European Journal Of Radiology-影响因子3.2-首页

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European Journal Of Radiology 杂志简介

《European Journal Of Radiology》重点专注发布医学-核医学领域的新研究，旨在促进和传播该领域相关的新技术和新知识。鼓励该领域研究者详细地发表他们的高质量实验研究和理论结果。该杂志创刊至今，在医学-核医学领域，有较高影响力，对来稿文章质量要求较高，稿件投稿过审难度较大。欢迎广大同领域研究者投稿该杂志。

European Journal Of Radiology 杂志中科院分区

中科院SCI分区数据

中科院SCI期刊分区（2023年12月升级版）

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
医学	3区	RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核医学	3区	否	否

中科院SCI期刊分区（2022年12月升级版）

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
医学	3区	RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核医学	3区	否	否

中科院SCI期刊分区（2021年12月旧的升级版）

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
医学	2区	RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核医学	3区	否	否

中科院SCI期刊分区（2021年12月基础版）

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
医学	3区	RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核医学	3区	否	否

中科院SCI期刊分区（2021年12月升级版）

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
医学	2区	RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核医学	3区	否	否

中科院SCI期刊分区（2020年12月旧的升级版）

大类学科	分区	小类学科	分区	Top期刊	综述期刊
医学	3区	RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核医学	3区	否	否

中科院分区趋势图

影响因子趋势图

中科院JCR分区：中科院JCR期刊分区（又称分区表、分区数据）是中国科学院文献情报中心世界科学前沿分析中心的科学研究成果，是衡量学术期刊影响力的一个重要指标，一般而言，发表在1区和2区的SCI论文，通常被认为是该学科领域的比较重要的成果。

影响因子：是汤森路透(Thomson Reuters)出品的期刊引证报告(Journal Citation Reports,JCR)中的一项数据，现已成为国际上通用的期刊评价指标，不仅是一种测度期刊有用性和显示度的指标，而且也是测度期刊的学术水平，乃至论文质量的重要指标。

European Journal Of Radiology 杂志JCR分区

Web of Science 数据库（2023-2024年最新版）

按JIF指标学科分区	收录子集	分区	排名	百分位
学科：RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING	SCIE	Q1	46 / 204	77.7%

按JCI指标学科分区	收录子集	分区	排名	百分位
学科：RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING	SCIE	Q1	45 / 204	78.19%

European Journal Of Radiology CiteScore 评价数据（2024年最新版）

CiteScore：6.7
SJR：0.976
SNIP：1.184

CiteScore 排名

学科类别	分区	排名	百分位
大类：Medicine 小类：Radiology, Nuclear Medicine and Imaging	Q1	60 / 333	82%

CiteScore趋势图

年发文量趋势图

CiteScore：是由Elsevier2016年发布的一个评价学术期刊质量的指标，该指标是指期刊发表的单篇文章平均被引用次数。CiteScore和影响因子的作用是一样的，都是可以体现期刊质量的重要指标，给选刊的作者了解期刊水平提供帮助。

European Journal Of Radiology 杂志发文统计

文章名称引用次数
The present and future of deep learning in radiology34
Diagnosis and staging of hepatocellular carcinoma (HCC): current guidelines33
The future of radiology augmented with Artificial Intelligence: A strategy for success27
CT-based radiomic model predicts high grade of clear cell renal cell carcinoma24
Textural differences between renal cell carcinoma subtypes: Machine learning-based quantitative computed tomography texture analysis with independent external validation23
Clear cell renal cell carcinoma: CT-based radiomics features for the prediction of Fuhrman grade22
Texture analysis and machine learning to characterize suspected thyroid nodules and differentiated thyroid cancer: Where do we stand?18
Multi-parametric MRI-based radiomics signature for discriminating between clinically significant and insignificant prostate cancer: Cross-validation of a machine learning method17
The past, present and future role of artificial intelligence in imaging16
Metal artifact reduction techniques in musculoskeletal CT-imaging16
国家/地区发文量
CHINA MAINLAND302
USA254
GERMANY (FED REP GER)181
Italy118
Japan111
Netherlands84
France74
England68
Switzerland68
South Korea62
机构发文发文量
SIEMENS AG33
CAPITAL MEDICAL UNIVERSITY32
GENERAL ELECTRIC30
FUDAN UNIVERSITY29
ASSISTANCE PUBLIQUE HOPITAUX PARIS (APHP)27
HARVARD UNIVERSITY27
INSTITUT NATIONAL DE LA SANTE ET DE LA RECHERCHE MEDICALE (INSERM)27
UNIVERSITY OF LONDON26
UNIVERSITY OF TEXAS SYSTEM26
CHINESE ACADEMY OF SCIENCES25

European Journal Of Radiology 杂志社通讯方式

《European Journal Of Radiology》杂志通讯方式为：ELSEVIER IRELAND LTD, ELSEVIER HOUSE, BROOKVALE PLAZA, EAST PARK SHANNON, CO, CLARE, IRELAND, 00000。详细征稿细则请查阅杂志社征稿要求。本站可提供SCI投稿辅导服务，SCI检索，确保稿件信息安全保密，合乎学术规范，详情请咨询客服。