La segmentación de pólipos es crucial para la detección temprana del cáncer colorrectal, pero delinear con precisión los pólipos es un desafío debido a sus variaciones en tamaño, forma y textura, y al bajo contraste con los tejidos circundantes. Los métodos existentes a menudo se basan únicamente en el procesamiento en el dominio espacial, lo que dificulta separar las características de alta frecuencia (bordes, texturas) de las de baja frecuencia (estructuras globales), lo que lleva a un rendimiento de segmentación subóptimo. Proponemos la Red de Refinamiento Decoupled de Frecuencia Dinámica (DFDRNet), un marco de segmentación novedoso que integra el procesamiento en el dominio de frecuencia y en el dominio espacial. DFDRNet introduce el módulo de Decoupling Adaptativo de Frecuencia (FAD), que separa dinámicamente los componentes de alta y baja frecuencia, y el módulo de Refinamiento Adaptativo de Frecuencia (FAR), que refina estos componentes antes de fusionarlos con características espaciales para mejorar la precisión de la segmentación. Integrado en un marco codificador-decodificador en forma de U, DFDRNet logra un rendimiento de vanguardia en tres conjuntos de datos de referencia, demostrando una robustez y eficiencia superiores. Nuestras extensas evaluaciones y estudios de ablación confirman la efectividad de DFDRNet en equilibrar la precisión de la segmentación con la eficiencia computacional.