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121. Kongress der Deutschen Gesellschaft für Chirurgie

Deutsche Gesellschaft für Chirurgie

27. bis 30.04.2004, Berlin

Neuronale Netze können die Aussagekraft des Sentinel-Lymphknotens beim Magenkarzinom verbessern

Poster

  • presenting/speaker Elfriede Bollschweiler - Klinik und Poliklinik für Visceral- und Gefäßchirurgie der Universität zu Köln
  • S.P. Mönig - Klinik und Poliklinik für Visceral- und Gefäßchirurgie der Universität zu Köln
  • R. Metzger - Klinik und Poliklinik für Visceral- und Gefäßchirurgie der Universität zu Köln
  • S.P. Baldus - Institut für Pathologie der Universität zu Köln
  • A.H. Hölscher - Klinik und Poliklinik für Visceral- und Gefäßchirurgie der Universität zu Köln

Deutsche Gesellschaft für Chirurgie. 121. Kongress der Deutschen Gesellschaft für Chirurgie. Berlin, 27.-30.04.2004. Düsseldorf, Köln: German Medical Science; 2004. Doc04dgch0466

Die elektronische Version dieses Artikels ist vollständig und ist verfügbar unter: http://www.egms.de/de/meetings/dgch2004/04dgch310.shtml

Veröffentlicht: 7. Oktober 2004

© 2004 Bollschweiler et al.
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Gliederung

Text

Einleitung

Die Bestimmung des Sentinel-Lymphknoten (S-LK) ist beim Magenkarzinom im Vergleich zum Mammaca. und Melanom wesentlich schwieriger, da sich in einigen Fällen auch Skip-Metastasen finden. Durch die Weiterentwicklung von weniger invasiven Verfahren bei Frühstadien des Magenkarzinoms, erlangt die sichere Information über die LK-Metastasierung jedoch immer mehr an Bedeutung. Es konnte gezeigt werden, dass durch die Verwendung von Neuronalen Netzen die Vorhersage von LK- Metastasen deutlich verbessert werden kann im Vergleich zu den bisher verwendeten Verfahren. Das Ziel unserer Untersuchung war es, ein Neuronales Netz zu konstruieren, unter Verwendung von präoperativ zur Verfügung stehenden Informationen sowie der Information über den Befall des Sentinel-LK valide Aussagen über den gesamten Lymphknotenstatus zu machen.

Material und Methoden

Für die Entwicklung unseres Sentinel-Neuronal Network (S-NN) stand uns der Datensatz mit 4302 Patienten des Maruyama Computer Programm zur Verfügung. Wir trainierten das S-NN mit Daten zum Alter Geschlecht, Tumor-Lokalisation und Größe, Tiefeninfiltration und Borrmann-Klassifikation und zusätzlich über den Befall der Lymphknoten-Gruppe 3 (LKG 3). Für jede der einzelnen LK-Gruppen 1 -13 wurde eine eigenes Netz entwickelt. Wir verwendeten die Perceptron-Methode des Computerprogramms Artificial Neural Network von SPSS. Das S-NN wurde anhand der prospektiv erhobenen Daten von 135 konsekutiven Patienten mit Magenkarzinom. der Klinik evaluiert.

Ergebnisse

Die Validität der Vorhersage für die einzelnen LK-Gruppen variierte zwischen 82% und 98%. Unter Verwendung dieser Einzelergebnisse erreichten wir für die Vorhersage des N-Status folgende Werte: Sensitivität: (86/88) 98%, Spezifität: (40/47) 85%.

Schlussfolgerung

Durch die Kombination von Sentinel - LK und Neuronales Netz kann die Vorhersage des Lymphknoten-Status deutlich verbessert werden.