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Japanese Journal Of Radiology是醫(yī)學領域的一本優(yōu)秀期刊。由Springer Japan出版社出版。該期刊主要發(fā)表醫(yī)學領域的原創(chuàng)性研究成果。創(chuàng)刊于2006年，該期刊主要刊載RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING及其基礎研究的前瞻性、原始性、首創(chuàng)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(shù)據(jù)庫收錄，并被劃分為中科院SCI4區(qū)期刊，它始終堅持創(chuàng)新，不斷專注于發(fā)布高度有價值的研究成果，不斷推動醫(yī)學領域的進步。
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| 大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 醫(yī)學 | 4區(qū) | RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核醫(yī)學 | 4區(qū) | 否 | 否 |
| 大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 醫(yī)學 | 4區(qū) | RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核醫(yī)學 | 4區(qū) | 否 | 否 |
| 大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 醫(yī)學 | 4區(qū) | RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核醫(yī)學 | 4區(qū) | 否 | 否 |
| 大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 醫(yī)學 | 4區(qū) | RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核醫(yī)學 | 4區(qū) | 否 | 否 |
| 大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 醫(yī)學 | 4區(qū) | RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核醫(yī)學 | 4區(qū) | 否 | 否 |
| 大類學科 | 分區(qū) | 小類學科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 醫(yī)學 | 4區(qū) | RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核醫(yī)學 | 4區(qū) | 否 | 否 |
| 按JIF指標學科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學科：RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING | SCIE | Q2 | 60 / 204 |
70.8% |
| 按JCI指標學科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 學科：RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING | SCIE | Q2 | 83 / 204 |
59.56% |
| 學科類別 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
| 大類：Medicine 小類：Radiology, Nuclear Medicine and Imaging | Q2 | 101 / 333 |
69% |
| 年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
| 年發(fā)文量 | 103 | 115 | 90 | 92 | 81 | 90 | 160 | 139 | 128 | 122 |
| 國家/地區(qū) | 數(shù)量 |
| Japan | 257 |
| CHINA MAINLAND | 46 |
| Turkey | 18 |
| USA | 18 |
| South Korea | 14 |
| Italy | 12 |
| GERMANY (FED REP GER) | 7 |
| Canada | 3 |
| Egypt | 3 |
| France | 3 |
| 機構 | 數(shù)量 |
| KANAZAWA UNIVERSITY | 14 |
| UNIVERSITY OF TSUKUBA | 12 |
| GIFU UNIVERSITY | 11 |
| KYUSHU UNIVERSITY | 11 |
| YOKOHAMA CITY UNIVERSITY | 11 |
| JUNTENDO UNIVERSITY | 10 |
| SAINT MARIANNA UNIVERSITY | 10 |
| TOHOKU UNIVERSITY | 10 |
| KYOTO PREFECTURAL UNIVERSITY OF MEDICINE | 9 |
| OSAKA CITY UNIVERSITY | 9 |
| 文章名稱 | 引用次數(shù) |
| Deep learning with convolutional neural network in radiology | 29 |
| Machine learning studies on major brain diseases: 5-year trends of 2014-2018 | 29 |
| Distinction between benign and malignant breast masses at breast ultrasound using deep learning method with convolutional neural network | 23 |
| Denoising of 3D magnetic resonance images with multi-channel residual learning of convolutional neural network | 23 |
| Improvement of image quality at CT and MRI using deep learning | 22 |
| Technical and clinical overview of deep learning in radiology | 14 |
| Neuroimaging of Alzheimer's disease: focus on amyloid and tau PET | 8 |
| Initial clinical experience of a prototype ultra-high-resolution CT for assessment of small intracranial arteries | 6 |
| Ultrasonography of traumatic injuries to limb peripheral nerves: technical aspects and spectrum of features | 6 |
| Potential value of the PixelShine deep learning algorithm for increasing quality of 70 kVp+ASiR-V reconstruction pelvic arterial phase CT images | 6 |
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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