医学影像AI论文如何发高分期刊？三类写作路线全解析
医学影像AI论文如何发高分期刊？三类写作路线全解析
近年来，医工交叉领域，特别是医学影像AI方向的SCI论文数量快速增长。本文将结合作者多年的研究经验，分享该领域论文写作与投稿的策略。
首先需要明确的是，医工交叉方向的研究非常依赖于人脉和数据资源。如果没有医院数据和标注资源，想发表高分期刊的难度会大大增加。虽然也有研究者仅依靠公开数据集设计创新性网络结构发表在顶级期刊，但这种情况毕竟是少数。
论文写作路线
根据作者的经验，医工交叉（影像AI）方向的论文主要有以下几种写作路线：
1. 纯模型与算法路线
这类论文主要依靠研究者设计新颖的网络结构，在特定任务上（如图像分割）达到新的SOTA（State of The Art）。论文的重点在于模型与算法的创新，会进行大量模型对比和消融实验。虽然不完全依赖医院数据，但通常也会收集一两家医院的数据作为补充。
这类研究的目标期刊通常是TMI（IEEE Transactions on Medical Imaging）和MIA（Medical Image Analysis）。如果创新性不足或数据质量一般，也可以选择一些4-7分的二区期刊，如：
- Computer Methods and Programs in Biomedicine
- Biomedical Signal Processing and Control
- Computerized Medical Imaging and Graphics
- European Radiology
2. 多中心、大队列研究路线
这类研究需要较强的临床资源支持，通常需要大三甲医院的主任级专家牵头才能调动相关资源。论文在数据、算法、临床等各个维度都会进行深入探讨，目标期刊包括：
- Radiology
- Nature Communications
- npj Digital Medicine
如果资源有限，也可以选择前面提到的二区期刊作为备选。
3. 临床验证类研究
这类研究主要基于已开发的AI影像分析软件，进行多中心的回顾性或前瞻性临床验证，评估其在具体临床问题中的表现。这类研究的质量参差不齐，优秀的大型RCT（随机对照试验）研究可以发表在高水平期刊，而质量一般的可能只能选择较低水平的期刊。
期刊选择建议
值得一提的是，科睿唯安近期公布了2023年各期刊的JCR影响因子，医工和医学影像类期刊普遍有所下降。目前5分以上的期刊已经算是该领域的top期刊，10分以上更是难得。因此，建议研究者在投稿时要更加谨慎，珍惜每一次投稿机会。