《Zeitschrift Fur Medizinische Physik》雜志的收稿范圍和要求是什么？
來源：優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 11:06:24 5079人看過
《Zeitschrift Fur Medizinische Physik》雜志收稿范圍涵蓋醫(yī)學全領域，此刊是該細分領域中屬于非常不錯的SCI期刊，在行業(yè)細分領域中學術(shù)影響力較大，專業(yè)度認可很高，所以對原創(chuàng)文章要求創(chuàng)新性較高，如果您的文章質(zhì)量很高，可以嘗試。
平均審稿速度 12周，或約稿 約20.5周，影響因子指數(shù)2.4。
該期刊近期沒有被列入國際期刊預警名單，廣大學者值得一試。
具體收稿要求需聯(lián)系雜志社或者咨詢本站客服，在線客服團隊會及時為您答疑解惑，提供針對性的建議和解決方案。
出版商聯(lián)系方式：ELSEVIER GMBH, URBAN & FISCHER VERLAG, OFFICE JENA, P O BOX 100537, JENA, GERMANY, 07705
其他數(shù)據(jù)
| 是否OA開放訪問： | h-index： | 年文章數(shù)： |
| 未開放 | 27 | 42 |
| Gold OA文章占比： | 2021-2022最新影響因子（數(shù)據(jù)來源于搜索引擎）: | 開源占比（OA被引用占比）： |
| 73.91% | 2.4 | 0.42... |
| 研究類文章占比：文章 ÷（文章 + 綜述） | 期刊收錄： | 中科院《國際期刊預警名單（試行）》名單： |
| 73.81% | SCIE | 否 |
歷年IF值(影響因子)：
歷年引文指標和發(fā)文量：
歷年中科院JCR大類分區(qū)數(shù)據(jù)：
歷年自引數(shù)據(jù)：
發(fā)文統(tǒng)計
2023-2024國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計：
| 國家/地區(qū) | 數(shù)量 |
| GERMANY (FED REP GER) | 72 |
| Austria | 9 |
| Switzerland | 9 |
| USA | 5 |
| Iran | 4 |
| Sweden | 3 |
| Canada | 2 |
| Denmark | 2 |
| England | 2 |
| Greece | 2 |
2023-2024機構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計：
| 機構(gòu) | 數(shù)量 |
| HELMHOLTZ ASSOCIATION | 14 |
| RUPRECHT KARLS UNIVERSITY HEIDEL... | 14 |
| UNIVERSITY OF WURZBURG | 9 |
| FRIEDRICH SCHILLER UNIVERSITY OF... | 7 |
| CARL VON OSSIETZKY UNIVERSITAT O... | 6 |
| UNIVERSITY OF ERLANGEN NUREMBERG | 6 |
| EBERHARD KARLS UNIVERSITY OF TUB... | 5 |
| MEDICAL UNIVERSITY OF VIENNA | 5 |
| PIUS-HOSPITAL OLDENBURG | 5 |
| UNIVERSITY OF FREIBURG | 5 |
近年引用統(tǒng)計：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| MED PHYS | 148 |
| PHYS MED BIOL | 102 |
| MAGN RESON MED | 86 |
| INT J RADIAT ONCOL | 39 |
| Z MED PHYS | 37 |
| IEEE T MED IMAGING | 36 |
| NEUROIMAGE | 36 |
| MED IMAGE ANAL | 24 |
| NMR BIOMED | 23 |
| J MAGN RESON | 21 |
近年被引用統(tǒng)計：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| MED PHYS | 46 |
| PHYS MED BIOL | 40 |
| Z MED PHYS | 37 |
| PHYS MEDICA | 20 |
| J APPL CLIN MED PHYS | 18 |
| BRIT J RADIOL | 14 |
| MAGN RESON MED | 13 |
| MAGN RESON IMAGING | 12 |
| SCI REP-UK | 10 |
| PLOS ONE | 8 |
近年文章引用統(tǒng)計：
| 文章名稱 | 數(shù)量 |
| An overview of deep learning in ... | 121 |
| A gentle introduction to deep le... | 47 |
| The technological basis for adap... | 12 |
| Simulation-based deep artifact c... | 6 |
| Feasibility of 4DCBCT-based prot... | 6 |
| Image guided adaptive external b... | 6 |
| Statistical tensor analysis of t... | 5 |
| Quantitative susceptibility mapp... | 5 |
| Dosimetric characterization of a... | 5 |
| A practical implementation of ph... | 5 |
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