《Radiology-artificial Intelligence》雜志好發表嗎？
來源：優發表網整理 2024-09-18 11:36:35 419人看過
《Radiology-artificial Intelligence》雜志發表難度因多種因素而異，以下是具體分析：
《放射科-人工智能》是一本專注于人工智能在放射學領域應用的國際學術期刊。該雜志旨在為放射學、計算機科學、生物醫學工程以及相關領域的研究者提供一個展示和交流關于人工智能技術在醫學影像診斷、分析和處理中最新研究成果的平臺。
雜志涵蓋了廣泛的學科主題，包括但不限于醫學影像的深度學習、機器學習、計算機視覺、圖像重建、圖像分割、疾病檢測與分類、放射組學、以及人工智能在放射學實踐中的應用等。該期刊特別強調對新興研究領域的關注，鼓勵跨學科的研究方法，以應對醫學影像領域面臨的復雜挑戰。通過其開放獲取的模式，該期刊有助于推動知識共享和科學進步，對促進全球科學界的合作與創新具有重要作用。
發表難度
影響因子與分區：《Radiology-artificial Intelligence》雜志的影響因子為8.1，屬于JCR分區Q1區，較高的影響因子和較好的分區表明其在學術界具有較高的影響力和認可度，因此對稿件的質量要求也相對較高，發表難度較大。
歷年IF值(影響因子)：
WOS分區（數據版本：2023-2024年最新版）
| 按JIF指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | ESCI | Q1 | 21 / 197 |
89.6% |
| 學科：RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING | ESCI | Q1 | 9 / 204 |
95.8% |
| 按JCI指標學科分區 | 收錄子集 | 分區 | 排名 | 百分位 |
| 學科：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | ESCI | Q1 | 20 / 198 |
90.15% |
| 學科：RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING | ESCI | Q1 | 12 / 204 |
94.36% |
名詞解釋：
WOS即Web of Science，是全球獲取學術信息的重要數據庫，Web of Science包括自然科學、社會科學、藝術與人文領域的信息，來自全世界近9,000種最負盛名的高影響力研究期刊及12,000多種學術會議多學科內容。給期刊分區時會按照某一個學科領域劃分，根據這一學科所有按照影響因子數值降序排名，然后平均分成4等份，期刊影響因子值高的就會在高分區中，最后的劃分結果分別是Q1，Q2，Q3，Q4，Q1代表質量最高。
審稿周期預計：平均審稿速度 ，審稿周期也體現了編輯部對稿件質量的嚴格把關。
發表建議
提前準備：根據審稿周期，建議作者提前規劃好研究和寫作進度，以便有足夠的時間進行修改和補充。同時，可以關注《Radiology-artificial Intelligence》雜志的約稿信息，如果能夠獲得約稿機會，發表的可能性會更大。
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