |
| CENTRE NATIONAL DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE (CNRS) | 20 |
| HARVARD UNIVERSITY | 18 |
| IMPERIAL COLLEGE LONDON | 17 |
| STATE UNIVERSITY SYSTEM OF FLORIDA | 16 |
| SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY | 15 |
| 文章名稱 | 引用次數 |
| A deep learning model integrating FCNNs and CRFs for brain tumor segmentation | 88 |
| Generative adversarial network in medical imaging: A review | 84 |
| Attention gated networks: Learning to leverage salient regions in medical images | 56 |
| A deep learning framework for unsupervised affine and deformable image registration | 51 |
| Not-so-supervised: A survey of semi-supervised, multi-instance, and transfer learning in medical image analysis | 44 |
| Spatial aggregation of holistically-nested convolutional neural networks for automated pancreas localization and segmentation | 42 |
| Landmark-based deep multi-instance learning for brain disease diagnosis | 37 |
| Learning normalized inputs for iterative estimation in medical image segmentation | 37 |
| Weakly-supervised convolutional neural networks for multimodal image registration | 34 |
| Fully convolutional multi-scale residual DenseNets for cardiac segmentation and automated cardiac diagnosis using ensemble of classifiers | 34 |
SCIE
影響因子 0.3
CiteScore 0.4
SCIE
影響因子 0.5
CiteScore 1.1
SCIE
影響因子 0.5
CiteScore 1.4
SCIE
影響因子 0.2
SCIE
影響因子 0.9
CiteScore 3.3
SCIE
影響因子 0.8
CiteScore 1.4
SCIE
影響因子 0.2
CiteScore 0.3
SCIE
影響因子 2.1
CiteScore 3.9
SCIE
影響因子 1.1
SCIE
影響因子 3.8
CiteScore 8.2
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