協(xié)和醫(yī)學(xué)院的博士董某瑩因博士論文正文不足30頁(yè)而受到質(zhì)疑。進(jìn)一步有人指出，董某瑩2023年提交的博士論文與北京科技大學(xué)幾位老師和一位研究生在2022年提交的一項(xiàng)發(fā)明專利存在多處雷同。

董某瑩的博士論文名為《跨模態(tài)圖像融合技術(shù)在醫(yī)療影像分析中的研究》，完成于2023年5月，從摘要到全文小結(jié)共33頁(yè)。與這篇博士論文存在雷同嫌疑的發(fā)明專利提交于2022年5月19日，名稱是《一種跨模態(tài)圖像生成和檢測(cè)的方法及裝置》，發(fā)明人為馬博淵、趙基淮、班曉娟、王笑琨。這四位發(fā)明人中，趙基淮為北科大學(xué)生，其余為北科大計(jì)算機(jī)領(lǐng)域教師。

使用DeepSeek檢測(cè)董某瑩的博士論文和趙基淮等人的發(fā)明專利說(shuō)明書(shū)，結(jié)果顯示盡管專利申請(qǐng)與學(xué)術(shù)論文的呈現(xiàn)形式不同，但核心創(chuàng)新點(diǎn)、方法細(xì)節(jié)及實(shí)驗(yàn)結(jié)果的相似性超過(guò)合理借鑒范圍。兩者文字直接重復(fù)約20%-25%，結(jié)構(gòu)與邏輯重復(fù)約10%-15%，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與結(jié)果重復(fù)約10%-15%，創(chuàng)新點(diǎn)與結(jié)論重復(fù)約5%-10%。

例如，在目標(biāo)檢測(cè)模型訓(xùn)練部分中關(guān)于YOLOv5模型參數(shù)，專利說(shuō)明書(shū)第9頁(yè)提到：“采用SGD優(yōu)化器，初始學(xué)習(xí)率為1e-5，動(dòng)量為0.98，權(quán)值衰減為0.01，輸入圖像尺寸調(diào)整為1024×1024?！倍诙超摰恼撐牡?2頁(yè)表1-2中也提到：“學(xué)習(xí)率設(shè)置為1e-5，動(dòng)量0.98，權(quán)值衰減0.01，輸入圖像從512×512調(diào)整為1024×1024?！?/p>

關(guān)于數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，專利說(shuō)明書(shū)第9頁(yè)寫(xiě)道：“使用mosaic數(shù)據(jù)增強(qiáng)，將四個(gè)隨機(jī)縮放、剪切和排列的圖像拼接?！倍超摰恼撐牡?1頁(yè)1.3.2節(jié)也有類(lèi)似描述：“采用mosaic數(shù)據(jù)增強(qiáng)，將四個(gè)隨機(jī)縮放、剪切和排列的圖像拼接?！?/p>

在實(shí)驗(yàn)結(jié)果與指標(biāo)部分中，關(guān)于AP50提升數(shù)值，專利說(shuō)明書(shū)第6頁(yè)提到：“目標(biāo)檢測(cè)的平均精確度（AP50）分別提高了6.06%和8.9%。”董某瑩的論文第14頁(yè)表1-3同樣寫(xiě)道：“平均精確度分別提高了6.06%和8.9%?！?/p>

董某瑩在博士論文的獨(dú)創(chuàng)性說(shuō)明中聲明，所呈交的學(xué)位論文是在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。論文中除了特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的研究成果，也不包含為獲得其他教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書(shū)而使用過(guò)的材料。與她一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說(shuō)明并表示謝意。

董某瑩的博士論文是否涉嫌抄襲馬博淵、趙基淮、班曉娟、王笑琨等人的發(fā)明專利，有待協(xié)和醫(yī)學(xué)院進(jìn)行調(diào)查。