協(xié)和醫(yī)學(xué)院4+4博士董襲瑩的博士論文因正文不足30頁，一直受到很多質(zhì)疑,。進一步有人指出,，董襲瑩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年提交的一項發(fā)明專利存在多處雷同,。經(jīng)過檢測,，盡管專利申請與學(xué)術(shù)論文的呈現(xiàn)形式不同,，但核心創(chuàng)新點,、方法細節(jié)及實驗結(jié)果的相似性超過合理借鑒范圍,。

董襲瑩的博士論文名為《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,。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)圖像生成和檢測的方法及裝置》,，發(fā)明人為馬博淵,、趙基淮、班曉娟,、王笑琨,。

馬博淵為北京科技大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)副教授，長期致力于計算機視覺和人工智能領(lǐng)域的研究工作,。趙基淮是北京科技大學(xué)2020級碩士研究生,，聽力一級殘疾，但成績優(yōu)異,，曾獲2020年度中國大學(xué)生自強之星標兵,、2022北京青年榜樣年度人物等稱號。班曉娟為北京科技大學(xué)智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)院副院長,、教授,、博士生導(dǎo)師。王笑琨為北京科技大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)副教授,，曾是荷蘭格羅寧根大學(xué)伯努利研究所博士后,，科研方向為圖形與虛擬現(xiàn)實、智能仿真與人機交互等,。

這四位發(fā)明人中,，趙基淮為北科大學(xué)生，其余為北科大計算機領(lǐng)域教師,。使用DeepSeek檢測董襲瑩的博士論文和趙基淮等人的發(fā)明專利說明書,，發(fā)現(xiàn)核心方法與技術(shù)細節(jié)高度重疊，實驗設(shè)計與數(shù)據(jù)描述高度一致,，文字表述與結(jié)構(gòu)雷同,，創(chuàng)新點與貢獻重復(fù)等問題，部分內(nèi)容甚至達到逐字重復(fù)的程度,。例如,，在目標檢測模型訓(xùn)練部分中關(guān)于YOLOv5模型參數(shù)，專利說明書第9頁提到：“采用SGD優(yōu)化器,，初始學(xué)習(xí)率為1e-5,，動量為0.98，權(quán)值衰減為0.01,，輸入圖像尺寸調(diào)整為1024×1024,?！倍u瑩的論文第12頁表1-2中寫道：“學(xué)習(xí)率設(shè)置為1e-5，動量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)增強方法,，專利說明書第9頁寫到：“使用mosaic數(shù)據(jù)增強，將四個隨機縮放,、剪切和排列的圖像拼接,。”而論文第11頁1.3.2節(jié)中也提到：“采用mosaic數(shù)據(jù)增強,，將四個隨機縮放,、剪切和排列的圖像拼接?！痹趯嶒灲Y(jié)果與指標部分中,，關(guān)于AP50提升數(shù)值，專利說明書第6頁指出：“目標檢測的平均精確度（AP50）分別提高了6.06%和8.9%,?！倍撐牡?4頁表1-3則顯示：“平均精確度分別提高了6.06%和8.9%?！?/p>

董襲瑩在博士論文的獨創(chuàng)性說明中表示,，所呈交的學(xué)位論文是她在導(dǎo)師指導(dǎo)下進行的研究工作及取得的研究成果，不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果,，也不包含為獲得其他教育機構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料,。然而，在這篇博士論文中,，正文和參考文獻中并未提及這個發(fā)明專利及其四位發(fā)明人,。

董襲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)院進行調(diào)查,。