医学影像领域的国际顶刊，尤其是被中科院列为一区 Top 期刊的，

主要包括以下几本。这些期刊在医学、工程、人工智能与影像交叉领域具有极高影响力，是科研人员冲击高水平成果的首选目标。

✅ 中科院一区 Top 期刊（医学影像方向）

1.《Medical Image Analysis》（MedIA）

• 影响因子（2024）：10.7–10.9
• 出版社：Elsevier
• 中科院分区：医学大类1区 Top；小类包括计算机跨学科应用、生物医学工程等均为1区
• 特点：
  • 偏重深度学习、图像分割、配准、重建、多模态融合等算法创新；
  • 审稿严格，录用率约25%；
  • 对国人友好（中国投稿量全球第一）；
  • 混合OA，开放出版版面费约3970美元。
• 定位：医学影像分析领域的“天花板”，与 TMI 并称双雄。

2.《IEEE Transactions on Medical Imaging》（TMI）

• 影响因子（2024）：8.9–9.8
• 出版社：IEEE
• 中科院分区：医学、生物医学工程、核医学、成像科学等小类均为1区 Top
• 特点：
  • 强调医工交叉，涵盖硬件、算法、系统、临床验证；
  • 收稿方向包括：图像采集、重建、处理、AI、可视化等；
  • 年发文量约300+ 篇，审稿专业、周期约6–10个月；
  • IEEE 旗下旗舰刊，学术声誉极高。
• 定位：工程技术驱动型医学影像顶刊。

🔍 其他常被提及但需注意分区的期刊

⚠️ 注意：虽然Radiology（主刊）IF 很高（29+），但它更偏向临床放射诊断，对纯算法或工程类研究接受度较低；而Radiology: AI虽热门，截至2025年仍为中科院2区，未进入一区 Top。

📌 总结：医学影像领域真正的“中科院一区 Top 专刊”只有两本

这两本期刊被国内外高校普遍认定为医学影像方向的最高水平代表作，发表难度大、认可度高，是申请人才计划、评奖评优、博士毕业（尤其985/顶尖机构）的重要支撑。

如需冲击顶刊，建议根据研究内容侧重选择：

• 偏算法/模型/理论→ 投MedIA
• 偏成像/重建/系统/多模态硬件结合→ 投TMI

当然可以！在冲击MedIA或TMI未果、或希望平衡发表周期与期刊影响力的情况下，以下是一些医学影像领域认可度高、中科院分区良好（尤其二区及以上）、审稿相对合理、对国人较友好的期刊推荐。这些期刊可作为：

• 博士毕业/项目结题的保底选择
• 快速发表高质量工作的平台
• 向顶刊过渡的“跳板”

✅ 中科院二区及以上（含部分一区非Top）医学影像相关期刊推荐

1.IEEE Transactions on Biomedical Engineering（TBME）

• 影响因子（2024）：~5.8
• 中科院分区：工程技术：生物医学1区（非Top），医学大类2区
• 特点：
  • IEEE 旗下老牌权威期刊，涵盖生物医学信号与图像处理；
  • 接受医学图像分析、重建、配准、AI辅助诊断等；
  • 审稿较 TMI 略快（约4–7个月），录用率稍高；
  • 对工程实现和生物医学意义有要求。
• 适合方向：医工交叉、算法+生理/临床背景结合。

2.Computerized Medical Imaging and Graphics（CMIG）

• 影响因子（2024）：~6.5
• 中科院分区：计算机：跨学科应用2区；医学：成像科学2区
• 出版社：Elsevier
• 特点：
  • 专注医学图像计算，是 MedIA 的“姊妹刊”；
  • 审稿速度较快（平均3–5个月），接受率高于 MedIA；
  • 对创新性要求适中，强调技术完整性和实验充分性；
  • 国人投稿占比高，编辑较熟悉中国研究。
• 适合方向：图像分割、配准、三维可视化、深度学习应用。

💡 小贴士：很多团队先投 MedIA 被拒后转投 CMIG 成功率较高。

3.Medical Physics

• 影响因子（2024）：~4.5
• 中科院分区：医学：放射学与医学影像2区；物理：核物理2区
• 出版社：AAPM（美国医学物理学会）
• 特点：
  • 强调物理建模、成像物理、剂量计算、放疗图像引导；
  • 若研究涉及 CT/MRI/PET 物理重建、伪影校正、低剂量成像等，非常对口；
  • 审稿专业，但对纯黑盒深度学习接受度较低；
  • 需体现物理或临床物理意义。
• 适合方向：医学成像物理、放射治疗、图像引导干预。

4.NeuroImage

• 影响因子（2024）：~5.7
• 中科院分区：神经科学1区；医学：成像科学2区
• 出版社：Elsevier
• 特点：
  • 聚焦脑成像（fMRI, DTI, sMRI, EEG/MEG融合等）；
  • 接受方法学论文（如新配准/分割/连接组分析方法），但需有神经科学应用场景；
  • 若工作基于 ADNI、HCP、UK Biobank 等脑数据库，匹配度高；
  • 方法需开源，实验需充分验证。
• 适合方向：脑图像分析、神经影像AI、认知/疾病 biomarker 发现。

