Lotty Hooft

2001–2025 年に発表

123
論文数
33,684
被引用数
74
h 指数
115
i10 指数

被引用数

Lotty Hooft の年別被引用数1968 年: 被引用 1 件1984 年: 被引用 1 件1991 年: 被引用 2 件1994 年: 被引用 1 件2004 年: 被引用 2 件2005 年: 被引用 2 件2006 年: 被引用 6 件2007 年: 被引用 7 件2008 年: 被引用 4 件2009 年: 被引用 8 件2010 年: 被引用 7 件2011 年: 被引用 12 件2012 年: 被引用 14 件2013 年: 被引用 30 件2014 年: 被引用 49 件2015 年: 被引用 44 件2016 年: 被引用 71 件2017 年: 被引用 93 件2018 年: 被引用 155 件2019 年: 被引用 650 件2020 年: 被引用 1,556 件2021 年: 被引用 2,236 件2022 年: 被引用 1,731 件2023 年: 被引用 1,173 件2024 年: 被引用 1,874 件2025 年: 被引用 972 件2026 年: 被引用 118 件1969〜1983 年は被引用が無いため表示していません1985〜1990 年は被引用が無いため表示していません1992〜1993 年は被引用が無いため表示していません1995〜2003 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 2,582 件、この内訳の 14.8%イギリス: 引用元論文 1,880 件、この内訳の 10.8%中国: 引用元論文 1,117 件、この内訳の 6.4%オランダ: 引用元論文 979 件、この内訳の 5.6%カナダ: 引用元論文 898 件、この内訳の 5.2%イタリア: 引用元論文 804 件、この内訳の 4.6%ドイツ: 引用元論文 801 件、この内訳の 4.6%オーストラリア: 引用元論文 706 件、この内訳の 4.1%スペイン: 引用元論文 548 件、この内訳の 3.2%フランス: 引用元論文 513 件、この内訳の 3%スイス: 引用元論文 507 件、この内訳の 2.9%ベルギー: 引用元論文 338 件、この内訳の 1.9%
0%14.8%その他 32.9%

分野

  • Medicine73.9%
  • Computer Science4.7%
  • Biochemistry, Genetics and Molecular Biology3.6%
  • Health Professions3.1%
  • Decision Sciences2.4%
  • Neuroscience2.3%
  • その他10%

トピック

  • COVID-19 Clinical Research Studies3.7%
  • Artificial Intelligence in Healthcare and Education3.3%
  • COVID-19 diagnosis using AI2.7%
  • SARS-CoV-2 and COVID-19 Research2.6%
  • SARS-CoV-2 detection and testing2.5%
  • Radiomics and Machine Learning in Medical Imaging2.1%
  • その他83.1%

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    著者: , , , , , , , , - BMJ 2019 被引用: 749

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    著者: , , , , , , , , , , - BMJ 2021 被引用: 358

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