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质量指标占比
| 研究类文章占比 | OA被引用占比 | 撤稿占比 | 出版后修正文章占比 |
|---|---|---|---|
| 98.28% | 11.76% | 0% | 0% |
相关指数
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影响因子
年发文量
自引率
最新IF值预测
预测IF值算法
根据标准的SCI影响因子计算公式，以2022年为例，预测IF(2022)=A/B，其中，A为该期刊2020年至2021年所有文章在2022年中被引用的次数；B为该期刊2020年至2021年所有文章的总数。预测的实时影响因子数据在全年中逐步接近真实IF数据，上半年的预测数据通常接近于6月底正式发布的数据，而下半年的实时影响因子则会从大约50%开始逐渐趋近于最终的IF值。（考虑数据入库延迟，可以根据当前月份占全年的比例来大致估计最终的IF值，且估算时可适当上调。）
预测IF值算法
根据标准的SCI影响因子计算公式，以2022年为例，预测IF(2022)=A/B，其中，A为该期刊2020年至2021年所有文章在2022年中被引用的次数；B为该期刊2020年至2021年所有文章的总数。预测的实时影响因子数据在全年中逐步接近真实IF数据，上半年的预测数据通常接近于6月底正式发布的数据，而下半年的实时影响因子则会从大约50%开始逐渐趋近于最终的IF值。（考虑数据入库延迟，可以根据当前月份占全年的比例来大致估计最终的IF值，且估算时可适当上调。）
13.2
86788人已查看 《Radiology-Artificial Intelligence》 期刊2026最新IF预测值
预警说明 查看说明
| 时间 | 预警情况 |
|---|---|
| 2026年03月发布的新锐学术版 | 不在预警名单中 |
| 2025年03月发布的2025版 | 不在预警名单中 |
| 2024年02月发布的2024版 | 不在预警名单中 |
| 2023年01月发布的2023版 | 不在预警名单中 |
| 2021年12月发布的2021版 | 不在预警名单中 |
| 2020年12月发布的2020版 | 不在预警名单中 |
2026年预警名单预测
| 
无异常数据 期刊预警概率很低 结果仅供参考 |
*来源：中科院《 国际期刊预警名单》
中科院分区 查看说明
| 版本 | 大类学科 | 小类学科 | Top期刊 | 综述期刊 |
|---|---|---|---|---|
| 2026年3月发布 (新锐分区) | 医学1区 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
计算机：人工智能1区 RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING
核医学1区 | 是 | N/A |
| 2025年3月升级版 | 医学1区 | COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
计算机：人工智能1区 RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING
核医学2区 | 是 | 否 |
JCR分区
WOS分区等级：1区
| 版本 | 按学科 | 分区 |
|---|---|---|
WOS期刊SCI分区
WOS期刊SCI分区
WOS期刊SCI分区是指SCI官方（Web of
Science)为每个学科内的期刊按照IF数值排序，将期刊按照四等分的方法划分的Q1-Q4等级，Q1代表质量最高，即常说的1区期刊。
（2024-2025年最新版） | ||
| COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE | Q1 | |
| RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING | Q1 |
相关文章
期刊介绍
Radiology: Artificial Intelligence is an international academic journal dedicated to the application of artificial intelligence in the field of radiology. This journal aims to provide a platform for researchers in radiology, computer science, biomedical engineering, and related fields to showcase and exchange the latest research achievements on artificial intelligence technology in medical imaging diagnosis, analysis, and processing.The magazine covers a wide range of disciplinary topics, including but not limited to deep learning in medical imaging, machine learning, computer vision, image reconstruction, image segmentation, disease detection and classification, radiomics, and the application of artificial intelligence in radiology practice. The journal places special emphasis on emerging research fields and encourages interdisciplinary research methods to address the complex challenges faced in the field of medical imaging. Through its open access model, this journal helps promote knowledge sharing and scientific progress, playing an important role in fostering collaboration and innovation in the global scientific community.
放射科-人工智能(Radiology-artificial Intelligence)是一本由Radiological Society of North America Inc.出版的一本Multiple学术刊物，主要报道Multiple相关领域研究成果与实践。本刊已入选来源期刊，2021-2022年最新版WOS分区等级：Q1，2023年发布的影响因子为8.1，CiteScore指数16.2，SJR指数2.602。本刊非开放获取期刊。 《放射科-人工智能》是一本专注于人工智能在放射学领域应用的国际学术期刊。该杂志旨在为放射学、计算机科学、生物医学工程以及相关领域的研究者提供一个展示和交流关于人工智能技术在医学影像诊断、分析和处理中最新研究成果的平台。 杂志涵盖了广泛的学科主题，包括但不限于医学影像的深度学习、机器学习、计算机视觉、图像重建、图像分割、疾病检测与分类、放射组学、以及人工智能在放射学实践中的应用等。该期刊特别强调对新兴研究领域的关注，鼓励跨学科的研究方法，以应对医学影像领域面临的复杂挑战。通过其开放获取的模式，该期刊有助于推动知识共享和科学进步，对促进全球科学界的合作与创新具有重要作用。
期刊高被引文献
已经到底了~
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