引言

在许多研究领域，图像是支撑研究结论的重要证据之一。为了让结果更清晰、更易于理解，研究人员往往会对图像进行适当处理，例如调整亮度和对比度、裁剪图片或添加标注。

但图像处理并非没有边界。同样是调整图像，有些做法有助于提升可读性，有些则可能影响图像所传递的信息，进而引发对研究结果的质疑。

那么，哪些处理是被允许的？合理优化与不当操纵之间的界限在哪里？本文将结合 Frontiers 的实践案例和相关规范，梳理科研图像处理中常见的问题与注意事项。

一、为什么图像与数据诚信如此重要

Frontiers 发表的论文已被引用超过 1400 万次，浏览下载量超过 46 亿次。开放获取赋予我们影响力，也意味着我们必须确保所开放的内容不仅“可获取”，更要“可靠”。

这也是为什么我们要求作者提供支撑结论的最小数据集，并符合 FAIR 原则——可查找、可访问、可互操作、可重用。

而从 Retraction Watch 的数据来看，因图像问题导致的撤稿数量逐年攀升。在 AI 工具普及的今天，诱惑与风险并存——诚信意识，必须从源头建立。

二、合理美化 vs 图像操纵：边界在哪里？

在披露的前提下，这些做法是被允许的：

而 不端行为 包括但不限于：

• 完全重复（Complete Duplication）

  同一张图代表不同实验组。如需复用对照图须在图注中声明；完全不申报的重复，令人怀疑是否真的存在两组样本。

• 位移重复（Shifted Duplication）

  从同一张大图的不同区域裁出“独立样本”。以透射电镜为例：论文中两张图看似来自不同区域，实则出自同一原图相邻位置。因其比完全重复更隐蔽，蓄意操纵的嫌疑更大。

• 变换重复（Duplication with Repositioning）

  将 WB 同一条带旋转 180° 用作另一种蛋白。膜上的标记、瑕疵与轮廓几乎不可能“无缝倒用”，这类操作很难被认为是无意为之。

一张图经过的操作越复杂、越隐蔽，其被认定为故意操纵的风险就越高。

更严重的是图像造假（Image Falsification）。这种违规包括以下几种操作：

• 添加与事实不符的内容

• 删除或遮盖不利内容

• 不当图像增强导致信息失真

• 剪切拼接

Frontiers 使用AI图像诚信检测工具，能够检测特定类型的图像篡改痕迹。如发现图像诚信疑点，科研诚信部门将依流程启动评估与调查。

合理美化是“让真相更好看”，图像造假是“用假象替代真相”。这中间隔着一条不可逾越的红线。

三、数据存储与共享：建立"可解释链条"

好的数据链条应让你的研究可解释、可证明、可复现。我们列出了如下实操要点：

• 原始图像储存：设备直出，不截图、不拼贴、不挑选，处理措施须可披露。

• Western Blot：提供未编辑单张原图，膜边缘清晰，至少三次重复实验。

• 流式细胞术：保留 .FCS 原文件，详细记录门控策略。

• 原始数据储存：原始数据表 + 计算数据表 + 分析代码，三者缺一不可。

四、政策风向：监管越来越严

近年来，有关机构对科研管理作出重要指示。

• 国家自然科学基金委员会《科研诚信规范手册》（2023）：提前了解期刊规范、确保真实准确、保证可检验性、谨慎进行图像调整。

• 国家卫健委《加强医学科研诚信专项治理工作方案》（2026）：建立“发表前存储、过程可追溯、使用需声明、定期抽查、日常监管”全过程管理体系。

今后不仅期刊会索要原始数据，主管部门同样会审查。

结语

从图像诚信的重要性，到合理美化与学术不端的边界，再到 AIRA 技术辅助与数据存储最佳实践 —— 希望这份指南能帮助你：

• 守住诚信底线；

• 避免"一张图毁掉一篇论文"的遗憾；

• 让研究成果经得起时间与同行的检验。

科研诚信不是负担，而是让每一个结论都站得住脚的地基。

作者：Frontiers 科研诚信团队 · Adam Cai

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