A rapid magnetic resonance imaging method and apparatus based on a deep convolutional neural network. The method comprises: step S1 (S101). constructing a deep convolutional neural network； step S2 (S102), acquiring offline magnetic resonance image data, training the deep convolutional neural network, and learning a mapping relationship between an undersampled magnetic resonance image and a fully sampled image； and step S3 (S103), reconstructing a magnetic resonance image by using the deep convolutional neural network learned in step S2 (S102). In the rapid magnetic resonance imaging method and apparatus based on a deep convolutional neural network, a large amount of collected magnetic resonance data is used to train an offline deep convolutional neural network and learn a mapping relationship between an undersampled magnetic resonance image and a fully sampled image, so as to fully use a large quantity of offline magnetic resonance images and develop prior information thereof, such that the offline deep convolutional neural network may restore more fine structures and image features from undersampled magnetic resonance data, and an undersampling factor and imaging precision of magnetic resonance imaging are improved.L'invention concerne un procédé et un appareil d'imagerie par résonance magnétique rapide basée sur un réseau neuronal convolutif profond. Le procédé comprend : étape S1 (S101) construction d'un réseau neuronal convolutif profond ； étape S2 (S102) acquisition de données d'image de résonance magnétique hors ligne, formation du réseau neuronal convolutif profond et apprentissage d'une relation de correspondance entre une image de résonance magnétique sous-échantillonnée et une image entièrement échantillonnée ； et étape S3 (S103) reconstruction d'une image de résonance magnétique en utilisant le réseau neuronal convolutif profond appris à l'étape S2 (S102). Dans le procédé et l'appareil d'imagerie par résonance magnétique rapide basée sur un réseau neuron
