Radiology-Artificial Intelligence

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WOS期刊分区历年影响因子同类期刊

影响因子：

期刊影响因子(Impact factor，IF) 即某刊平均每篇论文的被引用数，是表征期刊影响大小的一项定量指标，它实际上是某刊在某年被全部源刊物引证该刊前两年发表论文的次数，与该刊前两年所发表的全部源论文数之比。

8.1

反馈

ISSN：

ISSN是由8个数字组成的编码，旨在识别各种报纸、专业杂志、画报、期刊，无论其性质或载体版本（纸版及电子版）。

print: 2638-6100
on-line: 2638-6100

自引率：

1.00%

Gold OA文章占比：

Gold OA文章占比是指一个总体中金色OA文章数量占总体文章数量的比重。OA期刊的文章主要通过金色通道（Gold road，也称为Gold OA，即期刊官网）和绿色通道（Green road，或Green OA）实现开放获取。金色通道是开放获取期刊通过自己的官网来实现的，而绿色通道是通过把文章自存档于机构知识库(Institutional Repositories，比如哈佛大学学术库DASH）或学科知识库中来实现。

0.00%

原创研究文献占比：

94.44%

期刊介绍英文：

Radiology: Artificial Intelligence is a bi-monthly publication that focuses on the emerging applications of machine learning and artificial intelligence in the field of imaging across various disciplines. This journal is available online and accepts multiple manuscript types, including Original Research, Technical Developments, Data Resources, Review articles, Editorials, Letters to the Editor and Replies, Special Reports, and AI in Brief.

期刊介绍中文：

《Radiology-Artificial Intelligence》是一份双月刊，主要涵盖了机器学习和人工智能在各学科成像领域的新兴应用。该期刊可在线获取，接受多种稿件类型，包括原创研究、技术发展、数据资源、评论文章、社论、给编辑的信和回复、特别报告和 AI 简介。

CiteScore：

引用分数（英语：CiteScore，CS）是一种用来反映学术期刊最近发表文章“年平均被引用次数”的衡量指标。该指标由Elsevier于 2016 年 12 月推出，以替代常用的JCR影响因子（由Clarivate计算）。 CiteScore是Scopus中系列期刊指标的一部分，包括 SNIP(源文档标准化影响)，SJR (SClmago杂志排名)，引用文档计数以及引用百分比。

CiteScore	SJR	SNIP	CiteScore排名
16.2	2.602	2.585	学科排名百分位大类：Medicine 小类：Radiology, Nuclear Medicine and Imaging 6 / 333 98% 大类：Health Professions 小类：Radiological and Ultrasound Technology 3 / 63 96% 大类：Computer Science 小类：Artificial Intelligence 25 / 350 93%

发文信息

WOS期刊分区

WoS-JCR分区：SCIE、SSCI收录期刊主要按影响因子高低被分为四个区（Quartile），分别是Q1区，Q2区，Q3区，Q4区，各占25%。Q1区是影响因子最靠前25%的期刊，Q4区是靠后的25%的期刊。

学科分类
Q1COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE Q1RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING

历年影响因子

2022年	2023年
9.8000	8.1000

Radiology-Artificial Intelligence - 最新文献

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Deep Learning Applied to Diffusion-weighted Imaging for Differentiating Malignant from Benign Breast Tumors without Lesion Segmentation.

Pub Date : 2024-11-20 DOI: 10.1148/ryai.240206 Mami Iima, Ryosuke Mizuno, Masako Kataoka, Kazuki Tsuji, Toshiki Yamazaki, Akihiko Minami, Maya Honda, Keiho Imanishi, Masahiro Takada, Yuji Nakamoto

RSNA 2023 Abdominal Trauma AI Challenge Review and Outcomes Analysis.

Pub Date : 2024-11-06 DOI: 10.1148/ryai.240334 Sebastiaan Hermans, Zixuan Hu, Robyn L Ball, Hui Ming Lin, Luciano M Prevedello, Ferco H Berger, Ibrahim Yusuf, Jeffrey D Rudie, Maryam Vazirabad, Adam E Flanders, George Shih, John Mongan, Savvas Nicolaou, Brett S Marinelli, Melissa A Davis, Kirti Magudia, Ervin Sejdić, Errol Colak

Combining Biology-based and MRI Data-driven Modeling to Predict Response to Neoadjuvant Chemotherapy in Patients with Triple-Negative Breast Cancer.

Pub Date : 2024-11-06 DOI: 10.1148/ryai.240124 Casey E Stowers, Chengyue Wu, Zhan Xu, Sidharth Kumar, Clinton Yam, Jong Bum Son, Jingfei Ma, Jonathan I Tamir, Gaiane M Rauch, Thomas E Yankeelov

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