本申请提供一种基于深度学习的终板炎退变分级方法及系统，属于医疗图像处理领域，该方法包括：基于确定腰椎不同锥体的高度阈值调整yolov7检测模型的描框大小，并使用所述yolov7检测模型对所述核磁共振图像处理，获得椎间盘的上下锥体的终板部分；使用基于图论的GrabCut锥体分割算法分割所述椎间盘的上下锥体的终板部分；使用yolov7分类模型对所述终板部分进行分类判定，获得所述终板炎退变分级结果。本申请利用标记的终板炎变性分型数据和核磁共振图像对椎体病变区域进行高度阈值计算，以该高度阈值优化的算法模型，有效提高终板炎分级的准确性和速度。