医学や生物学の論文において、画像は欠かせない要素ですが、⽂章の重複問題と⽐較して、画像の再利⽤や改ざんに関する問題は⾒過ごされがちで、これが、画像を学術的問題が多発する領域として位置づけています。学術出版の厳密性と信頼性を確保するためには、原稿内の画像を丁寧にチェックし、研究における誠実性の問題を⾒逃さないようにすることが重要です。技術の進歩により、画像検出ツールの登場は、この課題に対する効率的な解決策を提供しました。
実験画像は、実験データと結果を視覚的に示す重要な証拠ですが、文章に比べて、画像の重複や改ざんを肉眼で見抜くのは難しいことがあります。そのため、画像に問題が発生した場合、研究全体の信憑性が疑われる可能性があります。
しかし、画像検出ツールの登場により、画像の問題をスクリーニングする作業が困難ではなくなり、労力が大幅に削減されました。ImaChekは研究者が画像の問題を早期に発見し、複数の画像に潜む問題をより効率的に特定するのに役立ちます。これにより、一定の範囲で学術的な不正行為の発生を防ぐことにも貢献します。
貴社ますますご清祥のこととお慶び申し上げます。平素は格別のご厚情を賜り、厚く御礼申し上げます。この度、弊社は日本医療研究開発機構（AMED）様より発行されました「適正な画像処理方法 ～雑誌投稿規定の解説～（第2版）」の制作に携わらせていただきました。近年、研究画像の取り扱いに関する問題が指摘される中、本冊子は、研究者が論文投稿時に遵守すべき画像処理の規範や、具体的な処理方法について解説しています。
学術研究の分野において、画像データは、科学的研究成果の重要な要素であり、画像処理の方法は、学術的完全性に影響してきます。しかし、画像処理は複雑かつ専門的であるため、その再利用（使い回し）の問題を特定することは困難なことが多く、また多くの人手と時間を要します。ImaChekの科学論文の不正画像自動検出システムは、大量の画像を迅速にスクリーニングできるだけでなく、様々な種類の画像を効果的に識別し、自動または手動による解析作業ができ、不正画像検出の効率及び精度を向上させます。
平素よりImaChekをご利用いただき、誠にありがとうございます。この度、ImaChekでは、機能強化及び新機能を追加しましたので、お知らせします。