Cancer Imaging 收藏杂志
  • 中科院分区:2区
  • JCR分区:Q1
  • CiteScore :7

Cancer ImagingSCIE

国际简称:CANCER IMAGING 中文名称:癌症成像

Cancer Imaging杂志是一本ONCOLOGY-RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING应用杂志。是一本享有盛誉的顶级学术杂志,由BioMed Central出版,该期刊创刊于2000年,出版周期为1 issue/year,始终保持着高质量和高水平的学术内容。在中科院分区表2023年12月升级版中,被归类为大类学科分区2区,显示出其卓越的学术水平和影响力。

  • ISSN:1470-7330

  • 出版地区:ENGLAND

  • 出版周期:1 issue/year

  • E-ISSN:1470-7330

  • 创刊时间:2000

  • 出版语言:English

  • 是否OA:开放

  • 预计审稿时间: 12周,或约稿

  • 影响因子:3.5

  • 是否预警:否

  • 研究方向:ONCOLOGY,RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING

  • 年发文量:122

  • 研究类文章占比:95.90%

  • Gold OA文章占比:100.00%

  • H-index:40

  • 出版国人文章占比:0.39

  • 开源占比:1

杂志简介

《癌症影像》是一本开放获取、同行评审的期刊,发表由国际肿瘤学专家放射科医生撰写的原创文章、评论和社论。

该期刊涵盖各种恶性肿瘤的 CT、MR、PET、超声、放射性核素和多模态成像,以及新发展、技术和创新。感兴趣的主题包括:

乳房成像

胸部

治疗并发症

耳鼻喉

胃肠道

肝胆胰

成像生物标志物

介入

淋巴瘤

肿瘤反应测量

分子功能成像

肌肉骨骼

神经肿瘤学

核医学

儿科。

值得一提的是,Cancer Imaging已成功入选 SCIE(科学引文索引扩展板) 等国际知名数据库,这进一步彰显了其作为国际优秀期刊的卓越地位和广泛影响力。自创刊以来,该杂志一直保持着1 issue/year的出版周期,以高质量、高水平的学术内容著称。在JCR(Journal Citation Reports)分区等级中,该期刊荣获Q1评级。此外,其CiteScore指数达到7,该期刊2023年的影响因子达到3.5,再次验证了其优秀学术水平。

Cancer Imaging是一本开放获取期刊,但其高质量的学术内容和广泛的影响力使其成为了医学-ONCOLOGY研究领域不可或缺的重要刊物。无论是对于学者、研究人员还是学术界来说,该期刊都是一份不可或缺的重要资源。

期刊指数

中科院SCI分区
CiteScore指数
自引率
发文量

中科院SCI分区是中国科学院对SCI期刊进行的一种分类和评级。在学术界,中科院SCI分区被广泛应用于科研业绩奖励、职称评审等方面。许多高校和科研单位会按照中科院SCI分区的标准来加权计算科研成果的影响力。因此,对于科研工作者来说,了解中科院SCI分区的标准和方法,以及具体的分区结果,对于评估自己的科研成果和选择合适的期刊发表论文都非常重要。

CiteScore(或称为引用指数)是由全球著名学术出版商Elsevier于2016年12月基于Scopus数据源推出的期刊评价指标。CiteScore指数能够反映期刊在较长时间内的平均影响力。通过计算期刊过去四年内发表的文章被引用的次数,这使得该指标能够更准确地评估期刊的影响力和学术价值。

自引率的计算公式为:自引率 = (期刊自己发表的文章被自己引用的次数) / (期刊自己发表的文章总数)。其中,期刊自己发表的文章指的是该期刊所发表的所有论文,包括文章、综述、简报、通讯等各类论文。如果自引率过高,可能会影响到该期刊的学术声誉和权威性。

中科院分区表

中科院 SCI 期刊分区 2023年12月升级版

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
医学 2区
ONCOLOGY 肿瘤学 RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING 核医学
2区 2区

JCR 分区(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:ONCOLOGY SCIE Q2 107 / 322

66.9%

学科:RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING SCIE Q1 38 / 204

81.6%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:ONCOLOGY SCIE Q1 78 / 322

75.93%

学科:RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING SCIE Q1 42 / 204

79.66%

CiteScore 分区(2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
7 1.227 1.416
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Medicine 小类:Radiology, Nuclear Medicine and Imaging Q1 48 / 333

