《Journal Of Digital Imaging》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 11:00:09 857人看過
《Journal Of Digital Imaging》雜志收稿范圍涵蓋工程技術(shù)全領(lǐng)域，此刊是該細(xì)分領(lǐng)域中屬于非常不錯(cuò)的SCI期刊，在行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域中學(xué)術(shù)影響力較大，專業(yè)度認(rèn)可很高，所以對(duì)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 ，影響因子指數(shù)2.9。
該期刊近期沒有被列入國際期刊預(yù)警名單，廣大學(xué)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(tuán)隊(duì)會(huì)及時(shí)為您答疑解惑，提供針對(duì)性的建議和解決方案。
出版商聯(lián)系方式：J. Digit. Imaging
其他數(shù)據(jù)
| 是否OA開放訪問： | h-index： | 年文章數(shù)： |
| 未開放 | -- | 151 |
| 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）： |
| 25.99% | 2.9 | 0.18... |
| 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(yù)警名單（試行）》名單： |
| 96.69% | SCIE | 否 |
歷年IF值(影響因子)：
歷年引文指標(biāo)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(jì)
2023-2024國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計(jì)：
| 國家/地區(qū) | 數(shù)量 |
| USA | 201 |
| CHINA MAINLAND | 38 |
| India | 25 |
| Canada | 22 |
| South Korea | 22 |
| GERMANY (FED REP GER) | 13 |
| Iran | 13 |
| Australia | 12 |
| Brazil | 10 |
| Turkey | 10 |
2023-2024機(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計(jì)：
| 機(jī)構(gòu) | 數(shù)量 |
| UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM | 24 |
| JOHNS HOPKINS UNIVERSITY | 17 |
| UNIVERSITY OF PENNSYLVANIA | 16 |
| GEORGE WASHINGTON UNIVERSITY | 15 |
| HARVARD UNIVERSITY | 15 |
| COLUMBIA UNIVERSITY | 11 |
| EMORY UNIVERSITY | 11 |
| GEORGETOWN UNIVERSITY | 11 |
| STANFORD UNIVERSITY | 11 |
| MAYO CLINIC | 10 |
近年引用統(tǒng)計(jì)：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| J DIGIT IMAGING | 115 |
| RADIOLOGY | 103 |
| IEEE T MED IMAGING | 75 |
| AM J ROENTGENOL | 55 |
| MED PHYS | 52 |
| J AM COLL RADIOL | 46 |
| MED IMAGE ANAL | 39 |
| RADIOGRAPHICS | 36 |
| ACAD RADIOL | 35 |
| J AM MED INFORM ASSN | 31 |
近年被引用統(tǒng)計(jì)：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| J DIGIT IMAGING | 115 |
| IEEE ACCESS | 71 |
| MULTIMED TOOLS APPL | 59 |
| AM J ROENTGENOL | 47 |
| MED PHYS | 46 |
| RADIOLOGY | 44 |
| J AM COLL RADIOL | 42 |
| SCI REP-UK | 35 |
| EUR RADIOL | 29 |
| J MED SYST | 27 |
近年文章引用統(tǒng)計(jì)：
| 文章名稱 | 數(shù)量 |
| Deep Learning Techniques for Med... | 75 |
| Breast Cancer Classification fro... | 21 |
| Sharpness-Aware Low-Dose CT Deno... | 20 |
| SimpleITK Image-Analysis Noteboo... | 20 |
| Application of Super-Resolution ... | 18 |
| Improving Sensitivity on Identif... | 16 |
| Applying Modern Virtual and Augm... | 16 |
| Integrating Natural Language Pro... | 15 |
| The Classification of Renal Canc... | 14 |
| Applying Densely Connected Convo... | 14 |
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