En geometría Riemanniana, una función de distancia está determinada por un producto interno en el espacio tangente. En la geometría Riemann-Finsler, esta función de distancia puede ser determinada por una norma. Esto brinda más libertad en la forma de la llamada indicatriz o el conjunto de vectores unitarios. Esto tiene algunas aplicaciones interesantes, por ejemplo, en análisis de imágenes médicas, especialmente en imágenes ponderadas por difusión (DWI). Una aplicación importante de DWI es en la inferencia de la arquitectura local del tejido, que típicamente consiste en estructuras delgadas y alargadas, como axones o fibras musculares, midiendo la difusión restringida del agua dentro del tejido. A partir de datos de imagen de difusión de alta resolución angular (HARDI), se puede estimar la función de distribución de orientación de difusión (dODF), que indica la difusividad relativa en todas las direcciones y puede ser representada por un polinomio esférico. Expresamos esta dODF como un monomio esférico equivalente (tensor de orden superior) para generalizar directamente el enfoque del tensor de difusión (de segundo orden). Para permitir el cálculo eficiente de cantidades Riemann-Finslerianas en imágenes ponderadas por difusión (DW), como el tensor métrico/norma, presentamos un algoritmo simple y eficiente para invertir monomios esféricos de orden par, que extiende la inversión familiar de tensores de difusión, matrices simétricas.