与董某论文雷同专利发明人含听障学生学术诚信再引争议

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2025-05-02 02:18:16 新浪

协和医学院4+4博士董袭莹的博士论文因正文不足30页，一直受到很多质疑。进一步有人指出，董袭莹2023年提交的博士论文与北京科技大学几位老师和一位研究生在2022年提交的一项发明专利存在多处雷同。经过检测，尽管专利申请与学术论文的呈现形式不同，但核心创新点、方法细节及实验结果的相似性超过合理借鉴范围。

董袭莹的博士论文名为《跨模态图像融合技术在医疗影像分析中的研究》，完成于2023年5月，从摘要到全文小结共33页。与这篇博士论文存在雷同嫌疑的发明专利提交于2022年5月19日，名称是《一种跨模态图像生成和检测的方法及装置》，发明人为马博渊、赵基淮、班晓娟、王笑琨。

马博渊为北京科技大学计算机科学与技术副教授，长期致力于计算机视觉和人工智能领域的研究工作。赵基淮是北京科技大学2020级硕士研究生，听力一级残疾，但成绩优异，曾获2020年度中国大学生自强之星标兵、2022北京青年榜样年度人物等称号。班晓娟为北京科技大学智能科学与技术学院副院长、教授、博士生导师。王笑琨为北京科技大学计算机科学与技术副教授，曾是荷兰格罗宁根大学伯努利研究所博士后，科研方向为图形与虚拟现实、智能仿真与人机交互等。

这四位发明人中，赵基淮为北科大学生，其余为北科大计算机领域教师。使用DeepSeek检测董袭莹的博士论文和赵基淮等人的发明专利说明书，发现核心方法与技术细节高度重叠，实验设计与数据描述高度一致，文字表述与结构雷同，创新点与贡献重复等问题，部分内容甚至达到逐字重复的程度。例如，在目标检测模型训练部分中关于YOLOv5模型参数，专利说明书第9页提到：“采用SGD优化器，初始学习率为1e-5，动量为0.98，权值衰减为0.01，输入图像尺寸调整为1024×1024。”而董袭莹的论文第12页表1-2中写道：“学习率设置为1e-5，动量0.98，权值衰减0.01，输入图像从512×512调整为1024×1024。”

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