La segmentación precisa del canal del nervio alveolar inferior (IAN) se ha considerado una tarea crucial en odontología. No identificar con precisión la posición del canal del IAN puede provocar lesiones nerviosas durante los procedimientos dentales. Mientras que los canales del IAN pueden detectarse mediante tomografía computarizada de haz cónico dental, suelen ser difíciles de identificar con precisión para los dentistas, ya que los canales son delgados, pequeños y se extienden a lo largo de muchas secciones. Este artículo se centra en mejorar la precisión en la segmentación de los canales del IAN. Al integrar nuestro mecanismo de atención propuesto en el dominio de frecuencia en UNet, el UNet de atención de frecuencia propuesto (FAUNet) es capaz de lograr y en los coeficientes de Dice y Dice de superficie, respectivamente, que son mucho más altos que otros métodos competitivos, añadiendo solo 224 parámetros al UNet clásico. En comparación con el UNet clásico, nuestro FAUNet propuesto logra una y ganancia en el coeficiente de Dice y el coeficiente de Dice de superficie, respectivamente. También se discute la ventaja potencial de desarrollar atención en el dominio de frecuencia, lo que reveló que los mecanismos de atención en el dominio de frecuencia pueden lograr un mejor rendimiento que sus homólogos en el dominio espacial.