Medical Image Analysis是一本医学方向的期刊，创刊于1996年，由Elsevier出版。现任主编是Nicholas Ayache和James Duncan。期刊ISSN号：1361-8415，EISSN号：1361-8423。最新影响因子为10.7分。

官网链接：https://www.journals.elsevier.com/medical-image-analysis

Medical Image Analysis在中科院分区（最新升级版）：大类学科-医学1区；小类学科：计算机：人工智能1区；计算机：跨学科应用1区；工程：生物医学1区；核医学1区；是Top期刊，否综述期刊。

在JCR分区：为Q1区。

在计算机科学、人工智能排第9名，位Q1区；

在计算机科学、跨学科应用排第4名，位Q1区；

在工程、生物医学排第6名，位Q1区；

在放射学、核医学和医学成像排第3名，位Q1区。

Medical Image Analysis的影响因子整体比较平稳，近年小幅度下降。2019-2020年度为11.148分，2020-2021年度为8.545分，2021-2022年度为13.828分，2022-2023年度为10.9分，最新影响因子为10.7分。

根据期刊官网给出的审稿时间的相关数据，从投稿到做第一次决定平均用时264天，从收到接受决定到首次在线发表的平均天数为8天。

以下是在官网随机选择的几篇文章，这本期刊的审稿速度比较慢，通常七个月左右可完成接收。

第一篇是Research类型的文章“A Bayesian network for simultaneous keyframe and landmark detection in ultrasonic cine”，于2023年10月30日投稿，2024年5月30日接收，从投稿到接收用时七个多月。

第二篇Research类型文章“Alzheimer’s disease diagnosis from multi-modal data via feature inductive learning and dual multilevel graph neural network”，于2023年9月12日投稿，2024年5月17接受接收，从投稿到接收用时八个多月。

第三篇Research类型文章“Towards long-tailed, multi-label disease classification from chest X-ray: Overview of the CXR-LT challenge”，于2023年10月24日投稿，2024年5月27日接收，从投稿到接收用时七个多月。

根据Web of Science收录论文（Article、Review Article、Editorial Material）的统计上，Medical Image Analysis从1996年至今，共收录2847篇。文章类型上，以Article为主，共2709篇，占比约95%；其次是Editorial Material类型，为79篇，占比约为3%；Review Article类型的文章42篇，占比约为1%。

根据WOS收录的文章来看，期刊的年发文量近两年变动较大,2021年发文量较多。2020年163篇，2021年427篇，2022年291篇，2023年264篇，截止到目前，2024年期刊被SCI收录的论文已有148篇。

目前期刊总计发文量为2847篇，其中发文量最多的为美国学者，共1100篇，占比约38.6%；第二名是中国学者，共发文669篇，占比约为23.4%；英国学者发文491篇，发文量排名第三，占比约17.2%。

在不同发文机构中，排名第一的是伦敦大学，发文217篇，占比约为8%。排名第二的是法国国家科学研究中心，发文165篇，占比约为6%。排名第三的是哈佛大学，发文159篇，占比约为6%。

根据Medical Image Analysis的自引率趋势，这本期刊往年的自引率高，2021-2022年度高达11%。2020-2021年度为6%，2021-2022年度的自引率为11%，2022-2023年度为6.4%,2023-2024年度为5.6%，可以暂时不用担心自引率的问题。

版面费

Medical Image Analysis期刊不开放OA访问，Gold OA文章占比为36.77%。版面费为3970美元，约合人民币28386元。

文章类型：

Article、Review Article、Editorial Material等

研究方向：

Medical Image Analysis为传播医学和生物图像分析领域的新研究成果提供了一个论坛，特别强调了将计算机视觉、虚拟现实和机器人技术应用于生物医学成像问题的相关努力。

该期刊出版了最高质量的原创论文，为处理、分析和利用医学和生物图像的基础科学做出了贡献。该杂志对在所有空间尺度上利用生物医学图像数据集的方法很感兴趣，从分子/细胞成像到组织/器官成像。 

这本期刊位于JCRQ1区，影响因子高，自引率高，期刊年发文量稳定。审稿速度较慢，版面费较低。推荐指数4颗星。