본 논문은 소아의 손목 병변 진단을 위한 컴퓨터 비전 기반 접근법을 제시합니다. 의료 영상 데이터의 부족 문제를 해결하기 위해, 환자 메타데이터와 X-레이 영상을 결합하는 다면적 접근 방식을 사용합니다. 특히, ImageNet과 같은 일반적인 데이터셋이 아닌, 세분화된(fine-grained) 데이터셋으로부터 사전 훈련된 가중치를 활용하고, 세분화된 인식 작업으로 문제를 정의합니다. 기존 연구와 달리, 손목 병변 인식에 메타데이터 통합을 최초로 적용하여 소규모 자체 구축 데이터셋에서는 2%, 대규모 골절 데이터셋에서는 10% 이상의 진단 정확도 향상을 달성했습니다.
