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生物学和医学中的计算机

英文名称:Computers In Biology And Medicine   国际简称:COMPUT BIOL MED
《Computers In Biology And Medicine》杂志由Elsevier Ltd出版社出版,本刊创刊于1970年,发行周期Bimonthly,每期杂志都汇聚了全球医学领域的最新研究成果,包括原创论文、综述文章、研究快报等多种形式,内容涵盖了医学的各个方面,为读者提供了全面而深入的学术视野,为医学-BIOLOGY事业的进步提供了有力的支撑。
中科院分区
医学
大类学科
0010-4825
ISSN
1879-0534
E-ISSN
预计审稿速度: 约10.5个月
杂志简介 期刊指数 WOS分区 中科院分区 CiteScore 学术指标 高引用文章

生物学和医学中的计算机杂志简介

出版商:Elsevier Ltd
出版语言:English
TOP期刊:
出版地区:UNITED STATES
是否预警:

是否OA:未开放

出版周期:Bimonthly
出版年份:1970
中文名称:生物学和医学中的计算机

生物学和医学中的计算机(国际简称COMPUT BIOL MED,英文名称Computers In Biology And Medicine)是一本未开放获取(OA)国际期刊,自1970年创刊以来,始终站在医学研究的前沿。该期刊致力于发表在医学领域各个方面达到最高科学标准和具有重要性的研究成果。全面反映该学科的发展趋势,为医学事业的进步提供了有力的支撑。期刊严格遵循职业道德标准,对于任何形式的抄袭行为,无论是文字还是图形,一旦查实,均可能导致稿件被拒绝。

近年来,来自USA、CHINA MAINLAND、India、England、Italy、Iran、France、Canada、GERMANY (FED REP GER)、Japan等国家和地区的研究者在《Computers In Biology And Medicine》上发表了大量的高质量文章。该期刊内容丰富,包括原创研究、综述文章、专题观点、论文预览、专家意见等多种类型,旨在为全球该领域研究者提供广泛的学术交流平台和灵感来源。

在过去几年中,该期刊保持了稳定的发文量和综述量,具体数据如下:

2014年:发表文章207篇、2015年:发表文章299篇、2016年:发表文章274篇、2017年:发表文章278篇、2018年:发表文章303篇、2019年:发表文章341篇、2020年:发表文章383篇、2021年:发表文章889篇、2022年:发表文章1123篇、2023年:发表文章1241篇。这些数据反映了期刊在全球医学领域的影响力和活跃度,同时也展示了其作为学术界和工业界研究人员首选资源的地位。《Computers In Biology And Medicine》将继续致力于推动医学领域的知识传播和科学进步,为全球医学问题的解决贡献力量。

期刊指数

  • 影响因子:7
  • 文章自引率:0.1038...
  • Gold OA文章占比:19.90%
  • CiteScore:11.7
  • 年发文量:1241
  • 开源占比:0.124
  • SJR指数:1.481
  • H-index:75
  • SNIP指数:1.706
  • OA被引用占比:0.0351...
  • 出版国人文章占比:0.11

WOS期刊SCI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:BIOLOGY SCIE Q1 7 / 109

94%

学科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q1 18 / 169

89.6%

学科:ENGINEERING, BIOMEDICAL SCIE Q1 16 / 122

87.3%

学科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY SCIE Q1 2 / 65

97.7%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:BIOLOGY SCIE Q1 8 / 109

93.12%

学科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q1 15 / 169

91.42%

学科:ENGINEERING, BIOMEDICAL SCIE Q1 9 / 122

93.03%

学科:MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY SCIE Q1 5 / 65

93.08%

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
BIOLOGY 生物学 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY 数学与计算生物学 COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机:跨学科应用 ENGINEERING, BIOMEDICAL 工程:生物医学
1区 1区 2区 2区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
11.7 1.481 1.706
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Computer Science 小类:Computer Science Applications Q1 71 / 817

91%

大类:Computer Science 小类:Health Informatics Q1 15 / 138

89%

学术指标分析

影响因子和CiteScore
自引率

影响因子:指某一期刊的文章在特定年份或时期被引用的频率,是衡量学术期刊影响力的一个重要指标。影响因子越高,代表着期刊的影响力越大 。

CiteScore:该值越高,代表该期刊的论文受到更多其他学者的引用,因此该期刊的影响力也越高。

自引率:是衡量期刊质量和影响力的重要指标之一。通过计算期刊被自身引用的次数与总被引次数的比例,可以反映期刊对于自身研究内容的重视程度以及内部引用的情况。

年发文量:是衡量期刊活跃度和研究产出能力的重要指标,年发文量较多的期刊可能拥有更广泛的读者群体和更高的学术声誉,从而吸引更多的优质稿件。

期刊互引关系
序号 引用他刊情况 引用次数
1 COMPUT BIOL MED 366
2 PLOS ONE 214
3 IEEE T BIO-MED ENG 211
4 IEEE T MED IMAGING 197
5 CIRCULATION 132
6 NUCLEIC ACIDS RES 131
7 BIOINFORMATICS 130
8 COMPUT METH PROG BIO 120
9 MED IMAGE ANAL 118
10 NEUROIMAGE 118
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 IEEE ACCESS 375
2 COMPUT BIOL MED 366
3 COMPUT METH PROG BIO 120
4 BIOMED SIGNAL PROCES 110
5 SENSORS-BASEL 98
6 SCI REP-UK 89
7 MULTIMED TOOLS APPL 82
8 ARTIF INTELL MED 76
9 APPL SCI-BASEL 72
10 J MECH MED BIOL 68

高引用文章

  • Deep convolutional neural network for the automated detection and diagnosis of seizure using EEG signals引用次数:203
  • A novel wavelet sequence based on deep bidirectional LSTM network model for ECG signal classification引用次数:81
  • Arrhythmia detection using deep convolutional neural network with long duration ECG signals引用次数:79
  • Automated diagnosis of arrhythmia using combination of CNN and LSTM techniques with variable length heart beats引用次数:77
  • Application of stacked convolutional and long short-term memory network for accurate identification of CAD ECG signals引用次数:49
  • A Long Short-Term Memory deep learning network for the prediction of epileptic seizures using EEG signals引用次数:47
  • Cascaded LSTM recurrent neural network for automated sleep stage classification using single-channel EEG signals引用次数:39
  • Detecting atrial fibrillation by deep convolutional neural networks引用次数:39
  • Brain tumor classification using deep CNN features via transfer learning引用次数:35
  • Survey on deep learning for radiotherapy引用次数:33
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