AWS Textract无法直接识别单选按钮，因为它主要用于将印刷或手写文本提取为可用于数据分析的结构化信息。但是，您可以使用其他AWS服务和一些自定义代码来解决这个问题。

一种解决方案是使用AWS Rekognition来进行图像分析，以识别单选按钮。以下是一个使用Python和Boto3 SDK的示例代码：

import boto3

def detect_radio_buttons(image_path):
    client = boto3.client('rekognition')
    
    with open(image_path, 'rb') as image_file:
        image_bytes = image_file.read()
    
    response = client.detect_labels(
        Image={'Bytes': image_bytes},
        MaxLabels=10,
        MinConfidence=70
    )
    
    labels = response['Labels']
    
    for label in labels:
        if label['Name'] == 'RadioButton':
            print('RadioButton detected.')
            break
    else:
        print('RadioButton not detected.')

# 调用函数来检测单选按钮
detect_radio_buttons('image.jpg')

在上述代码中，我们使用boto3.client('rekognition')创建了一个AWS Rekognition客户端。然后，我们使用detect_labels方法来对图像进行标签检测。在返回的标签列表中，我们检查是否存在名为"RadioButton"的标签来判断是否检测到了单选按钮。

请注意，这只是一个示例代码，您可能需要根据自己的应用场景进行进一步的调整和优化。

另外，如果您有训练好的机器学习模型可以用于单选按钮识别，您可以使用AWS SageMaker来部署和使用该模型。这样，您可以自定义解决方案来处理单选按钮识别任务。