医学顶级期刊

序号

英文期刊名

中文期刊名

2016IF

2017IF

涨跌情况

1

CA-A Cancer Journal For Clinicians

《癌》

187.040

244.585

30.77%

2

New England Journal Of Medicine

《新英格兰医学杂志》

72.406

79.258

9.46%

3

Nature Reviews Drug Discovery

《自然评论:药物发现》

57.000

50.167

-11.99%

4

Chemical Reviews

《化学评论》

47.928

52.613

9.78%

5

Lancet

《柳叶刀》

47.831

53.254

11.34%

6

JAMA-Journal of The American Medical Association

《美国医学协会杂志》

44.405

47.661

7.33%

7

Nature

《自然》

40.137

41.577

3.59%

8

Science

《科学》

37.205

41.058

10.36%

9

Cell

《细胞》

30.410

31.398

3.25%

10

Cancer Cell

《癌细胞》

27.407

22.844

-16.65%

11

British Medical Journal

《英国医学杂志》

20.785

23.259

11.90%

12

Cell Research

《细胞研究》

15.606

15.393

-1.36%

13

Nature communications

《自然通讯》

12.124

12.353

1.89%

14

Scientific Reports

《科学报告》

4.259

4.112

-3.45%

15

PLoS One

《公共科学图书馆》系列期刊

2.806

2.776

-1.07%

16

Medicine

《医学》

1.803

2.02812.48%

https://www.sohu.com/a/237964107_777125 

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
### 关于医学图像分割的相关学术期刊 医学图像分割作为计算机视觉领域的重要分支之一,在临床诊断、手术规划以及疾病监测等方面具有广泛的应用价值。以下是几个与医学图像分割密切相关的高质量学术期刊: #### 1. **Medical Image Analysis (MedIA)** 这是一个专注于医学成像分析的顶级国际期刊,涵盖了从基础研究到实际应用的各种主题,包括但不限于图像分割算法的设计与优化[^2]。该期刊特别关注利用先进的计算技术和机器学习方法来解决复杂的医学图像处理问题。 #### 2. **IEEE Transactions on Medical Imaging (TMI)** 由电气和电子工程师协会(IEEE)出版,此刊主要发表有关生物医学影像获取、重建、显示及解释等方面的原创论文。它也是探讨如何通过深度学习改进传统医学图像分割性能的核心平台之一[^3]。 #### 3. **Journal of Digital Imaging (JDI)** 侧重于数字化医疗技术的发展及其在日常医疗服务中的实施情况,涉及的内容范围较广,其中包括了自动化或半自动化的医学图像分割解决方案的研究进展报告[^4]。 #### 4. **Computerized Medical Imaging and Graphics (CMIG)** 致力于促进跨学科合作交流,旨在推动计算机科学同放射学之间的融合创新。其收录的文章通常会讨论新型算法对于提高医学图像质量的作用机制,并探索这些新技术可能带来的社会经济效益评估标准等问题[^1]。 #### 5. **Physics in Medicine & Biology (PMB)** 虽然名字里提到物理二字,但实际上也经常刊登大量关于先进成像模态下目标区域精确划分的技术文章,尤其是在肿瘤边界定义方面有着深入论述的工作尤为突出。 以上列举出来的只是众多优秀刊物当中的部分代表而已;实际上还有许多其他同样优秀的专门针对特定类型的医学数据集或者应用场景而设立的小众型杂志可供查阅参考。 ```python # 示例代码:展示如何查询某数据库中所有符合条件的记录 import sqlite3 def search_journals(database_path, keyword): conn = sqlite3.connect(database_path) cursor = conn.cursor() query = f""" SELECT title FROM journals WHERE abstract LIKE '%{keyword}%'; """ results = cursor.execute(query).fetchall() for result in results: print(result) search_journals('medical_literature.db', 'image segmentation') ```
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