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本发明涉及一种基于高阶张量的扩散磁共振稀疏成像方法及装置。该方法及装置包括：构建基于扩散磁共振成像的加速模型；使用构建后的加速模型进行脑白质微结构估计，利用脑白质微结构中高维结构之间的空间信息，从低角度分辨率扩散磁共振图像出发，估计参数图。本发明实构建了一个基于扩散磁共振成像的加速模型进行脑白质微结构估计，充分利用了高维结构之间的空间信息，从低角度分辨率扩散磁共振图像出发，准确估计参数图，用于加速扩散磁共振参数估计，缩短采集时间。本发明拟解决当前扩散磁共振成像时间长的问题，提高快速定量脑结构成像的可行性。

1.一种基于高阶张量的扩散磁共振稀疏成像方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建基于扩散磁共振成像的加速模型； 使用构建后的加速模型进行脑白质微结构估计，利用脑白质微结构中高维结构之间的空间信息，从低角度分辨率扩散磁共振图像出发，估计参数图。 2.根据权利要求1所述的基于高阶张量的扩散磁共振稀疏成像方法，其特征在于，所述使用构建后的加速模型进行脑白质微结构估计，利用脑白质微结构中高维结构之间的空间信息，从低角度分辨率扩散磁共振图像出发，估计参数图包括： 使用加速模型学习高阶扩散信号的稀疏表示，对加速模型进行高阶扩散信号的稀疏表示学习； 利用脑白质微观结构估计，将学习到的稀疏表示映射至待估计的加速模型参数图。 3.根据权利要求2所述的基于高阶张量的扩散磁共振稀疏成像方法，其特征在于，所述使用加速模型学习高阶扩散信号的稀疏表示包括： 设计KT-SVD算法更新高阶扩散信号中的字典张量，分片优化处理高阶扩散信号中不稀疏的部分。

中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。

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