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最新SCI影响因子(2022IF):RSNA三子刊首获影响因子9.8,7.0和4.4

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  最新IF快讯:6月28日公布的2023最新SCI影响因子(2022IF),人们发现RSNA 的子专业期刊Radiology: Artificial Intelligence(放射学:人工智能)、Radiology: Cardiothoracic Imaging(放射学:心胸影像)和Radiology: Imaging Cancer(放射学:癌症影像)首次获得影响因子分别为9.8,7.0和4.4,一个划时代的事件。加上Radiology(最新IF 19.7)和RadioGraphics(5.5),RSNA拥有了5本顶级期刊。

  01《Radiology: Artificial Intelligence,放射学:人工智能》由理学硕士 Charles E. Kahn Jr.主编,影响因子为 9.8,引用次数为 1,483 次.

  《Radiology: Artificial Intelligence》(《放射学:人工智能》)是一个学术期刊,专注于研究和应用人工智能(AI)在医学放射学领域的发展。该期刊于2018年创立,由Radiological Society of North America(北美放射学会,简称RSNA)出版,并采用开放获取的形式,即任何人都可以免费获取和阅读其中的文章。

  《Radiology: Artificial Intelligence》旨在促进医学放射学和人工智能之间的交叉学科研究和合作。该期刊发表了许多原创研究论文、综述文章、案例研究和技术报告,涵盖了多个方面,如计算机视觉、机器学习、深度学习和自然语言处理等。

  该期刊的内容涵盖了医学影像的自动分析、诊断辅助、影像重建、图像配准、病变检测和分割、放射学报告生成等领域。研究人员和医学专业人士可以在该期刊上了解最新的人工智能算法、技术和应用,以及它们在医学放射学中的潜在应用和影响。

  通过在《Radiology: Artificial Intelligence》上发表研究成果,科学家和医学专业人士可以分享他们的研究发现、经验和洞见,推动人工智能技术在医学放射学中的应用,并为医疗诊断和治疗提供更准确、高效和个性化的方法。

  总之,《Radiology: Artificial Intelligence》是一个专注于医学影像学和人工智能交叉学科研究的期刊,旨在推动医学影像领域的技术创新和进步。

  02《Radiology: Cardiothoracic Imaging,放射学:心胸影像学》由医学博士 Suhny Abbara主编,影响因子为 7.0,引用次数为 1,380 次.

  《Radiology: Cardiothoracic Imaging》(《放射学:心胸影像学》)是一个专注于心胸影像学领域的学术期刊。该期刊的目标是推动医学放射学在心脏和胸部疾病诊断与研究中的应用和发展。

  《Radiology: Cardiothoracic Imaging》由Radiological Society of North America(北美放射学会,简称RSNA)出版,并提供开放获取形式,让任何人都可以免费获取和阅读其中的文章。

  期刊的主要关注点是心脏和胸部疾病的影像学,包括心脏病变、胸部疾病、血管疾病等。它发表了原创研究论文、综述文章、技术报告、病例研究和影像教育等内容,涵盖了心脏和胸部影像学的广泛主题。

  在该期刊上,您可以找到有关心脏和胸部疾病的影像诊断、分析和评估的最新研究成果。这包括使用各种影像学技术,如X射线、CT扫描、MRI和核医学等,对心脏和胸部病变进行检测、定位、分类和量化的方法。

  此外,《Radiology: Cardiothoracic Imaging》还关注心脏和胸部手术规划、治疗效果评估以及影像引导下的介入手术等领域的研究。它提供了一个平台,供医学专业人士分享他们在心胸影像学中的经验、技术和创新,从而促进该领域的进步和发展。

  总而言之,《Radiology: Cardiothoracic Imaging》是一个重要的学术期刊,专注于推动医学放射学在心胸影像学领域的研究和应用,为医学专业人士提供了最新的影像学研究成果和临床实践经验。

  03《Radiology: Imaging Cancer,放射学:肿瘤影像学》由医学博士 Gary D. Luker 主编,影响因子为 4.4,引用次数为 342 次.

  《Radiology: Imaging Cancer》(《放射学:肿瘤影像学》)是一本学术期刊,专注于研究和应用医学放射学在肿瘤影像学领域的发展。该期刊旨在促进肿瘤影像学领域的交流和知识分享,提高肿瘤的诊断、分期和治疗监测。

  《Radiology: Imaging Cancer》由Radiological Society of North America(北美放射学会,简称RSNA)出版,主要发表原创研究论文、综述文章、技术报告和病例研究。该期刊的内容涵盖了肿瘤影像学的多个方面,包括肿瘤的早期检测、定量分析、影像学特征提取、放射治疗规划和效果评估等。

