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生物医学中的计算机方法和程序

英文名称:Computer Methods And Programs In Biomedicine   国际简称:COMPUT METH PROG BIO
《Computer Methods And Programs In Biomedicine》杂志由Elsevier Ireland Ltd出版社出版,本刊创刊于1985年,发行周期Monthly,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-COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS事业的进步提供了有力的支撑。
中科院分区
医学
大类学科
0169-2607
ISSN
1872-7565
E-ISSN
预计审稿速度: 约4月 约14.1周
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

生物医学中的计算机方法和程序杂志简介

出版商:Elsevier Ireland Ltd
出版语言:English
TOP期刊:
出版地区:NETHERLANDS
是否预警:

是否OA:未开放

出版周期:Monthly
出版年份:1985
中文名称:生物医学中的计算机方法和程序

生物医学中的计算机方法和程序(国际简称COMPUT METH PROG BIO,英文名称Computer Methods And Programs In Biomedicine)是一本未开放获取(OA)国际期刊,自1985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CHINA MAINLAND、USA、Pakistan、India、Spain、Taiwan、Iran、Saudi Arabia、Australia、Italy等国家和地区的研究者在《Computer Methods And Programs In Biomedicine》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211篇、2015年:发表文章119篇、2016年:发表文章270篇、2017年:发表文章225篇、2018年:发表文章283篇、2019年:发表文章247篇、2020年:发表文章531篇、2021年:发表文章561篇、2022年:发表文章591篇、2023年:发表文章514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。《Computer Methods And Programs In Biomedicine》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:4.9
  • 文章自引率:0.0655...
  • Gold OA文章占比:23.61%
  • CiteScore:12.3
  • 年发文量:514
  • 开源占比:0.1209
  • SJR指数:1.189
  • H-index:83
  • SNIP指数:1.641
  • OA被引用占比:0.0350...
  • 出版国人文章占比:0.15

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:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q1 31 / 169

82%

学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q1 20 / 143

86.4%

学科:ENGINEERING, BIOMEDICAL SCIE Q1 30 / 122

75.8%

学科:MEDICAL INFORMATICS SCIE Q1 9 / 44

80.7%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS SCIE Q1 36 / 169

78.99%

学科:COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS SCIE Q1 20 / 143

86.36%

学科:ENGINEERING, BIOMEDICAL SCIE Q1 22 / 122

82.38%

学科:MEDICAL INFORMATICS SCIE Q1 8 / 44

82.95%

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
COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS 计算机:跨学科应用 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS 计算机:理论方法 ENGINEERING, BIOMEDICAL 工程:生物医学 MEDICAL INFORMATICS 医学:信息
2区 2区 2区 2区

CiteScore(2024年最新版)

CiteScore 排名
CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
12.3 1.189 1.641
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Computer Science 小类:Computer Science Applications Q1 61 / 817

92%

大类:Computer Science 小类:Software Q1 35 / 407

91%

大类:Computer Science 小类:Health Informatics Q1 14 / 138

90%

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 METH PROG BIO 317
2 IEEE T BIO-MED ENG 169
3 IEEE T MED IMAGING 123
4 COMPUT BIOL MED 120
5 PLOS ONE 114
6 J BIOMECH 93
7 EXPERT SYST APPL 82
8 INT J HEAT MASS TRAN 79
9 IEEE T PATTERN ANAL 77
10 IEEE J BIOMED HEALTH 75
序号 被他刊引用情况 引用次数
1 IEEE ACCESS 376
2 COMPUT METH PROG BIO 317
3 BIOMED SIGNAL PROCES 124
4 SENSORS-BASEL 122
5 COMPUT BIOL MED 120
6 APPL SCI-BASEL 104
7 J MED SYST 103
8 SCI REP-UK 88
9 PLOS ONE 79
10 MULTIMED TOOLS APPL 67

高引用文章

  • Deep learning for healthcare applications based on physiological signals: A review引用次数:109
  • NiftyNet: a deep-learning platform for medical imaging引用次数:71
  • Automated EEG-based screening of depression using deep convolutional neural network引用次数:52
  • Blood vessel segmentation algorithms - Review of methods, datasets and evaluation metrics引用次数:50
  • A deep learning-based multi-model ensemble method for cancer prediction引用次数:49
  • Deep Convolutional Neural Networks for breast cancer screening引用次数:47
  • Skin lesion segmentation in dermoscopy images via deep full resolution convolutional networks引用次数:46
  • Simultaneous detection and classification of breast masses in digital mammograms via a deep learning YOLO-based CAD system引用次数:45
  • Fully developed slip flow in a concentric annuli via single and dual phase nanofluids models引用次数:41
  • A new approach for arrhythmia classification using deep coded features and LSTM networks引用次数:40
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