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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.

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.

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%.

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