2025年6月20日，由暨南大学附属第一医院、广东省计划生育科学技术研究所等联合表于国际期刊《Molecular Medicine Reports》（IF3.4，Q2 区）杂志，文章为："[Retracted]Isorhamnetin inhibits IL-1β-inducedexpression of inflammatory mediators in humanchondrocytes”作者为：Jin Li ,Ruishan Wu ,Xiaoping Qin ,Dongyang Liu等众多学者研究成果。
文章发表后有读者发现论文中图 3B 的 Western blot 数据与 2016 年发表于《OncoTargets and Therapy》的另一篇无关研究高度相似，且相关数据在投稿前已公开。
（图源：pubpeer官网）
随后，期刊编辑要求作者解释数据重复问题，但未获回应。编辑部进行了调查，编辑部认定该论文存在重复发表嫌疑，于2025 年 6 月 18 日正式决定最终撤稿。
由此可以看出，在学术研究中，图片作为研究成果的重要展示形式，近年来，文章图片抄袭、图片重复及图片误用的现象屡见不鲜，严重影响了学术界的公信力。
ImageTwin采用先进的图像识别技术，能够高效检测图片的相似性和重复使用情况，即使是经过裁剪、旋转、调色等处理的图片也能被准确识别。ImageTwin拥有超过7500万张图片的庞大数据库，并且被Pubpeer网站权威认可，被各大期刊、出版商使用。
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0–32%（低）：可能是没有问题的重复项，默认情况下处于隐藏状态。
33–65% （一般）：可能是有问题的情况。
66–100% （高）：极有可能是有问题的情况。
PDF报告下载示例
一、ImageTwin主要应用于哪些方面？
1. 检测图像重复
自动检测手稿中的重复图像，以防止无意或不当重复使用。
（1）检测手稿中的重复项（组内检测）
自动提取和比较文档中的所有子图像
使用精确的边界框和置信度分数突出显示重复项
甚至可以检测难以识别的微小重复部分
（2）检测学术文献中的剽窃（全网检测）
筛选超过 7500 万张科学图像
使用边界框、相似性分数和原始来源引用标记匹配项
使用 DOI、PubMed、PMC 元数据和研究标识符追踪重复的来源
（3）检测被转换的图像
Imagetwin 可以识别重复项，即使图像已经进行了以下转换：
① 旋转和镜像
② 缩放和调整大小
③ 亮度和对比度调整
④ 颜色修改和滤镜
（4）涵盖所有主要的科学图像类型
① 显微镜图像
② 蛋白质印迹和凝胶电泳
③ 流式细胞术（FACS & FC）
④ 组织学和病理学幻灯片
⑤ 科学照片和细胞培养物
2. 检测图像伪造
发现可能影响研究结果有效性的不当图像编辑、拼接、复制移动伪造和更改。
（1）识别研究图像中的剪接
① 自动检测拼接接缝
② 标记 western blot和凝胶电泳图像中的拼接接缝
③ 使用 Forensic Toolbox 进行更深入的检查
（2）检测 Copy-Move 伪造
复制移动伪造涉及克隆图像部分以隐藏数据
① 识别克隆、重新采样或标记区域
② 使用 AI 驱动的对象检测来突出显示修改的区域
③ 为可疑的伪造文件分配置信度分数
（3）抄袭检测
通过与包含 75 多万个已发布数据的数据库进行比较来验证图像的原创性。
（4）分析检测到的案例
①自动对齐转换后的图像，以标准化旋转、翻转或缩放的副本
② 显示匹配的关键点，高亮显示标记的重复项之间的相同区域
③ 调整亮度和对比度以增强图像可见性
④ 使用曝光和背景可视化来发现隐藏的修改
⑤ 调整方向以检查对齐和可能的篡改
3. 检测AI生成的图像，验证图像的真实性（in testing）
在科学研究中检测 AI 生成的图像是一项新兴的挑战。AI 图像分析器有助于：
（1）识别可能由 AI 生成的视觉对象（2）使用检测置信度分数评估案例
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