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Japanese Journal Of Radiology
人氣:70

Japanese Journal Of Radiology SCIE

  • ISSN:1867-1071
  • 出版商:Springer Japan
  • 出版語言:English
  • E-ISSN:1867-108X
  • 出版地區(qū):JAPAN
  • 是否預(yù)警:
  • 創(chuàng)刊時(shí)間:2006
  • 出版周期:12 issues per year
  • TOP期刊:
  • 影響因子:2.9
  • 是否OA:未開放
  • CiteScore:5
  • H-index:37
  • 研究類文章占比:77.87%
  • Gold OA文章占比:48.84%
  • 文章自引率:0.0476...
  • 開源占比:0.3021
  • OA被引用占比:0.0119...
  • 出版國人文章占比:0.11
  • 出版修正文章占比:0.0266...
  • 國際標(biāo)準(zhǔn)簡稱:JPN J RADIOL
  • 涉及的研究方向:RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING
  • 中文名稱:日本放射學(xué)雜志
  • 預(yù)計(jì)審稿周期: 偏慢,4-8周
國內(nèi)分區(qū)信息:

大類學(xué)科:醫(yī)學(xué)  中科院分區(qū)  4區(qū)

國際分區(qū)信息:

JCR學(xué)科:RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING  JCR分區(qū)  Q2

  • 影響因子:2.9
  • Gold OA文章占比:48.84%
  • OA被引用占比:0.0119...
  • CiteScore:5
  • 研究類文章占比:77.87%
  • 開源占比:0.3021
  • 文章自引率:0.0476...
  • 出版國人文章占比:0.11

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Japanese Journal Of Radiology 期刊簡介

Japanese Journal Of Radiology是醫(yī)學(xué)領(lǐng)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(xué)領(lǐng)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(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SCI4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,不斷推動醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的進(jìn)步。

同時(shí),我們注重來稿文章表述的清晰度,以及其與我們的讀者群體和研究領(lǐng)域的相關(guān)性。為此,我們期待所有投稿的文章能夠保持簡潔明了、組織有序、表述清晰。該期刊平均審稿速度為平均 偏慢,4-8周 。若您對于稿件是否適合該期刊存在疑慮,建議您在提交前主動與期刊主編取得聯(lián)系,或咨詢本站的客服老師。我們的客服老師將根據(jù)您的研究內(nèi)容和方向,為您推薦最為合適的期刊,助力您順利投稿,實(shí)現(xiàn)學(xué)術(shù)成果的順利發(fā)表。

Japanese Journal Of Radiology 期刊國內(nèi)分區(qū)信息

中科院分區(qū) 2023年12月升級版
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) 4區(qū) RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核醫(yī)學(xué) 4區(qū)
中科院分區(qū) 2022年12月升級版
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) 4區(qū) RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核醫(yī)學(xué) 4區(qū)
中科院分區(qū) 2021年12月舊的升級版
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) 4區(qū) RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核醫(yī)學(xué) 4區(qū)
中科院分區(qū) 2021年12月基礎(chǔ)版
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) 4區(qū) RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核醫(yī)學(xué) 4區(qū)
中科院分區(qū) 2021年12月升級版
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) 4區(qū) RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核醫(yī)學(xué) 4區(qū)
中科院分區(qū) 2020年12月舊的升級版
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) 4區(qū) RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核醫(yī)學(xué) 4區(qū)

Japanese Journal Of Radiology 期刊國際分區(qū)信息(2023-2024年最新版)

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 60 / 204

70.8%

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 Q2 83 / 204

59.56%

CiteScore指數(shù)(2024年最新版)

  • CiteScore:5
  • SJR:0.65
  • SNIP:1.022
學(xué)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%

期刊評價(jià)數(shù)據(jù)趨勢圖

中科院分區(qū)趨勢圖
期刊影響因子和自引率趨勢圖

發(fā)文統(tǒng)計(jì)

年發(fā)文量統(tǒng)計(jì)
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)發(fā)文量統(tǒng)計(jì)
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(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計(jì)
機(jī)構(gòu) 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

高引用文章

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

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