一、领域背景与期刊定位（380字）
2024-2025年神经影像学领域核心热点聚焦于AI辅助可解释性影像分析、多模态影像与分子机制的关联验证、神经精神疾病的影像组学标志物开发三大方向，其中AI相关论文在Q1期刊中的占比从2024年的22%飙升至2025年的35%^中科院文献情报中心2025^。当前投稿痛点突出：约68%的初审拒稿源于影像数据的可重复性不足、缺乏与神经机制或临床转化的关联，而非影像技术本身的创新性。
《Frontiers in Neuroimaging》是Frontiers Media SA于2017年创刊的神经影像学专业期刊，核心定位为连接基础神经科学与临床应用的转化型平台，收录范围覆盖多模态影像采集与分析、影像组学建模、AI影像解析、神经环路影像验证等方向。2024年发文量达3217篇，属于Mega Journal范畴，可满足大样本影像研究的快速发表需求，是青年学者积累成果的高性价比选择。
二、核心数据解析：2025影响因子与分区（420字）
以下为2025年最新期刊评价数据，融合JCR与中科院分区改革要点（JCR剔除撤稿引用、中科院新增超越指数分区）：
| 评价维度 | 具体数据 | 备注（2025年改革关联） |
|---|---|---|
| JCR影响因子（JIF） | 5.9（2025年），较2024年增长4.2% | 分子已剔除撤稿内容引用，增长源于高质量原创论文占比提升^2025 JCR Clarivate^ |
| JCR分区（小类/大类） | 小类：NEUROIMAGING Q1（23/132）；大类：NEUROSCIENCES Q2（128/272） | 按「排名/学科期刊总数」划分四区，小类Q1对应前17.4%期刊^2025 JCR Clarivate^ |
| 中科院分区（小类/大类） | 小类：神经科学 2区；大类：医学 2区 | 基于「期刊超越指数」划分，2区对应学科前5%-10%期刊^中科院文献情报中心2025^ |
| 自引率 | 6.7%（2025年） | 远低于20%警戒线，无自引风险^2025 JCR Clarivate^ |
| 审稿周期 | 平均一审28天，整体录用周期95天 | 来自期刊2025年官网更新的作者指南^Frontiers in Neuroimaging官网2025^ |
数据解读：2025年JCR剔除撤稿引用的改革对该期刊IF影响较小，学科排名保持稳定。中科院2区适配青年科学基金、省级重点项目的成果申报，JCR Q1小类分区则适合海外博士后申请、青年学者的学术积累。期刊审稿效率在同领域Q1期刊中处于第一梯队，适合有时间需求的研究者。
三、投稿核心指南：注意事项与实战技巧（680字）
（1）投稿前基础注意事项
收稿范围匹配：明确拒收以下类型研究：纯影像技术的重复验证研究、无神经机制/临床关联的纯影像描述性研究、未提供数据可重复性方案的AI影像分析研究；推荐使用JANE工具输入研究关键词（如「多模态影像+抑郁症」）匹配期刊偏好。
格式规范：
- 文档要求：Word/LaTeX格式，Times New Roman 12号字，1.5倍行距；
- 核心材料：必须提交伦理审查证明（动物/人体实验）、作者贡献声明（CRediT格式）、利益冲突披露表，影像数据需提供公开存储链接（如OpenNeuro、Figshare）；
- 参考文献：采用APA 7格式，数量建议控制在60条以内（综述类≤80条）。
费用与开放获取：开放获取发表需支付APC费用2950美元，订阅模式仅针对机构用户免费；低收入国家作者、无经费支持的青年研究者可申请50%-100%的费用减免^Frontiers in Neuroimaging官网2025^。
（2）投稿高阶实战技巧
1. 选题与创新点提炼：
- 用VOSviewer分析近3年期刊收录论文的关键词，聚焦「高频关键词交叉缺口」，例如当前期刊高频关键词为「影像组学」「AI影像分析」「阿尔茨海默病」，缺口为「可解释AI+阿尔茨海默病多模态影像组学」；
- 摘要结尾必须添加「To the best of our knowledge, this is the first study to integrate interpretable AI with multimodal neuroimaging to identify early diagnostic biomarkers for Alzheimer’s disease」类表述，直接凸显原创性。
2. Cover Letter撰写：
- 从期刊编委会页面获取主编姓名（如Dr. Michael D. Fox），精准称呼；首段加粗斜体期刊全称《Frontiers in Neuroimaging》；
- 采用5句话模板：① 神经影像学AI辅助标志物的领域背景；② 本研究的核心目标（开发可解释AI模型）；③ 核心方法（多模态影像融合+SHAP值分析）；④ 关键发现（AUC达0.92的早期诊断标志物）；⑤ 明确契合期刊「转化型神经影像研究」的定位，声明「未一稿多投、未在其他期刊审稿中」。
3. 审稿意见回应：
- 采用「问题原文+针对性回应+修改位置（如「Page 5, Line 120」）」的结构化格式，新增的影像数据或统计分析单独附于Supplementary Materials；
- 必须引用至少1篇审稿人推荐的文献，核心话术：「We have incorporated the suggestions from Reviewer 1 by citing Reference [45] (XXX et al., 2024, Frontiers in Neuroimaging) and revised the discussion section on page 8, Line 210. All changes are highlighted in yellow in the manuscript」。
四、实例参考与风险提示（350字）
成功案例
某国内高校神经科学团队2024年投稿《Frontiers in Neuroimaging》，研究主题为「AI辅助多模态影像预测帕金森病进展」，审稿人提出「模型可解释性不足、缺乏临床验证数据」的质疑。团队补充了SHAP值可视化分析（展示模型对关键脑区的权重），并与合作医院新增20例临床随访数据，同时引用了审稿人推荐的1篇期刊2023年发表的可解释AI影像研究论文，最终2轮修改后录用，从投稿到接收仅用89天。
高风险预警
- 期刊状态：2025年未进入科睿唯安「On hold」名单或中科院预警期刊，成果认可度稳定；
- 常见拒稿雷区：影像数据未上传至公开数据库（占初审拒稿的32%）、创新点模糊（未明确与现有研究的差异）、伦理材料缺失；
- 适配人群建议：中科院2区适配青年基金申报、副高级职称评审；JCR Q1小类适配海外博后申请、青年学者的学术影响力积累。
五、总结与工具包（220字）
核心总结
《Frontiers in Neuroimaging》是神经影像学领域兼具创新性与高效性的JCR Q1（小类）、中科院2区期刊，聚焦转化型研究，尤其青睐AI辅助影像分析、多模态影像融合、影像组学标志物开发类论文，适合基础神经科学与临床影像研究团队投稿。
实用工具包
- 数据查询：中科院文献情报中心小程序（查分区）、Web of Science核心合集（查期刊收录论文）、科睿唯安官网（查2025 JCR数据）；
- 投稿辅助：JANE（期刊匹配）、ResearchRabbit（文献追踪与关联分析）、GraphPad Prism 10（影像统计图表绘制）、LaTeX Frontiers官方模板（含多模态影像融合图代码）；