85%

大类:Medicine 小类:Radiological and Ultrasound Technology Q1 13 / 63

80%

大类:Medicine 小类:Oncology Q1 99 / 404

75%

文章摘录

  • Variability of radiotherapy volume delineation: PSMA PET/MRI and MRI based clinical target volume and lymph node target volume for high-risk prostate cancer Author: Liu, Lin-Lin; Zhu, Lei-Lei; Lu, Zhen-Guo; Sun, Jun-Die; Zhao, Jun; Wang, Hai-Feng; Xiang, Zuo-Lin Journal: CANCER IMAGING. 2023; Vol. 23, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1186/s40644-022-00518-7
  • Amide Proton Transfer-weighted MRI combined with serum prostate-specific antigen levels for differentiating malignant prostate lesions from benign prostate lesions: a retrospective cohort study Author: Yang, Lu; Wang, Lei; Tan, Yuchuan; Dan, Hanli; Xian, Peng; Zhang, Yipeng; Tan, Yong; Lin, Meng; Zhang, Jiuquan Journal: CANCER IMAGING. 2023; Vol. 23, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1186/s40644-022-00515-w
  • Associations of muscle and adipose tissue parameters with long-term outcomes in middle and low rectal cancer: a retrospective cohort study Author: Liu, Jiyang; Yu, Xiongfeng; Huang, Xueqing; Lai, Qingquan; Chen, Jieyun Journal: CANCER IMAGING. 2023; Vol. 23, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1186/s40644-022-00514-x
  • Semiautomated pelvic lymph node treatment response evaluation for patients with advanced prostate cancer: based on MET-RADS-P guidelines Author: Liu, Xiang; Zhu, Zemin; Wang, Kexin; Zhang, Yaofeng; Li, Jialun; Wang, Xiangpeng; Zhang, Xiaodong; Wang, Xiaoying Journal: CANCER IMAGING. 2023; Vol. 23, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1186/s40644-023-00523-4
  • Automated deep-learning system in the assessment of MRI-visible prostate cancer: comparison of advanced zoomed diffusion-weighted imaging and conventional technique Author: Hu, Lei; Fu, Caixia; Song, Xinyang; Grimm, Robert; Von Busch, Heinrich; Benkert, Thomas; Kamen, Ali; Lou, Bin; Huisman, Henkjan; Tong, Angela; Penzkofer, Tobias; Choi, Moon Hyung; Shabunin, Ivan; Winkel, David; Xing, Pengyi; Szolar, Dieter; Coakley, Fergus; Shea, Steven; Szurowska, Edyta; Guo, Jing-yi; Li, Liang; Li, Yue-hua; Zhao, Jun-gong Journal: CANCER IMAGING. 2023; Vol. 23, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1186/s40644-023-00527-0
  • Tumor size measurements of pancreatic cancer with neoadjuvant therapy based on RECIST guidelines: is MRI as effective as CT? Author: Yang, Panpan; Mao, Kuanzheng; Gao, Yisha; Wang, Zhen; Wang, Jun; Chen, Yufei; Ma, Chao; Bian, Yun; Shao, Chengwei; Lu, Jianping Journal: CANCER IMAGING. 2023; Vol. 23, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1186/s40644-023-00528-z
  • Nomogram based on spectral CT quantitative parameters and typical radiological features for distinguishing benign from malignant thyroid micro-nodules Author: Song, Zuhua; Li, Qian; Zhang, Dan; Li, Xiaojiao; Yu, Jiayi; Liu, Qian; Li, Zongwen; Huang, Jie; Zhang, Xiaodi; Tang, Zhuoyue Journal: CANCER IMAGING. 2023; Vol. 23, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1186/s40644-023-00525-2
  • Predicting prognosis of nasopharyngeal carcinoma based on deep learning: peritumoral region should be valued Author: Li, Song; Wan, Xia; Deng, Yu-Qin; Hua, Hong-Li; Li, Sheng-Lan; Chen, Xi-Xiang; Zeng, Man-Li; Zha, Yunfei; Tao, Ze-Zhang Journal: CANCER IMAGING. 2023; Vol. 23, Issue 1, pp. -. DOI: 10.1186/s40644-023-00530-5

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