据美国国立卫生研究院研究诚信办公室（Office of Research Integrity，ORI）的报告表明[1]，1995年的学术不端案件中有5.7%涉及图像问题，到2005年这一数字已上升至44.1%。2018年[2]著名学术打假人Bik刊登主题文章“35,000 papers may need to be retracted for image doctoring, says new paper”指出，大约有35, 000篇论文可能会因图像重复而被杂志社撤回，其中大约80%是中国学者的论文。
近年来，中国学者在国际期刊中发表的学术论文陆续被爆出存在批量的图像问题，这些问题背后揭示了论文工厂产业的黑幕。2020年初，中国生物医药领域近600篇发表在知名期刊上的论文被追溯到由论文工厂产出，这些论文中各种显微照片、流式细胞仪图及个别蛋白质印迹图全部由代笔者从图形库中截取拼凑。
全球学术论文中的图像不端行为日益严重，引发人们深度忧虑。那么常见的图像学术不端都有哪些表现形式呢？
这些图片学术不端行为会导致图片信息的失真和误导，损害文章的学术诚信和严谨性。
为应对图像学术不端问题，全球学术界采取了一系列行动。国际上的科技出版发行机构最先发声，明确图像篡改以及复用属于不端行为。知名科技出版机构Elsevier、Wiley、SN和T&F合力成立跨出版商工作组，共同制定了一套用于查核论文图像的严格标准。一些专业学术团体，如Pubpeer平台和Bik团队等，也利用自身优势和专业知识对论文中的文字和图像进行深度质疑和审查。
近年来，万方数据在中国学者论文学术图像的主动筛查工作中积累了丰富的技术及经验，此外还联合北京邮电大学申请了专利技术——子图分割方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质（专利号：CN202310822891.8），利用技术和资源的双重优势将图像检测技术产品化——设计并开发了万方文察-科技论文诚信风险综合察验服务，为教育、科研、出版、管理等学术诚信监管工作提供便捷服务支撑。
万方文察采用万方数据图像检测核心技术，基于卷积神经网络+Milvus向量库+特征点匹配的图像复用检测算法，可实现篇内图片相似性检测与全库图片比对。目前支持识别论文中实物图、条带图、造影图、染色图、流式图等类型图像的复用情况。可检测复用操作包括：复制、裁剪、旋转、缩放等，并将图像之间的相同区域连线并输出匹配结果。
万方文察综合性察验报告
万方文察-科技论文诚信风险综合察验服务是万方数据加强科研学术生态建设中的具体举措，为提升科技论文质量、促进学术研究的公正性提供了技术、产品和服务支持。万方数据将与广大科研界、教育界、出版界等一同自觉遵守学术规范，以真实、公正的态度对待科研工作。对于图像学术不端行为，坚决抵制，守护学术净土。让我们共同努力，回归学术初心，为科技进步贡献力量！
[3]叶青,林汉枫,张月红. 图片中学术不端的类型与防范措施[J]. 编辑学报,2019,31(1):45-50. DOI:10.16811/j.cnki.1001-4314.2019.01.012.
