社长的话
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论文图片造假已成为一个日益严重的科研诚信问题，且随着科技的发展，图像处理技术不断进步，这也使得图片造假变得更加容易和隐蔽。这种现象不仅严重损害了学术研究的可靠性，也影响了科研成果的公信力。2018年，美国斯坦福大学、霍普金斯大学以及华盛顿大学发布的一项有关全球学术论文图片造假的研究指出，全球有348个国家和地区存在图片造假。中国也是问题图片的重灾区。在中国国家卫生健康委科技教育司公布的“部分机构医学科诚信案件调查处理结果”(http://www.nhc.gov.cn/qjjys/yxkycx/new_list.shtml)中，排名第一的学术不端行为就是论文数据及图片存在拼凑、篡改的造假。另据国际著名学术打假人Elizabeth Bik对于2009-2016年于《Molecular and Cellular Biology》发表文章中图片异常的统计结果(doi：10.1128/MCB.00309-18)，有59/960篇文章(6.1%)包含不适当的图片，其中近10%(约占8年文献总和的0.5%)因为上述问题而被撤稿。据此，Elizabeth Bik对PubMed同期发表的文章进行估算，得出约35 000篇文献可能存在不适当的图片问题。
因此，学术期刊需要建立严格的图片审查制度，采用先进的技术手段对投稿的图片进行审查，以及时发现和处理存在问题的图片。越来越多的学术出版商也已经意识到这个问题，并采取了一系列措施来应对，如要求作者在提交图片前进行自我审查，加强对图片来源的追溯。此外，一些出版商还引入了图片验证工具，以帮助识别和处理图片造假的情况。例如，Frontiers开发了自己的图片检查软件AIRA，作为投稿文件自动检查系统的一部分；SAGE Publishing使用了以色列的Proofig软件对图片进行审查；日本LPIXEL公司以及意大利Resis公司也为学术出版商提供了图片检测服务。同样，Elsevier，Springer Nature，Wiley，Taylor & Francis等出版商也纷纷采用了多种图片审查软件对问题图片“挥出利剑”。根据Retraction Watch网站(https://retractionwatch.com/)的结果，目前与问题图片有关的撤稿有明显的减少。
在论文发表前使用这些图片识别工具很明显地减少了这种问题图片。政府管理部门、学术同行和公众对问题图片的揭露，也会促使作者更加重视研究诚信的问题。然而要彻底杜绝问题图片并非易事，为此《中国神经再生研究(英文版)》杂志(Neural Regeneration Research，NRR)自2023年9月起对于所有的原创性文章已全面开展了基于AI人工智能的“图片查重”研究工作，对初投稿件、返修稿件和采用稿件进行多次图片审核，这一步骤是确保最终发表的图片都是原创且合法的重要环节。
NRR的图片审核主要针对“清晰度”以及“AI智能审查”两个方面。①清晰度：对于所有的图片(包括附件中的图片)，要求作者必须提供原始的图片文件，以便编辑团队能够审查图片的细节和内容。如果不能提供原始图片或者提供的图片不清晰，那么存在图片不是来源于作者或其研究团队的可能。②AI智能审查：目前是利用同济大学创建的一种在线图片查重软件Figcheck对稿件中所有的图片进行审核的。该AI智能审查工具能够对不同图片中的相似区域进行智能标记(图1)。编辑团队会对这些标记进行仔细复核，以排除合理的重复图片(如涉及对同一细胞或组织的不同标志物的图、为了强调某些细节或展示不同层次结构的缩放图等)。经过智能审查和编辑团队的复核后，剩下的被标记的图片将被认定为真正存在问题的图片。值得说明的是，作者的配合和理解是确保图片审查过程高效进行的关键
因素。
目前，NRR杂志社经图片AI智能审查发现的主要问题图片类型为镜下图片，这与国际学术不端舆情数据库PubPeer网站既往揭露了比较多的Western blot条带图有所不同。这些镜下图片通常展示的是细胞、组织和器官的结构和形态。由于镜下图片的特殊性，其操纵往往比其他类型的图片更加隐蔽和难以察觉。这些存在问题的图片主要是通过剪切、翻转、旋转、缩放进行操纵的。
由于图片AI智能审查技术还在不断更新迭代中，NRR杂志自2023年9月1日后才全面启用图片AI智能审查服务，截至10月底，图片查重结果有异常的比例约为1/20。虽然可以看到，图片AI智能审查技术有助于提升研究诚信的重视。但是，仍需要注意的是，论文工厂也会提升问题图片的制作技术，这也会带来新的挑战。因此，仍需要谨慎审查原始图片，未来会引进更加先进的图像识别算法和技术，以应对不断变化的图片欺诈行为，同时，也需要加强科技出版界的合作和交流，共同探讨和研究应对图片欺诈行为的最佳实践和方法。此外，还需要加强对作者有关学术道德和诚信的教育，以提升其对研究诚信的认识和理解，增强其道德责任感和自律意识。综上，加强图片审查技术的提升，以保护学术研究的诚信和可靠性，维护科研成果的公信力，建立一个更加公正、透明和可信的学术环境。
(编辑于婕 根据网络资料经编辑部讨论整理)