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龙图腾网获悉同方知网数字科技有限公司申请的专利基于生物医学图像的学术不端行为检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120279395B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510748355.7，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权基于生物医学图像的学术不端行为检测方法及系统是由曹月;薛德军;耿崇;师庆辉设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生物医学图像的学术不端行为检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉领域，具体涉及了一种基于生物医学图像的学术不端行为检测方法及系统，旨在解决现有技术在生物医学领域进行图片篡改不端行为检测时不够全面，影响检测效果的问题。本发明方法包括：获取待检测的目标图片；利用预设轮廓提取算法，对目标图片进行图像分割，获得多个子图图片；基于预训练的生物医学分类模型，将多个所述子图划分为多个子图图片集；对各个子图图片集内部的同类子图图片进行复用检测，获得第一检测结果；基于预训练的多模态异常检测模型，对多个所述子图图片进行异常检测，获得第二检测结果；确定标记区域，并输出检测结果。本发明提出的方法能够有效改善对于生物医学图片的检测效果。

本发明授权基于生物医学图像的学术不端行为检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于生物医学图像的学术不端行为检测方法，用于对生物医学文献中的图片进行检测，其特征在于，所述方法包括： 获取待检测的目标图片； 利用预设轮廓提取算法，对所述目标图片进行图像分割，获得多个子图图片，所述轮廓提取算法通过将所述目标图片转化成二值图像，并在所述二值图像中查找连续点集以确定轮廓边界； 基于预训练的生物医学分类模型，对多个所述子图图片进行细粒度分类，并根据细粒度分类的结果，将多个所述子图划分为多个子图图片集； 根据多个所述子图图片集，确定各个子图图片集对应的特征点复用检测规则，并按照所述特征点复用检测规则，分别对各个子图图片集内部的同类子图图片进行复用检测，获得第一检测结果； 基于预训练的多模态异常检测模型，依序对多个所述子图图片进行异常检测，获得第二检测结果；所述多模态异常检测模型包括用于异常检测和用于特征点复用检测的双分支结构，所述多模态异常检测用于确定所述子图图片的复制区域及拼接删除区域，所述特征点复用检测用于确定所述子图图片的复用区域； 根据所述第一检测结果及第二检测结果，确定所述目标图片中的标记区域，并根据所述标记区域，输出所述目标图片的检测结果。

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