本发明提供了一种基于深度学习的心脏图像重建方法及系统，包括：选取多个受试者的心脏进行切片扫描成像，每个切片获得三个图像，包括一个正常图像，一个AP方向的图像和一个FH方向的图像，将扫描获得的图像作为训练数据集，且扫描获得的图像包括清晰图像和模糊图像；使用ResNet模型对心脏扫描获得的图像进行分类，再使用多个SRN‑Deblur子模型对不同方向的模糊图像进行去模糊操作；利用AP方向的图像和FH方向的图像，计算血流矢量在三维空间中的方向和大小，用于测量模拟模糊图像的去模糊效果。利用速度编码磁共振成像进行四维流磁共振成像在心血管血流分析中具有很强的潜力，深度学习可以重建缺陷图像，消除速度编码磁共振成像中的运动模糊。