不論是審稿人還是讀者，看一篇學術論文的時候，最關注的除了摘要和結論，就是圖表了。論文中的圖表往往可以提供更為清晰、直觀的研究信息。

在我們的學術交流群經常有朋友提問，我在聽報告的時候看到一幅圖，但是不知道出處，請問如何溯源呢？我做實驗獲取了一些數據，繪制什么圖片呈現結果比較合適呢？

谷歌識圖、百度識圖之類的網站終究是不夠專業，今天小編就來給大家帶來三款科研圖片檢索網站，簡單易上手！

01Open-i

網址：http://openi.nlm.nih.gov

Open-i是美國醫學國家醫學圖書館開發、服務醫學群體圖像查詢網站。應用該網站可從開源文獻和生物醫學圖像檢索摘要和圖像（包括圖表，圖形，臨床圖像等）。

Open-i提供了約120萬篇PubMedCentral?文章中370萬幅圖像的訪問權限；7470例胸部X光檢查報告，其中包括3955例放射學報告；來自美國醫學國家醫學圖書館館藏的67517張圖像；以及2064幅骨科插圖。

查詢方式也很簡單，可以使用文本查詢或者圖像查詢。文本查詢輸入關鍵詞即可。圖片查詢的方式有兩種：①將圖像文件拖放到Open-i搜索或結果頁面上以啟動圖像搜索。支持的文件類型有.jpg ~tplv-obj，.jpg，.gif和.png。②使用“按圖像查詢”上傳圖像文件。鏈接在右上角。

使用者可以根據時間、文章類型、圖片類型、圖片來源等對結果進行篩選。鼠標移動到圖片上，即可出現獲取對應文章信息，包括了文章標題、作者、要點及圖例。下圖是關鍵詞“coronavirus”搜索到的結果：

但Open-i也有自己的缺點，其數據庫更新進度較慢，例如目前在網站中搜索“COVID-19”并無結果。

02VizioMetrics

網址：http://viziometrics.org/

接下來給大家介紹的網站就比較優秀了！

VizioMetrics2016年被MIT Technology Review評為“The First Visual Search Engine for Scientific Diagrams”。

該網站利用機器視覺技術將來自PubMed Central的800萬張圖像按可視化類型分為5類，分別為公式、照片、表格、可視化圖形和圖表。其涵蓋的領域范圍明顯比前兩個都要廣。

網站操作起來也是很方便的。輸入關鍵詞或PMCID（PubMed Central中使用的ID, 由PMC前綴和一個數字串組成），點擊“Search”即可完成搜索，搜索結果默認按照影響力排序。

以小編的研究方向為例，搜索“arbuscular mycorrhiza”（叢枝菌根），檢索到的結果包含了鏡檢圖、生理生化指標圖表及機理示意圖等，可以說是非常全面了。

當然了，由于VizioMetrics背后的數據庫較為龐大，因此檢索速度較慢，也請小伙伴們耐心等待。VizioMetrics最近也在開始使用深度學習來獲得更高質量的結果，其功能無疑將得到進一步優化。

03CNKI學術圖片庫

網址：http://image.cnki.net/

最后上國貨——CNKI學術圖片知識庫，我國第一個學術類圖片的知識庫產品。其中所有圖片資源均來源于CNKI中國文獻資源總庫，圖片知識庫是通過對資源總庫的分析，挑選其中最有價值的學術類圖片整合而成的知識庫。現有圖片2600萬余張，預計2013之后每年新增圖片150萬余張。

其檢索功能與Open-i相似，分為圖片搜索和相似搜索，圖片搜索即輸入關鍵詞檢索，相似搜索則是上傳圖片、以圖找圖，有點類似于百度識圖。不過CNKI學術圖片知識庫有高級檢索選項，用戶可以根據自己的需求進行個性化搜索，可以說是很人性化了。

圖片來源：網站截圖

CNKI學術圖片知識庫有何不足呢？看到其圖片來源便可想而知——沒有英文數據庫，這對于學術群體來說終歸是有局限性。

如果上面的三款網站還是不能幫到你，歡迎加入“投必得學術交流群”，你可以在群里發問，熱心群友可以幫你解決80%的問題。

此外，如果大家覺得有用，歡迎隨手分享，讓更多有需要的小伙伴看到。