论文封面——结论相反论文共用同一张图｜论文图片处理不当就是学术不端
近些年，国内论文学术不端的重灾区便是“图片处理”问题，很多科研工作者也会疑惑，正常的图像数据处理和科研图片造假之间的界定范围究竟是什么？我们在日常的科研工作中又该如何避免误踩“图片造假”的雷区呢？今天我们就来探讨一下论文图片处理的相关细节问题。
近期，广东省第二人民医院某团队两篇结论完全相反的文章共用了一张论文图片的“荒唐事”被热议。这篇发表在International Journal of Oncology 上题为“Single-walled carbon nanohorn aggregates promotes mitochondrial dysfunction-induced apoptosis in hepatoblastoma cells by targeting SIRT3”的文章与该团队同年发表在Journal of Nanoscience and Nanotechnology的文章“SWNHs (Single-Wall Carbon Nanohorns) Supervises Endoplasmic Reticulum (ER) Stress in Hepatocellular Carcinoma”，肿瘤图似乎基于相同的一个实验，在两篇论文中分别用作图5B和图1A，显示了相同的18个肿瘤和小鼠。但两篇文章得出了完全相反的结论。截至目前，作者作出了回应，表示相关的条带重复可能是研究生滥用了该图像，目前将进行进一步的详细调查。
【上】DOI: 10.3892/ijo.2018.4459图5B；
【下】DOI: 10.1166/jnn.2018.15457图1A
无独有偶，2018年2月8日，陕西中医药大学Zhu Zhenning在Bioscience Reports 在线发表题为”HOTAIR contributes to cell proliferation and metastasis of cervical cancer via targeting miR-23b/MAPK1 axis“的研究论文，该研究确定了HOTAIR发挥其致癌作用的新途径，并为HOTAIR在宫颈癌预后和治疗中的潜在应用提供了分子基础。2021年6月8日，该文章被撤回，主要原因是该文章的实验样品，标尺及桌布在其他多达10篇文章出现重复使用，同时作者没有回应编辑的询问。
不管有心还是无意，近些年，国内论文学术不端的重灾区便是“图片处理”问题，很多科研工作者也会疑惑，正常的图像数据处理和科研图片造假之间的界定范围究竟是什么？
雷区警惕！！！
这样会造成图片相关学术不端
引用不当或重复使用
很多作者往往为了节省时间，会直接引用别人已经发表的数据或者图表，但在引用时未完全理解著作权法规定的“合理引用”的内涵，在引用后不标记出处，或虽然标记了出处但并未获得源文献的版权授权。
而另一种情况是，作者引用自己曾经出版过作品中的图片，认为自己是著作权人，并未获得源文献出版方的授权，或者重复使用自己已出版作品中的图片却未标记出处。
这两种情况都会造成图片引用不当或重复使用的学术造假。
修改使用不当
研究者将来自其他作品的部分图片进行缩放、翻转、旋转、裁切、拼接、像素修改等标示为不同的样品，直接用于自己的实验结果中；或刻意修改重组图的部分内容以得到想要的结果，这也会造成学术不端。
篡改或伪造图片
最严重的图片使用不端行为应该是篡改或伪造实验结果所不能得到的图片，也就是说，论文的图片及其数据并非实验所获得，而是通过操纵实验结果伪造所得。
一图毁所有
还有这些问题会导致你的图片被毙掉
图片质量差
这主要是指图片的清晰度很差，比较模糊。绝大多数杂志所接受的图片的最低像素为300dpi，所以制作图片一定要按照这个要求去做。很多杂志所接受的图片格式为JPEG和TIFF，因此保存图片时，除了转换成杂志所要求的格式外，一定要保存原始格式。
图片瞎组合
你的图片中带有文字说明或图片的标题;组织学图片中没有标尺(用放大倍数代替);同一图片的不同部分不是在同一图片中完成，而是用WORD中什么功能进行组合。
图片“误用”
很多作者会对图片进行细微的修改，有时候是为了美观问题或删除假阳性结果。较高影响力的杂志，会要求你提供原始图片。千万不要抱侥幸心态，即使用软件对图片进行了修改，在较高放大倍数下还是能看到涂改痕迹。审稿人比较在意图片的真实性。建议你投稿时提供原始图片，这样更能反映结果的可靠性。
图片比例失调
大家都知道，一个好的图片一定要简洁，照片和文字比例得当，字体一致，图片的可读性高，也就是说，图片在不做处理，放大或缩小的情况下，能看见图片中的所有内容，组织结构除外。然而你的文章的图片出来后效果就是，图和文字比例失调，同一图片不同部分的字体以及大小不一致，同一Figure不同图片的比例不协调等。
怎么做？
图像处理金标准
对于某些实验、领域和技术来说，一定程度的图像处理不可避免，但最终获得的图像必须正确表示原始数据且符合道德标准。以下准则可以帮助大家在图像处理的基础上准确展示数据：
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作者应列出所有使用过的图像采集工具和图像处理软件包，并在方法中记录关键的图像收集设置和处理操作。
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在不同时间或不同地点收集的数据不应合并于同一图像中，除非所得图像来自于时间平均数据或延时序列；如果必须并置图像，应在图中明确划分边界，并在图例中说明。
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避免使用修补工具（如Photoshop中的克隆和修复工具）或任何故意掩盖图像操作的功能。
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改变亮度和对比度等处理只能均匀应用于整个图像（并同时应用于对照组），不应调整对比度以抹除数据；避免过度操作（如以牺牲其它区域为代价突出图像中的某个区域或有偏向性地设置阈值）。
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提交修改后的最终数据时作者可能会被要求提交原始的、未经处理的图像。
总的来说，我们在使用科研图片时，我们只要做到以下几点，就能规避“图片处理学术不端”的雷区：
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真实永远是第一位！合理化的图像处理只是为了让科研成果的表达更加清晰和形象，区分合理图片处理和图片造假的关键在于是否歪曲事实，只要你的处理是规范、合理且真实的，就不属于学术造假的范畴。
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合理处理的原则：在确保原始图片完整性和正确性的基础上，根据研究内容适当裁剪或调整图片大小、颜色、对比度、亮度等，不能只对图中局部内容进行修改，影响实验真实结果的体现，误导读者，更要切忌篡改、伪造或剽窃。
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增强版权意识，引用或使用他人作品图片需要先得到他人的授权，重复使用已发表论文中的图片，必须按照我国著作权法第22条规定的“12种合理使用他人作品的方式”，注明出处、完整引用。
