算法的目标是什么？
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该算法的目的是指导儿科乳腺病变的超声评估和管理。它帮助医疗专业人员根据超声特征对病变进行分类，并决定相应的处理措施，如进一步成像、监测或干预。算法考虑了乳腺影像报告与数据系统（breast imaging reporting and data system，bi-rads）评估类别，这些类别根据病变的外观和恶性风险来划分乳腺病变。
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请问提到了哪些bi-rads评估类别？
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该描述提到了三个bi-rads评估类别：

1. bi-rads 2级：这类代表的是单纯囊肿，它们是椭圆形或圆形、界限清晰的无回声肿块，后方有声影。

2. bi-rads 3级：包括椭圆形、界限清晰、低/等/高回声的肿块，伴随不同的血管状况。

3. bi-rads 4或5级：这些类别表示存在可疑特征的肿块，如不规则边缘、非平行方向、边界不清、增强的血管、回声不均匀（包括复杂囊性或实性成分），以及相关的特征。

每个类别具有特定特点，有助于医疗专业人员评估儿童乳腺病变恶性的可能性，并决定合适的管理策略。
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病史在诊断中起什么作用？
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对儿童乳腺病变的评估中，详细询问病史至关重要，因为一些良性的病变，如创伤相关病变和感染，可能会表现出可疑的影像特征。通过了解患者的临床病史，医疗工作者能够更好地理解影像结果的背景，从而做出更明智的决策，避免不必要的干预性操作，确保患者得到最适合他们具体情况的治疗。
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