本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的尘肺病鉴别及分级判定方法，包括：获取并收集经过检索和筛选的尘肺病患者的数字胸片及其资料信息；获取并收集年龄、性别与上述尘肺病患者相匹配的正常人的数字胸片；为进行深度卷积神经网络的训练准备相应的数据样本；通过训练获得尘肺病判定及分级模型；输入待判定及分级的数字胸片至该尘肺病判定及分级模型中，输出判定是否尘肺病的概率；生成并输出类激活热力图；根据统计得到的小阴影形态与对应的标准数字胸片进行比对、打分，得到相对密度数值；根据相对密度数值输出尘肺病分期的判定结果。采用本发明，对于尘肺病的判定和分级不但直观且给出合理的判定理由，效果提升显著且更加安全可靠。