一种基于图像识别的心血管支架缺陷检测方法

本发明公开了一种基于图像识别的心血管支架缺陷检测方法，该方法包括：收集包括合格品和有缺陷的血管支架数据集；对采集到的数据集标注缺陷类型；设计人工神经网络模型；将预处理后的血管支架数据集输入该人工神经网络模型进行训练，以提取血管支架的缺陷特征；构建卷积神经网络架构；使用提取的缺陷特征作为输入，训练卷积神经网络，以学习从缺陷特征到缺陷类别的映射关系；采用Adam算法作为优化器，通过多次迭代和优化，以提高网络在血管支架缺陷检测任务上的准确率。本发明通过优化人工神经网络模型、引入基于特征数据向量的卷积神经网络模型以及采用Adam算法优化卷积神经网络，实现了心血管支架缺陷检测的高性能。