近年来,随着核磁共振成像技术（MRI）的快速发展,胎儿核磁共振图像逐渐成为临床胎儿早期异常诊断和脑发育分析研究的重要工具。胎儿核磁共振图像质量评估和脑部分割是胎儿大脑三维重建和定量分析的基础。基于胎儿核磁共振图像的胎儿大脑年龄预测对胎儿早期疾病诊断和大脑发育分析也起着至关重要的作用。目前,基于胎儿核磁共振图像的深度学习算法研究仍然存在诸多挑战:（1）数据收集难度大数据量稀少;（2）数据图像质量存在众多问题,如噪声和模糊;（3）胎儿大脑形态结构体积多变;（4）胎儿周围的母亲器官的干扰;（5）不同个体的大脑的差异性。基于以上挑战,本文主要研究内容和贡献如下:（1）针对图像质量评估任务和脑分割任务,我们提出了一个多任务深度学习框架来同时进行图像质量评估和脑部分割。考虑到胎儿核磁共振图像的特点,首先设计了一个大脑检测器来定位大脑区域。然后,引入可以自适应调整感受野的可变形卷积,以处理大脑形状结构多变和朝向随机的问题。最后,两个任务特定模块来分别执行质量评估和脑部分割。为了模型性能,我们又提出了一个多步训练策略。（2）针对年龄预测任务,我们提出了一个基于可变形卷积的网络框架来预测胎儿大脑年龄。考虑到胎儿核磁共振图像数据稀少的问题,引入解决小样本问题所使用的标签分布学习算法,并将年龄标签概率分布信息集成到了端到端的网络框架中。为了进一步利用胎儿扫描时得到的多视图图像信息,设计了一个多支路网络结构来融合这些信息互补的多视角图像。综上所述,本文对基于胎儿核磁共振图像的图像质量评估、脑部分割和年龄预测进行了研究。引入多阶段网络流程、多任务联合学习框架、可变形卷积、标签分布学习算法等,以解决胎儿核磁共振图像数据所带来的困难和挑战。本文在我们收集的胎儿核磁共振图像数据集上进行了相应的消融实验以及与其他算法的对比实验,实验结果证明我们的方法对于图像质量评估、脑部分割和年龄预测具有优异的性能。