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     計算機輔助細胞檢測技術(computer assistant cell- test , CCT)也稱細胞電腦掃描包括PAPNET和AUTOPAP系統。PAPNET是一種半自動的交互式神經網絡輔助診斷系統，采用人工智能神經網絡互動式技術，自動讀片，進行初篩后，再將128幅可疑病變細胞的視野呈現出來供細胞學專家進行zui后的診斷。對細胞涂片的重復閱讀是降低假陰性率的有效辦法，但這樣會增加醫療費用，若缺乏有經驗的醫生，往往無法順利進行。CCT可以降低勞動強度和工作量，消除由于人工檢測的心理適應性以及疲勞等弊端引起的誤診和漏診，大大降低了假陰性率。有報道其診斷的敏感性可達90%~99%。國內有報道其敏感性65.4%，特異性98.8%，假陰性率34.6%，假陽性率1.25%。AUTO-PAP與PAPNET的原理不相同，它是建立了一個質控系統，對細胞學參數進行綜合評價，對未確定意義的非典型鱗狀細胞(ASCUS)和低度鱗狀上皮內病變(LSIL)的診斷要優于常規法。同時它還降低了假陽性率，提高了診斷的準確性。

    液基制片技術和CCT顯著提高了細胞學篩查的靈敏度，同時也增加了篩查費用，但普遍認為利用這些新技術可以適當延長篩查間隔，這樣會更經濟。以往CCT主要用于傳統巴氏涂片的檢測，期待著這項技術與液基制片技術的結合——計算機輔助液基細胞檢測技術，能進一步提高靈敏度，降低成本，成為更經濟有效的篩查方法。