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申请/专利权人：中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院

摘要：本发明公开了管理技术领域的一种临床科研论文诚信管理系统包括：数据采集模块用于自动采集原始数据；原始数据包括科研仪器生产数据及关联数据；监测模块用于实时监测异常数据的产生；数据管理模块包括加密单元和去重单元；加密单元用于将数据采集模块的原始数据打包成区块，然后区块进行哈希处理，并添加至区块链网络；去重单元用于构建AI图片查重模型，并将数据采集模块采集的原始数据输入AI图片查重模型，分析比对数据的可靠性，得出检测报告；论文审核模块用于获取去重单元的检测报告，并将检测报告提供给管理人员审核；本方案能够改变科研过程无法管控、只能事后追查的科研现状，提高科研管理人员的工作效率和科研图片数据造假的筛查力度。

主权项：1.一种临床科研论文诚信管理系统，其特征在于：包括：数据采集模块、监测模块、数据管理模块以及论文审核模块；数据采集模块用于自动采集原始数据；原始数据包括科研仪器生产数据及关联数据；监测模块用于实时监测异常数据的产生，若原始数据目录中有新数据产生，则判新数据的合法性，若合法，则上传至加密单元；反之，则标记为异常数据，定位并显示该异常数据所在设备的当前位置；数据管理模块包括加密单元和去重单元；加密单元用于将数据采集模的原始数据打包成区块，然后区块进行哈希处理，并添加至区块链网络；去重单元用于构建AI图片查重模型，并数据采集模块采集的原始数据输入AI图片查重模型中，分析比对数据的可靠性，得出检测报告；论文审核模块用于获取去重单元的检测报告，并将检测报告提供给管理人员审核；其中，去重单元构建AI图片查重模型步骤包括：采集科研图片，并将科研图片结构化后，通过数据清洗得到规范化的数据集，并对数据进行标注；基于深度学习图像识别技术，对规范化后的图像数据进行训练、验证和测试，实现对等的初步区分，并根据实际结果优化模型的泛化能力和运行速度，建立高效神经网络基本模型；对高效神经网络基本模型进行训练和优化：使用已标注的数据集中图片中目标特征点的位置和标签信息，判断异常的类型以及特殊的离群点，根据目标识别初步结果，建立对应的经验知识；结合知识针对性地选择训练参数，调整检测目标的模型，并根据模型的定位的漏报和虚报率，优化模型参数；最终根据需求和硬件环境，采用模型剪枝和多层融合计算对模型的运行速度进行优化，得到AI图片查重模型。

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