  在《Radiology: Imaging Cancer》中,研究人员利用各种医学影像学技术,如计算机断层扫描(CT)、磁共振成像(MRI)、正电子发射断层成像(PET-CT)、超声成像和放射性同位素显像等,对肿瘤进行检测、定位、分析和监测。他们还开发和应用图像处理和机器学习等计算方法,以提取肿瘤影像的定量特征,辅助医生进行诊断和治疗决策。

  该期刊的研究成果对医学专业人士和临床医生具有重要意义,帮助他们了解最新的肿瘤影像学技术、影像学算法和临床应用,提高对肿瘤的诊断准确性、分期和治疗效果。

  通过在《Radiology: Imaging Cancer》上发表研究成果,科学家和医学专业人士可以分享他们在肿瘤影像学领域的研究成果、技术创新和临床经验,推动肿瘤影像学领域的进步,为肿瘤的早期发现和个体化治疗提供更准确、高效的方法。

  总之,《Radiology: Imaging Cancer》是一本重要的学术期刊,致力于推动医学放射学在肿瘤影像学领域的研究和应用,以提高肿瘤的诊断和治疗效果。

  04 RSNA 与它的杂志(Radiology/ RadioGraphics).

  放射学影响因子19.7,被引用64,735次,在放射学、核医学和医学影像类期刊中影响因子排名第一

  RadioGraphics是 RSNA 的首要教育期刊,影响因子为 5.5,被引用次数为 17,226 次,自2015 年以来,这本热门期刊的影响因子翻了一番

  在RSNA学会成立的第二年末,美国加入了席卷欧洲的战争。学会的领导者,如RSNA学会的第三位主席 Benjamin Orndoff 博士,希望能够表达组织对战争的支持,然而没有自己的刊物想表达这种支持就显得有些无力。因此在芝加哥举行的第3 届年会上,许多成员要求创办自己的官方批准的刊物。Orndoff 医生极力主张创办自己的刊物。他说,如果他当选学会主席后,他将努力办成官方批准的刊物。如果他的朋友和同事伊阿华州的放射学家 Bundy Allen 出任主编的话,至少可以保证刊物发行2年。然而创办刊物并非易事,主要是经济保障的问题。RSNA学会当时刚成立3年,还没有足够的财政储备,实际上,早期学会的活动常由学会的领导者们捐款进行。尽管经济拮据,1918年学会的第一期季刊还是出版了,主编就是 Dr.Allen。

  在每期杂志上,Orndoff 医生都在名为“主席专栏” 的位置发表文章,强烈表达愿在战争中为国家效力的意愿。他粉碎了非 ARRS 成员不能为美国军队的“放射分队”所接受的谣言,并亲赴华盛顿的外科总办公室,请求希望RSNA学会的成员能像 ARRS 成员一样有奔赴战场的机会。并鼓励学会成员参军。在第一次世界大战中,共有34名RSNA学会的成员在美国陆军和海军的不同部门服役。

  从RSNA官方网站的RSNA历史记(RSNA History Series)也可以知道,Radiology(放射学杂志)经过百年多的努力已经成为放射界最具影响力的杂志。

  1981年,RadioGraphics 杂志诞生了。RSNA 主要想利用 RadioGraphics 杂志平台来编写继续教育的资料,所以它的大部分稿源来之于每年的年会的优秀的教育展板(Education Exhibit),RadioGraphics 杂志诞生40多年,不仅促进了教育展板(Education Exhibit)的持续发展,也使RadioGraphics杂志成为了放射界最著名的杂志之一。

  Summary: RSNA学会拥有的5本杂志

  我们可以看到《Radiology》的最新影响因子是19.7,而《RadioGraphics》的最新影响因子是5.5。同时,RSNA学会的三本子刊在今年刚刚公布的2023JCR报告中首次获得了影响因子,这是一个划时代的事件,它们分别是,Radiology: Artificial Intelligence(9.8),Radiology: Cardiothoracic Imaging(7.0),Radiology: Imaging Cancer(4.4)。

  Radiology(19.7)

  Authoritative reference for the most current, clinically relevant and highest quality research.

  与临床相关的最新的最高质量研究的权威参考。

  RadioGraphics(5.5)

  Top source for earning SA-CME credits with the best peer-reviewed educational material.

  获得SA-CME学分并获得同行评审的最佳教育材料的最佳来源。

  Radiology: Artificial Intelligence(9.8)

  Highlights the emerging applications of artificial intelligence in the field of imaging across multiple disciplines.

  重点介绍人工智能在跨多个学科的成像领域中的新兴应用。

  Radiology: Cardiothoracic Imaging(7.0)

  Emphasizes research advances and technical developments in imaging that drive cardiothoracic medicine.

  强调驱动心胸医学的影像学研究进展和技术发展。

  Radiology: Imaging Cancer(4.4)

  Covers the best clinical and translational cancer imaging studies across organ systems and modalities, including leading-edge technological developments.

  涵盖跨器官系统和方式的最佳临床和转化性癌症影像学研究,包括领先的技术发展。

  (部分信息来源于网路媒体)

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