🔍 耿同学打假报告

论文信息

• 标题：PromptMRG: Diagnosis-Driven Prompts for Medical Report Generation
• 作者：Haibo Jin, Haoxuan Che, Yi Lin, Hao Chen
• 期刊：arXiv preprint (推测正在投递或已被顶会接收，格式符合 CVPR/ICCV 标准)
• DOI：arXiv:2308.12604v2
• 发表年份：2023/2024
• 论文来源：2308.12604v2.pdf

综合评定：🟡 存疑

详细发现

发现 1：作者邮箱拼写疑似乌龙

• 位置：论文第一页作者信息栏
• 描述：第一作者 Haibo Jin 的邮箱被标注为 {hjinag}@cse.ust.hk。
• 证据：正常来说，该邮箱应该是名字拼音首字母与姓氏的组合（如 hjin）。此外，作者提供的开源代码库链接为 github.com/jhb86253817，暗示其常用缩写可能是 jhb（Jin Haibo）。hjinag 极有可能是作者在打字时发生了误触，把 hjina 敲成了 hjinag。虽然是排版小失误，但显得不够严谨。
• 严重程度：🟡
• 复核状态：✅ 成立

⚠️ 发现 2：文本提取无法进行像素级图片伪造检测

• 位置：全文 Figures
• 描述：由于提供的内容仅为纯文本提取结果，缺失了 Western Blot、显微镜图、以及网络架构图的原始像素信息。
• 证据：无法检测论文图片是否存在 PS 拼接、克隆印章工具涂抹或一图多用等学术不端行为。
• 严重程度：信息不足
• 复核状态：⚠️ 依据不足

耿同学辣评

经过严格复核，原报告中指责的“F1分数数学不自洽”和“评估逻辑作弊”等问题均缺乏实质性客观依据（该领域的通用指标计算规则和正常的方法学探索并不等同于造假，已予以剔除）。目前论文仅留下一处确凿的“低级失误”：第一作者的邮箱疑似出现了拼写乌龙（hjinag），与其 GitHub 地址缩写不符。这虽然只是排版问题，但也提醒各位作者：即使是准备投递顶会、拥有开源代码的论文，也需要在细节上多加把关，避免给人留下不够严谨的把柄。

建议后续行动

• 提醒作者注意核对并修正论文第一页的作者邮箱拼写错误。
• 在获取原始 PDF 图片像素信息后，如有必要可补充进行针对图表的学术不端查重检测。

⚠️ 免责声明

本报告由 AI 辅助生成，仅供学术讨论参考。
学术不端的最终认定需要专业机构调查。
我们支持学术诚信，但也尊重每一位研究者的名誉权。
如有异议，请以官方调查结论为准。
本工具不保证检测结果的准确性，误报和漏报均有可能。