Este artículo presenta un enfoque multifacético para el diagnóstico de lesiones de muñeca, un hallazgo frecuente en pacientes pediátricos con fracturas. Para abordar la falta de datos de imágenes médicas, fusionamos imágenes de rayos X con metadatos del paciente y definimos el problema como una tarea de reconocimiento de granularidad fina que utiliza pesos preentrenados en un conjunto de datos de granularidad fina, en lugar de un conjunto de datos general como ImageNet. A diferencia de estudios previos, este es el primero en aplicar la integración de metadatos al reconocimiento de lesiones de muñeca, demostrando una mejora del 2 % en la precisión diagnóstica en un conjunto de datos pequeño y personalizado, y de más del 10 % en un conjunto de datos de fracturas a gran escala.
