본 발명은 치과용 3D CBCT(Cone Beam CT) 영상을 인가받아 3D CBCT 영상에서 상악 영역과 하악 영역을 분할하고, 분할된 상악 영역과 하악 영역 각각에서 치아 배치 구조 형상을 나타내는 참조 곡선을 획득하여 참조 곡선에 대응하는 2개의 2D 파노라마 영상을 획득하는 파노라마 영상 획득부, 미리 학습된 인공 신경망을 이용하여 2개의 2D 파노라마 영상 각각에서 다수의 치아 각각의 중심 위치와 해당 치아가 포함된 영역을 나타내는 2D 경계 박스를 획득하고 해당 치아의 식별자를 부여하며, 2개의 2D 파노라마 영상 각각에서 다수의 2D 경계 박스에 따라 획득되는 다수의 2D 패치 내에서 2D 치아 영역을 분할하여 획득하는 2D 치아 분할부, 3D CBCT 영상에서 다수의 2D 경계 박스에 각각 대응하는 3D 영역인 다수의 3D 대략 ROI와 다수의 2D 치아 영역에 각각 대응하는 3D 영역인 다수의 3D 정밀 ROI를 추출하는 3D ROI 검출부 및 다수의 3D 대략 ROI와 다수의 3D 정밀 ROI 중 서로 대응하는 ROI를 결합하여 다수의 결합 ROI를 획득하고, 미리 학습된 인공 신경망을 이용하여 다수의 결합 ROI 내에서 3D 치아 영역을 검출하여 치아 분할을 수행하는 3D 치아 분할부를 포함하여, 대용량의 3D CBCT 영상에서도 용이하게 개별 치아를 정확하게 식별 및 분할할 수 있는 치아 자동 식별 분할 장치 및 방법을 제공한다.