NeuroImage 特刊征稿｜神经影像学中的人工智能伦理 医学二区Top期刊

大家好，今天为大家介绍一个来自神经科学领域顶级期刊《NeuroImage》的特刊征稿信息,《NeuroImage》的影响因子为4.5，在中科院分区中，大类学科属于医学二区Top，小类学科涵盖神经成像一区、神经科学二区和医学二区。

本次特刊的主题是“神经影像学中的人工智能伦理”，英文标题为“Responsible AI in Neuroimaging”。投稿截止日期为2026年1月31日。

本特刊由三位国际知名学者共同担任编辑：来自德国柏林卫生研究所的Vince Medei，来自法国比奥Sophia Tech校区的Maria Zuluaga，以及来自德国蒂宾根大学和蒂宾根赫蒂脑健康人工智能研究所的Kirsten Ritter。

本期特刊将聚焦神经影像领域所涉及的伦理、法律与社会影响，诚邀具有前沿性和多元视角的研究者共同推动人工智能系统的负责任开发与落地。涵盖的主题包括：

• 伦理化人工智能开发
• 数据隐私与安全
• 偏见与公平
• 公众与患者参与
• 鲁棒性、透明性与可解释性

我们尤其鼓励对生成式人工智能及多模态系统在神经影像中的验证、可重复性、跨数据集、跨疾病、跨人群泛化能力等方向的研究。

欢迎计算机科学、神经科学、放射学、生物伦理、医疗政策及原研究等领域的投稿者积极投稿。

随着人工智能持续进步并深度融入神经影像领域，厘清其伦理、法律与社会影响已刻不容缓。本专刊旨在汇聚最新研究成果与多元观点，促进人工智能在神经影像中的负责任开发与部署。

我们诚邀涵盖以下方向的稿件：

1. 伦理化人工智能开发：探讨在神经影像人工智能系统构建中嵌入伦理原则的技术与概念方案。
2. 数据隐私与安全：提出在人工智能驱动的神经影像研究与应用中保护患者数据、确保隐私的策略。
3. 偏见与公平：研究人工智能模型与神经影像数据集中的偏见，并提出缓解措施，以实现所有患者群体的公平受益并提升模型泛化能力。
4. 公众与患者参与：设计让患者与公众参与人工智能开发的路径，以建立信任，并将其诉求融入神经影像研究与应用。
5. 鲁棒性：提升人工智能系统在跨数据及跨疾病场景下的可靠性与一致性，包括验证技术、可重复性研究以及内外部效度的保持。
6. 透明性与可解释性：改进评估并验证神经影像人工智能模型的可解释性与透明度，使临床医生、研究人员及患者能够理解人工智能的决策过程；同时提供审计与监控技术，防范意外后果；确保开发过程透明——包括模型设计、训练数据来源及决策路径的清晰记录——是建立信任与问责的关键。

鉴于大语言模型等生成式人工智能以及多模态系统在神经影像应用中的迅速崛起，我们特别鼓励对其影响性能与伦理问题展开批判性研究。欢迎探讨此类模型的泛化能力、可扩展性与局限性，并提出在医学与神经科学场景中评估其鲁棒性、公平性与透明度的框架。

关键词推荐：Responsible AI, Trustworthy AI, Ethics of AI, Ethical AI Development, Meta Search

接下来介绍一下《NeuroImage》期刊的基本情况：

ECS是10538119。投稿链接和官网地址请暂停观看或截图保存。

《NeuroImage》是一本金色开放获取期刊，旨在报道运用各种神经影像模态，在脑功能、结构和组织方面取得的重要进展，以及相关的成像与分析方法创新。该期刊聚焦于人类大脑的宏观层面，但同样致力于引入理论和技术创新，在多个分析尺度上探究大脑——涉及动物模型或临床人群的研究同样欢迎——只要其有助于从系统层面深化对人类大脑的理解。

期刊接受的文章类型包括原创研究论文、综述论文、评论与争议、工具箱与软件论文、注册报告、技术笔记和数据资源论文。

根据期刊提供的数据：

• 从投稿到首次获得结果需约3天；
• 初审需5-1天；
• 从投稿到最终接收需约125天；
• 接收后出版仅需2天。

目前期刊仅提供单一出版方式——开放获取出版。文章接收后需支付3,540美元方可正式发表。

以上就是《NeuroImage》期刊“神经影像学中的人工智能伦理”特刊的详细信息。希望对相关领域的科研工作者有所帮助！感兴趣的老师和同学请务必在截止日期前完成投稿。

官网网址：https://www.sciencedirect.com/journal/neuroimage