大類學(xué)科:醫(yī)學(xué) 中科院分區(qū) 3區(qū)
JCR學(xué)科:RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING JCR分區(qū) Q2
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Magnetic Resonance In Medicine是醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的一本優(yōu)秀期刊。由John Wiley and Sons Inc.出版社出版。該期刊主要發(fā)表醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的原創(chuàng)性研究成果。創(chuàng)刊于1984年,該期刊主要刊載醫(yī)學(xué)-核醫(yī)學(xué)及其基礎(chǔ)研究的前瞻性、原始性、首創(chuàng)性研究成果、科技成就和進(jìn)展。該期刊不僅收錄了該領(lǐng)域的科技成就和進(jìn)展,更以其深厚的學(xué)術(shù)積淀和卓越的審稿標(biāo)準(zhǔn),確保每篇文章都具備高度的學(xué)術(shù)價(jià)值。此外,該刊同時(shí)被SCIE數(shù)據(jù)庫收錄,并被劃分為中科院SCI3區(qū)期刊,它始終堅(jiān)持創(chuàng)新,不斷專注于發(fā)布高度有價(jià)值的研究成果,不斷推動(dòng)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的進(jìn)步。
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大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
醫(yī)學(xué) | 3區(qū) | RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核醫(yī)學(xué) | 3區(qū) | 否 | 否 |
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醫(yī)學(xué) | 3區(qū) | RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核醫(yī)學(xué) | 3區(qū) | 否 | 否 |
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
醫(yī)學(xué) | 2區(qū) | RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核醫(yī)學(xué) | 2區(qū) | 是 | 否 |
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醫(yī)學(xué) | 2區(qū) | RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核醫(yī)學(xué) | 2區(qū) | 是 | 否 |
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醫(yī)學(xué) | 2區(qū) | RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核醫(yī)學(xué) | 2區(qū) | 是 | 否 |
大類學(xué)科 | 分區(qū) | 小類學(xué)科 | 分區(qū) | Top期刊 | 綜述期刊 |
醫(yī)學(xué) | 2區(qū) | RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核醫(yī)學(xué) | 2區(qū) | 是 | 否 |
按JIF指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
學(xué)科:RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING | SCIE | Q2 | 52 / 204 |
74.8% |
按JCI指標(biāo)學(xué)科分區(qū) | 收錄子集 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
學(xué)科:RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING | SCIE | Q1 | 50 / 204 |
75.74% |
學(xué)科類別 | 分區(qū) | 排名 | 百分位 |
大類:Medicine 小類:Radiology, Nuclear Medicine and Imaging | Q1 | 55 / 333 |
83% |
年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
年發(fā)文量 | 426 | 438 | 444 | 474 | 569 | 493 | 682 | 565 | 383 | 369 |
國家/地區(qū) | 數(shù)量 |
USA | 971 |
GERMANY (FED REP GER) | 343 |
England | 247 |
CHINA MAINLAND | 145 |
Netherlands | 132 |
Switzerland | 114 |
Canada | 97 |
South Korea | 63 |
France | 59 |
Australia | 52 |
機(jī)構(gòu) | 數(shù)量 |
HARVARD UNIVERSITY | 139 |
UNIVERSITY OF LONDON | 136 |
SIEMENS AG | 133 |
UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM | 127 |
GENERAL ELECTRIC | 91 |
MASSACHUSETTS GENERAL HOSPITAL | 79 |
PHILIPS | 77 |
HELMHOLTZ ASSOCIATION | 76 |
JOHNS HOPKINS UNIVERSITY | 75 |
MAX PLANCK SOCIETY | 70 |
文章名稱 | 引用次數(shù) |
Learning a variational network for reconstruction of accelerated MRI data | 152 |
Scan-specific robust artificial-neural-networks for k-space interpolation (RAKI) reconstruction: Database-free deep learning for fast imaging | 49 |
Deep convolutional neural network and 3D deformable approach for tissue segmentation in musculoskeletal magnetic resonance imaging | 46 |
Deep learning with domain adaptation for accelerated projection-reconstruction MR | 45 |
MR fingerprinting Deep RecOnstruction NEtwork (DRONE) | 43 |
On modeling | 41 |
Methodological consensus on clinical proton MRS of the brain: Review and recommendations | 40 |
KIKI-net: cross-domain convolutional neural networks for reconstructing undersampled magnetic resonance images | 39 |
Super-resolution musculoskeletal MRI using deep learning | 38 |
Assessment of the generalization of learned image reconstruction and the potential for transfer learning | 32 |
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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