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Yanling Wang1,2, Kho Lee Chin3, Ngu Sze Song3

  • 1Faculty of Engineering, University Malaysia Sarawak, Kota Samarahan, 94300, Malaysia. wangyanling@qlit.edu.cn.

Scientific reports
|December 29, 2025
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

Este estudio presenta FDANet, un novedoso modelo de aprendizaje profundo para la segmentación automatizada de pólipos colorrectales. FDANet mejora la detección de pólipos en imágenes de colonoscopia al procesar características en el dominio de la frecuencia, mejorando la detección temprana del cáncer.

Área de la Ciencia:

  • Imágenes Médicas
  • Visión por Computadora
Palabras clave:
Aprendizaje ProfundoFusión multiescalaSegmentación de póliposTransformada de Wavelet

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  • Inteligencia Artificial

    • Conclusiones:

    • FDANet ofrece un enfoque prometedor para la segmentación automatizada de pólipos colorrectales, mejorando las capacidades de detección temprana del cáncer.
    • La estrategia de desacoplamiento del dominio de la frecuencia y agregación de características multiescala aborda eficazmente los desafíos de segmentación en imágenes de colonoscopia.
    • Este método contribuye a una detección de pólipos y una localización de bordes más precisas, lo que ayuda a la toma de decisiones clínicas.