Bài báo này trình bày ToothMCL, một khuôn khổ học từ điển đa phương thức cho việc phân đoạn răng chính xác trong nha khoa kỹ thuật số. Để khắc phục những hạn chế của các phương pháp phân đoạn răng hiện có, chúng tôi sử dụng phương pháp học tương phản đa phương thức tích hợp dữ liệu Chụp cắt lớp vi tính chùm tia hình nón (CBCT) và Chụp quét trong miệng (IOS). Phương pháp học này cho phép biểu diễn bất biến theo phương thức và mô hình hóa chính xác các đặc điểm giải phẫu tinh tế, cho phép phân đoạn đa lớp chính xác và nhận dạng số răng FDI. Hơn nữa, chúng tôi xây dựng một tập dữ liệu quy mô lớn, CBCT-IOS3.8K, chứa dữ liệu từ 3.867 bệnh nhân. Chúng tôi đánh giá ToothMCL trên nhiều tập dữ liệu độc lập, chứng minh hiệu suất vượt trội của nó so với các phương pháp hiện có. Chúng tôi đạt được cải thiện 12% về Hệ số tương đồng xúc xắc (DSC) cho phân đoạn CBCT và cải thiện 8% cho phân đoạn IOS.
