1.一种磁共振电影成像方法，其特征在于，包括：
获取磁共振数据；
将所述磁共振数据输入至已训练的成像模型中以得到磁共振电影图像，其中，所述成像模型是基于admm算法构建的稀疏低秩网络模型，用于控制admm算法根据神经网络模型输出的迭代参数进行相应的迭代求解以得到磁共振电影图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型用于根据admm算法前一次的迭代求解结果确定admm算法当前迭代求解所需的迭代参数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述成像模型的构建方法包括：
基于admm算法将磁共振信号的欠采重建任务转换为迭代求解数据一致子问题、低秩子问题、稀疏子问题和辅助变量子问题；
控制神经网络模型根据数据一致子问题、低秩子问题、稀疏子问题和辅助变量子问题的前一次的迭代求解结果，确定当前迭代求解所需的迭代参数，以及控制admm算法根据该迭代参数完成当前迭代求解过程，直至当前迭代求解结果符合预设收敛条件。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于admm算法将磁共振信号的欠采重建任务转换为求解数据一致子问题、低秩子问题、稀疏子问题和辅助变量子问题，包括：
将磁共振信号的欠采重建任务建模为数据一致约束问题、变换域稀疏约束问题和低秩约束问题；
基于admm求解所述数据一致问题、变换域稀疏问题和低秩约束问题，以将磁共振信号的欠采重建任务转换为求解数据一致子问题、低秩子问题、稀疏子问题和辅助变量子问题。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
所述数据一致子问题为：
所述低秩子问题为：
所述稀疏子问题为：
所述辅助变量更新子问题为：
其中，y为磁共振信号，x是图像数据，p是采样矩阵，f是傅里叶变换；z、t是辅助变量，z＝dx，t＝x，d是稀疏变换；
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，迭代参数包括d、λ1和λ2。
7.根据权利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，所述磁共振数据为心脏磁共振数据。
8.一种磁共振电影成像装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取磁共振数据；
重建模块，用于控制神经网络模型根据admm算法的前一次的迭代求解结果确定当前迭代求解所需的迭代参数，以及控制admm算法根据该迭代参数完成当前迭代求解过程，直至当前迭代求解结果符合预设收敛条件。
9.一种成像设备，其特征在于，所述成像设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的磁共振电影成像方法。
10.一种包含计算机可执行指令的存储介质，其特征在于，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-7中任一所述的磁共振电影成像方法。