Cet article présente une approche multidimensionnelle pour le diagnostic des lésions du poignet, une observation fréquente chez les patients pédiatriques souffrant de fractures. Pour pallier le manque de données d'imagerie médicale, nous fusionnons des images radiographiques X avec des métadonnées patient et définissons le problème comme une tâche de reconnaissance fine utilisant des pondérations pré-entraînées sur un jeu de données fine plutôt qu'un jeu de données général comme ImageNet. Contrairement aux études précédentes, il s'agit de la première à appliquer l'intégration des métadonnées à la reconnaissance des lésions du poignet, démontrant une amélioration de 2 % de la précision diagnostique sur un petit jeu de données personnalisé et de plus de 10 % sur un jeu de données de fractures à grande échelle.