5.IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics（JBHI）

• 影响因子（2024）：~7.7
• 中科院分区：医学：信息学1区；工程技术：生物医学2区
• 特点：
  • 偏重健康信息学、智能诊疗系统、多模态数据融合；
  • 医学图像常作为多源数据之一（如结合电子病历、基因、穿戴设备）；
  • 接受端到端临床决策支持系统；
  • 审稿较快（3–6个月），近年发文量增长较快。
• 注意：纯图像算法若无临床/信息学整合，易被拒。
• 适合方向：AI辅助诊断系统、多模态融合、临床部署导向研究。

6.Pattern Recognition（PR）

• 影响因子（2024）：~8.0
• 中科院分区：计算机：人工智能2区（部分年份为1区）
• 特点：
  • 通用模式识别顶刊，接受医学图像作为应用案例；
  • 要求方法具有普适性，不能仅针对某一种医学任务；
  • 创新性要求高，但若方法通用性强（如新损失函数、新架构），可尝试；
  • 审稿严格但公平。
• 适合方向：通用图像分析方法 + 医学验证。

📌 快速参考表

🔔 温馨建议

• 优先匹配研究内容与期刊 scope：避免因“方向不符”被 desk reject。
• 关注 Special Issue：上述期刊常设医学影像/AI专题，截稿灵活、审稿快、录用率略高。
• 开源代码 + 公共数据集：显著提升录用概率，尤其在 MedIA/TMI/CMIG/NeuroImage。
• 慎投“水刊”：如Biomedical Signal Processing and Control（IF5.1，但近年口碑下滑）、Computers in Biology and Medicine（CBM，IF7.7，但争议较大，部分单位不认作高水平成果）。

其他顶刊顶会

在医学影像（Medical Imaging）领域，除了你已了解的顶刊（如IEEE TMI、Medical Image Analysis）和顶会 MICCAI，还有多个重要国际会议和高水平期刊，它们共同构成了该领域的完整学术生态。下面按“顶会 + 其他重要会议”和“顶刊 + 高水平期刊”分类系统梳理，并标注其影响力、定位与适用场景。

一、医学影像领域的重要国际会议

✅ 1.MICCAI（International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention）

• 地位：医学影像计算领域No.1 顶会，相当于 CVPR 在计算机视觉中的地位。
• 频率：每年一届
• 接受率：~29%（近年投稿超3500篇）
• 出版：Springer LNCS（EI/SCI 收录）
• 特点：聚焦图像分割、配准、重建、AI辅助干预、手术导航等。
• 适合：算法创新、深度学习、多模态融合等前沿工作。

✅ 2.IPMI（Information Processing in Medical Imaging）

• 地位：理论最强、最难中的会议，被誉为“医学影像界的 NeurIPS”。
• 频率：每两年一届（奇数年）
• 接受率：<20%（通常只收 40–60 篇）
• 特点：
  • 强调数学建模、统计推断、信息论、贝叶斯方法；
  • 不追求工程效果，重理论严谨性；
  • 很多 MICCAI 大牛也未必中过 IPMI。
• 适合：概率图模型、变分方法、生成模型理论等。

📌 小知识：IPMI 是闭门会议（需邀请+投稿），氛围更学术、更小众。

✅ 3.MIDL（International Conference on Medical Imaging with Deep Learning）

• 地位：专注深度学习的新兴顶会，发展迅猛。
• 频率：每年一届
• 接受率：~30%
• 特点：
  • 只接收深度学习 + 医学影像的工作；
  • 开放评审、开源文化浓厚；
  • 接受短文（short paper）和长文（full paper）；
  • 与 MICCAI 时间接近，常作为“备胎”或“补充”。
• 适合：新型网络架构、自监督/弱监督学习、不确定性估计等。

🔸 4.ISBI（IEEE International Symposium on Biomedical Imaging）

• 地位：IEEE 主办，偏信号与成像基础，接受度较高。
• 频率：每年一届
• 接受率：~40%
• 特点：
  • 覆盖范围广：从 MRI 物理、超声波束形成，到图像分析；
  • 创新性要求低于 MICCAI，适合初步想法验证；
  • 常作为 MICCAI 的“练兵场”。
• 适合：成像物理、重建算法、早期 AI 应用。

🔸 5.CVPR / ICCV / ECCV / NeurIPS / ICML

• 地位：通用人工智能/计算机视觉顶会
• 与医学影像关系：
  • 若你的方法具有通用性（如新损失函数、新架构、新训练策略），且在医学数据上验证，可尝试投稿；
  • 近年有多篇医学影像工作发表于 CVPR/NeurIPS（如 nnU-Net 后续工作、MedSAM 等）；
  • 影响力远超 MICCAI（尤其在工业界和大模型圈）。
• 注意：审稿人可能不熟悉医学背景，需强调通用价值。

其他会议（区域性或交叉型）

二、医学影像领域的顶级与高水平期刊（中科院分区参考）

✅ 中科院一区 Top 期刊（公认的“双顶刊”）

✅ 这两本是唯一被广泛认可的医学影像专刊顶刊。

✅ 中科院一区（非Top）或二区高影响力期刊

⚠️ 谨慎选择的期刊（虽IF高但争议大）

三、总结：如何选择？