古生物为生命的起源和演化研究提供了最直接的关键证据。地球生命历史的见证者化石作为古生物学的主要研究对象,具有数量众多和类型丰富等特点。因此,化石数据分析成为了一项极其耗时而且需要具备一定专业性知识才能完成的任务。伴随着深度学习技术的快速发展,古生物专家也开始应用深度学习技术开展化石图像分类和语义分割等工作。然而,由于二维图像只能提供化石的有限信息,无法表达化石的特殊形态结构,甚至有可能导致化石分类失误,三维成像技术特别是显微CT技术开始广泛应用于化石数字化任务。同时,通过大量珍贵化石三维数据的积累,古生物专家亟需可以用于化石三维数据共享存储和专业分析的平台。因此,本文针对化石三维数据管理、化石CT图像语义分割以及化石三维模型自动分类等任务,开展了如下三个方面的研究工作:1.本文在中国科学院“地球大数据科学工程”项目的支持下,设计并开发了以古生物几何形态学数据为主要元数据的数字形态学档案数据平台。该平台存储和发布的元数据几乎涵盖了古脊椎动物学研究的所有门类包括:古鱼类、古两栖类、古爬行类、古鸟类、早期哺乳动物以及古人类等。同时,利用显微CT及其图像处理技术创建了大规模化石三维模型数据集（ADMorph）,在该过程中本研究主要负责化石CT数据采集和部分三维模型生成工作。目前,ADMorph数据集主要包含10000余枚来自于五种早期古鱼类骨片、牙齿及鳞片等微体化石三维模型。2.本文针对微体化石CT数据提出了一种基于深度学习的图像语义分割方法。通过改进UNet网络模型,本文使用Res Net34网络模型作为主干网络提取图像特征,应用特征金字塔结构融合多层次不同尺度的特征信息,实现了像素级的微体化石CT图像语义分割。该方法被应用于6组实验数据集,取得了最高的全局Io U分数为98.03%和DSC分数为98.84%。与传统的图像二值化分割方法和基于UNet网络模型的图像语义分割方法相比,本文采用的改进UNet网络模型均明显提升了全局Io U分数（10.14%和5.40%）和DSC分数（7.11%和5.72%）。3.本文针对微体化石三维模型提出了一种基于深度学习的自动分类方法。该方法包括三维模型数据预处理、特征提取、特征融合和建模分类等一系列步骤。在实验数据集上分类方法的宏平均准确率达到了97.60%,其中识别率最高（斑鳞鱼和鬼鱼）达到了100%,识别率最低（寥廓副花鳞鱼）也达到了88.78%。对比基于深度学习的经典三维模型分类方法（Vox Net、Point Net和MVCNN）,本文提出的分类方法的宏平均准确率分别提高了19.45%,33.47%和6.06%。通过消融实验分析,三维模型数据预处理将分类方法的宏平均准确率最高提升了4.23%;应用深度神经网络结合支持向量机的网络模型将分类方法的宏平均准确率提升了5.56%。本文以古鱼类微体化石数据为主要研究对象,开展了化石三维模型数据集的构建以及基于深度学习的化石图像语义分割与自动分类关键技术研究。本文提出的基于深度学习的化石数据分析方法为古生物几何形态学研究提供了一种新的研究思路。对比传统的化石数据处理方法,该方法具有一定的高效性和客观性,有望为地质年代的确定、地层的划分和对比以及寻找矿产资源指明潜在方向。