ISSN:
1662-453X
Wydawca:
Frontiers Media
Dyscypliny:
- informatyka techniczna i telekomunikacja (Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych)
- inżynieria biomedyczna (Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych)
- biologia medyczna (Dziedzina nauk medycznych i nauk o zdrowiu)
- nauki farmaceutyczne (Dziedzina nauk medycznych i nauk o zdrowiu)
- nauki medyczne (Dziedzina nauk medycznych i nauk o zdrowiu)
- nauki o zdrowiu (Dziedzina nauk medycznych i nauk o zdrowiu)
- technologia żywności i żywienia (Dziedzina nauk rolniczych)
- psychologia (Dziedzina nauk społecznych)
- biotechnologia (Dziedzina nauk ścisłych i przyrodniczych)
- nauki biologiczne (Dziedzina nauk ścisłych i przyrodniczych)
Punkty Ministerialne: Pomoc
Rok | Punkty | Lista |
---|---|---|
Rok 2024 | 100 | Ministerialna lista czasopism punktowanych 2024 |
Rok | Punkty | Lista |
---|---|---|
2024 | 100 | Ministerialna lista czasopism punktowanych 2024 |
2023 | 140 | Lista ministerialna czasopism punktowanych 2023 |
2022 | 100 | Lista ministerialna czasopism punktowanych (2019-2022) |
2021 | 100 | Lista ministerialna czasopism punktowanych (2019-2022) |
2020 | 100 | Lista ministerialna czasopism punktowanych (2019-2022) |
2019 | 100 | Lista ministerialna czasopism punktowanych (2019-2022) |
2018 | 30 | A |
2017 | 30 | A |
2016 | 30 | A |
2015 | 30 | A |
2014 | 10 | B |
2013 | 10 | B |
Model czasopisma:
Open Access
Punkty CiteScore:
Rok | Punkty |
---|---|
Rok 2023 | 6.2 |
Rok | Punkty |
---|---|
2023 | 6.2 |
2022 | 6.8 |
2021 | 6.6 |
2020 | 5.4 |
2019 | 5.1 |
2018 | 5.6 |
2017 | 5.7 |
2016 | 5.6 |
2015 | 5.2 |
2014 | 5 |
2013 | 5.3 |
2012 | 4.2 |
2011 | 3.5 |
Impact Factor:
Zaloguj się aby zobaczyć Współczynnik Impact Factor dla tego czasopisma
Sherpa Romeo:
Prace opublikowane w tym czasopiśmie
Filtry
wszystkich: 2
Katalog Czasopism
Rok 2023
-
Intracranial hemorrhage detection in 3D computed tomography images using a bi-directional long short-term memory network-based modified genetic algorithm
PublikacjaIntroduction: Intracranial hemorrhage detection in 3D Computed Tomography (CT) brain images has gained more attention in the research community. The major issue to deal with the 3D CT brain images is scarce and hard to obtain the labelled data with better recognition results. Methods: To overcome the aforementioned problem, a new model has been implemented in this research manuscript. After acquiring the images from the Radiological...
Rok 2021
wyświetlono 829 razy