医学图像处理期刊提供了分享医疗成像领域算法、工具和应用研究成果的平台。其中三个著名的例子包括《IEEE医学影像汇刊》(IEEE Transactions on Medical Imaging)、《医学影像分析》(Medical Image Analysis)和《数字影像学杂志》(Journal of Digital Imaging)。《IEEE医学影像汇刊》侧重于新的计算方法，例如 MRI 重建或肿瘤分割，通常强调使用开放数据集或代码实现可复现性。《医学影像分析》涵盖更深入的技术探索，包括用于图像配准或 3D 建模的机器学习，并鼓励提交包含开源实现的论文。《数字影像学杂志》弥合了技术研究和临床工作流程之间的差距，涵盖了 PACS 集成或 AI 在医院部署等主题，对于构建实际系统的开发者来说具有实用价值。
其他值得关注的期刊包括《计算机医学影像与图形学》(Computerized Medical Imaging and Graphics)和《MICCAI期刊》(MICCAI Journal) (Machine Learning in Medical Imaging)。前者强调应用研究，例如优化 CT 扫描分析或改进超声可视化工具，通常包含性能基准测试。后者与 MICCAI 会议相关联，发表关于神经网络在器官分割或异常检测等任务中的前沿研究成果。MICCAI 或 SPIE 医学影像会议论文集等会议出版物也很有价值，提供关于联邦学习在隐私保护分析中的应用或用于边缘设备的轻量级模型等主题的简短、重点突出的论文。这些平台通常会突出代码仓库或数据集，开发者可以直接将其用于项目。
对于开发者而言，这些期刊提供了对最新技术、实际实现挑战以及可复用工具的深入了解。例如，《IEEE 汇刊》上的一篇论文可能会介绍一种用于分割的新的损失函数，并附带 PyTorch 代码，而《医学影像分析》可能会详细介绍用于在有限临床数据上训练模型的数据预处理流程。开放获取的选项，例如《医学技术前沿》(Frontiers in Medical Technology)中的内容，进一步降低了获取研究成果的门槛。通过这些期刊保持更新有助于开发者将其工具与行业需求（例如 DICOM 兼容性或法规考量）对齐，并促进工程师和临床医生之间的合作，以解决医学影像中的实际问题。