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European Journal Of Radiology是醫學領域的一本優秀期刊。由Elsevier Ireland Ltd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1981年，該期刊主要刊載醫學-核醫學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SCI3區期刊，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 | 3區 | RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核醫學 | 3區 | 否 | 否 |
| 大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 醫學 | 3區 | RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核醫學 | 3區 | 否 | 否 |
| 大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 醫學 | 2區 | RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核醫學 | 3區 | 否 | 否 |
| 大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 醫學 | 3區 | RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核醫學 | 3區 | 否 | 否 |
| 大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 醫學 | 2區 | RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核醫學 | 3區 | 否 | 否 |
| 大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 醫學 | 3區 | RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核醫學 | 3區 | 否 | 否 |
| 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 | 46 / 204 |
77.7% |
| 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 | 45 / 204 |
78.19% |
| 學科類別 | 分區 | 排名 | 百分位 |
| 大類：Medicine 小類：Radiology, Nuclear Medicine and Imaging | Q1 | 60 / 333 |
82% |
| 年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
| 年發文量 | 347 | 370 | 304 | 364 | 351 | 342 | 487 | 535 | 410 | 440 |
| 國家/地區 | 數量 |
| CHINA MAINLAND | 302 |
| USA | 254 |
| GERMANY (FED REP GER) | 181 |
| Italy | 118 |
| Japan | 111 |
| Netherlands | 84 |
| France | 74 |
| England | 68 |
| Switzerland | 68 |
| South Korea | 62 |
| 機構 | 數量 |
| SIEMENS AG | 33 |
| CAPITAL MEDICAL UNIVERSITY | 32 |
| GENERAL ELECTRIC | 30 |
| FUDAN UNIVERSITY | 29 |
| ASSISTANCE PUBLIQUE HOPITAUX PARIS (APHP) | 27 |
| HARVARD UNIVERSITY | 27 |
| INSTITUT NATIONAL DE LA SANTE ET DE LA RECHERCHE MEDICALE (INSERM) | 27 |
| UNIVERSITY OF LONDON | 26 |
| UNIVERSITY OF TEXAS SYSTEM | 26 |
| CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 25 |
| 文章名稱 | 引用次數 |
| The present and future of deep learning in radiology | 34 |
| Diagnosis and staging of hepatocellular carcinoma (HCC): current guidelines | 33 |
| The future of radiology augmented with Artificial Intelligence: A strategy for success | 27 |
| CT-based radiomic model predicts high grade of clear cell renal cell carcinoma | 24 |
| Textural differences between renal cell carcinoma subtypes: Machine learning-based quantitative computed tomography texture analysis with independent external validation | 23 |
| Clear cell renal cell carcinoma: CT-based radiomics features for the prediction of Fuhrman grade | 22 |
| Texture analysis and machine learning to characterize suspected thyroid nodules and differentiated thyroid cancer: Where do we stand? | 18 |
| Multi-parametric MRI-based radiomics signature for discriminating between clinically significant and insignificant prostate cancer: Cross-validation of a machine learning method | 17 |
| The past, present and future role of artificial intelligence in imaging | 16 |
| Metal artifact reduction techniques in musculoskeletal CT-imaging | 16 |
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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