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Bmc Medical Imaging是醫學領域的一本優秀期刊。由BioMed Central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2001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 | 4區 | RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核醫學 | 4區 | 否 | 否 |
| 大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 醫學 | 4區 | RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核醫學 | 4區 | 否 | 否 |
| 大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 醫學 | 4區 | RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核醫學 | 4區 | 否 | 否 |
| 大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 醫學 | 4區 | RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核醫學 | 4區 | 否 | 否 |
| 大類學科 | 分區 | 小類學科 | 分區 | Top期刊 | 綜述期刊 |
| 醫學 | 4區 | RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核醫學 | 4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 | Q2 | 60 / 204 |
70.8% |
| 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 | Q2 | 57 / 204 |
72.3% |
| 學科類別 | 分區 | 排名 | 百分位 |
| 大類：Medicine 小類：Radiology, Nuclear Medicine and Imaging | Q2 | 114 / 333 |
65% |
| 年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
| 年發文量 | 40 | 60 | 65 | 69 | 56 | 100 | 124 | 192 | 224 | 213 |
| 國家/地區 | 數量 |
| CHINA MAINLAND | 128 |
| USA | 34 |
| GERMANY (FED REP GER) | 29 |
| South Korea | 18 |
| Sweden | 15 |
| Taiwan | 15 |
| Australia | 10 |
| Canada | 10 |
| England | 8 |
| Iran | 5 |
| 機構 | 數量 |
| SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY | 14 |
| SUN YAT SEN UNIVERSITY | 14 |
| CHINESE ACADEMY OF SCIENCES | 8 |
| SIEMENS AG | 8 |
| LUND UNIVERSITY | 7 |
| CAPITAL MEDICAL UNIVERSITY | 6 |
| EBERHARD KARLS UNIVERSITY OF TUBINGEN | 6 |
| FUDAN UNIVERSITY | 6 |
| SEOUL NATIONAL UNIVERSITY (SNU) | 6 |
| UNIVERSITY OF ULSAN | 6 |
| 文章名稱 | 引用次數 |
| Classification of lung nodules in CT scans using three-dimensional deep convolutional neural networks with a checkpoint ensemble method | 14 |
| Automatic differentiation of Glaucoma visual field from non-glaucoma visual filed using deep convolutional neural network | 11 |
| An experimental study on breast lesion detection and classification from ultrasound images using deep learning architectures | 11 |
| Power of computed-tomography-defined sarcopenia for prediction of morbidity after pancreaticoduodenectomy | 10 |
| Accurate hybrid template-based and MR-based attenuation correction using UTE images for simultaneous PET/MR brain imaging applications | 8 |
| Radiomics-based classification of hepatocellular carcinoma and hepatic haemangioma on precontrast magnetic resonance images | 8 |
| MPCaD: a multi-scale radiomics-driven framework for automated prostate cancer localization and detection | 8 |
| CoreSlicer: a web toolkit for analytic morphomics | 8 |
| Differentiation of orbital lymphoma and idiopathic orbital inflammatory pseudotumor: combined diagnostic value of conventional MRI and histogram analysis of ADC maps | 7 |
| Comparing radiomic classifiers and classifier ensembles for detection of peripheral zone prostate tumors on T2-weighted MRI: a multi-site study | 7 |
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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