Jasjit S. Suri

1996–2026 年に発表

別表記
Jasjit S Suri
383
論文数
25,958
被引用数
84
h 指数
317
i10 指数

被引用数

Jasjit S. Suri の年別被引用数1972 年: 被引用 1 件1976 年: 被引用 1 件1994 年: 被引用 1 件1995 年: 被引用 1 件1996 年: 被引用 2 件1997 年: 被引用 2 件1998 年: 被引用 3 件1999 年: 被引用 3 件2000 年: 被引用 2 件2001 年: 被引用 22 件2002 年: 被引用 88 件2003 年: 被引用 12 件2004 年: 被引用 32 件2005 年: 被引用 44 件2006 年: 被引用 53 件2007 年: 被引用 62 件2008 年: 被引用 79 件2009 年: 被引用 111 件2010 年: 被引用 105 件2011 年: 被引用 156 件2012 年: 被引用 237 件2013 年: 被引用 303 件2014 年: 被引用 327 件2015 年: 被引用 423 件2016 年: 被引用 549 件2017 年: 被引用 583 件2018 年: 被引用 649 件2019 年: 被引用 893 件2020 年: 被引用 1,428 件2021 年: 被引用 1,789 件2022 年: 被引用 2,203 件2023 年: 被引用 1,492 件2024 年: 被引用 1,714 件2025 年: 被引用 1,046 件2026 年: 被引用 175 件1973〜1975 年は被引用が無いため表示していません1977〜1993 年は被引用が無いため表示していません

引用元

国・地域

この著者を引用した国・地域の世界地図アメリカ合衆国: 引用元論文 1,708 件、この内訳の 12.8%中国: 引用元論文 1,556 件、この内訳の 11.7%インド: 引用元論文 1,480 件、この内訳の 11.1%イタリア: 引用元論文 778 件、この内訳の 5.8%イギリス: 引用元論文 652 件、この内訳の 4.9%カナダ: 引用元論文 403 件、この内訳の 3%オーストラリア: 引用元論文 377 件、この内訳の 2.8%シンガポール: 引用元論文 336 件、この内訳の 2.5%マレーシア: 引用元論文 288 件、この内訳の 2.2%ドイツ: 引用元論文 286 件、この内訳の 2.2%スペイン: 引用元論文 284 件、この内訳の 2.1%韓国: 引用元論文 284 件、この内訳の 2.1%
0%12.8%その他 36.8%

分野

  • Medicine43.6%
  • Computer Science19.8%
  • Neuroscience18.5%
  • Engineering5.8%
  • Health Professions4.6%
  • Biochemistry, Genetics and Molecular Biology2.4%
  • その他5.3%

トピック

  • EEG and Brain-Computer Interfaces6.2%
  • Heart Rate Variability and Autonomic Control3.8%
  • Medical Image Segmentation Techniques3.5%
  • ECG Monitoring and Analysis3.3%
  • AI in cancer detection3.1%
  • Radiomics and Machine Learning in Medical Imaging2.6%
  • その他77.5%

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  1. Heart rate variability: a review

    著者: , , , , - Medical & Biological Engineering & Computing, Medical Biol. Eng. Comput. 2006 被引用: 2,803

  2. Economics of Artificial Intelligence in Healthcare: Diagnosis vs. Treatment

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , George D. Kitas, Mostafa M. Fouda, Seemant Chaturvedi, Mannudeep K. Kalra, Jasjit S. Suri - Healthcare 2022 被引用: 324

  3. Human activity recognition in artificial intelligence framework: a narrative review

    著者: , , , , , - Artificial Intelligence Review, Artif. Intell. Rev. 2022 被引用: 318

  4. Automated EEG analysis of epilepsy: A review

    著者: , , , , - Knowledge-Based Systems, Knowl. Based Syst. 2013 被引用: 829

  5. A Review on a Deep Learning Perspective in Brain Cancer Classification

    著者: , , , , , , , , , , , , - Cancers 2019 被引用: 460

  6. Multiclass magnetic resonance imaging brain tumor classification using artificial intelligence paradigm

    著者: , , , , , - Computers in Biology and Medicine, Comput. Biol. Medicine 2020 被引用: 250

  7. An artificial intelligence framework and its bias for brain tumor segmentation: A narrative review

    著者: , , , , , - Computers in Biology and Medicine, Comput. Biol. Medicine 2022 被引用: 132

  8. Role of Ensemble Deep Learning for Brain Tumor Classification in Multiple Magnetic Resonance Imaging Sequence Data

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  9. The present and future of deep learning in radiology

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  10. Carotid Plaque-RADS

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , Maura Griffin, Bruce A. Wasserman, M. Eline Kooi, Jonathan H. Gillard, Giuseppe Lanzino, Dimitri P. Mikhailidis, Daniel M. Mandell, John C. Benson, Dianne H.K. van Dam-Nolen, Anna Kopczak, Jae W. Song, Ajay Gupta, J. Kevin DeMarco, Seemant Chaturvedi, Renu Virmani, Thomas S. Hatsukami, Martin M. Brown, Alan R. Moody, Peter Libby, Andreas Schindler, Tobias Saam - JACC. Cardiovascular imaging 2023 被引用: 185

  11. Artificial intelligence-based hybrid deep learning models for image classification: The first narrative review

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  12. Accurate Diabetes Risk Stratification Using Machine Learning: Role of Missing Value and Outliers

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  13. Comparative approaches for classification of diabetes mellitus data: Machine learning paradigm

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  14. Artificial intelligence for cardiovascular disease risk assessment in personalised framework: a scoping review

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  16. Segmentation-Based Classification Deep Learning Model Embedded with Explainable AI for COVID-19 Detection in Chest X-ray Scans

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  17. Role of Artificial Intelligence in Radiogenomics for Cancers in the Era of Precision Medicine

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  18. Understanding the bias in machine learning systems for cardiovascular disease risk assessment: The first of its kind review

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  19. UNet Deep Learning Architecture for Segmentation of Vascular and Non-Vascular Images: A Microscopic Look at UNet Components Buffered With Pruning, Explainable Artificial Intelligence, and Bias

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    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , Aditya Sharma, Vijay Rathore, Mostafa Fatemi, Azra Alizad, Pudukode R. Krishnan, F. Nagy, Zoltán Ruzsa, Mostafa M. Fouda, Subbaram Naidu, Klaudija Višković, Mannudeep K. Kalra - Diagnostics 2022 被引用: 58

  23. Bias Investigation in Artificial Intelligence Systems for Early Detection of Parkinson’s Disease: A Narrative Review

    著者: , , , , , , , - Diagnostics 2022 被引用: 72

  24. State-of-the-art review on deep learning in medical imaging

    著者: - Frontiers in bioscience 2018 被引用: 190