Metastatic intraocular hemangiopericytoma in a dog

A 10-year-old Labrador Retriever who had been undergoing therapy for a recurrent hemangiopericytoma of the right flank presented to the Kansas State University Ophthalmology service for evaluation of a painful left eye. Examination revealed secondary glaucoma and irreversible blindness of the affected eye and multifocal chorioretinal lesions in the fellow eye. Therapeutic and diagnostic enucleation of the left eye was performed and histopathologic examination demonstrated the presence of a presumed metastatic spindle cell sarcoma. Further immunohistochemical staining confirmed the intraocular neoplasia to be metastatic spread from the previously removed flank mass. Rapid progression in size and number of chorioretinal lesions in the right eye was noted in the post-operative period until the patient was euthanized one month after surgery. This case report is the first to document intraocular metastasis of hemangiopericytoma in a veterinary patient

Preparação e caracterização de um biocompósito obtido pela mistura de hidreto de titânio com nitrato de cálcio para implantes dentários

RESUMO Neste trabalho foram realizados estudos sobre a fabricação de um biocompósito à base de titânio para implantes dentários a partir da mistura de pó de hidreto de titânio (92%) com nitrato de cálcio (8% em volume). O pó de hidreto de titânio foi adicionado na solução aquosa de nitrato de cálcio, dissolvido por agitação mecânica, e em seguida os precursores foram misturados e dispersados/homogeneizados por ultrassom. Posteriormente, a mistura foi secada em evaporador rotativo, compactada com 600 MPa à temperatura ambiente, desmoldada e sinterizada em alto vácuo a 1200 oC durante 2 horas. Foi analisada a microestrutrura e fases formadas, as propriedades mecânicas, a rugosidade da superfície, a porosidade aberta, a molhabilidade da superfície e a citotoxicidade do biocompósito. As fases identificadas após a sinterização foram α-Ti e CaTiO3. O limite de resistência em compressão, o módulo de Young (E) e o ângulo de contato do biocompósito diminuíram significativamente com relação ao hidreto de titânio puro sinterizado nas mesmas condições. O limite médio de resistência em compressão do hidreto de titânio foi de 1794,67 MPa e do biocompósito foi de 481,36 MPa. O módulo de Young e o ângulo de contato do hidreto de titânio e do biocompósito foram de aproximadamente 112 GPa e 94 graus, e de 75 GPa e 83 graus, respectivamente. A rugosidade de superfície foi da mesma ordem de grandeza entre os materiais e ficou aproximadamente entre 1,4 e 1,5 µm (Ra) e 1,4 e 1,9 µm (Ra e Sa), medidas com rugosímetro de contato e com microscópio confocal a laser, respectivamente. A porosidade aberta do biocompósito sinterizado foi de aproximadamente três vezes maior do que aquela do hidreto de titânio sinterizado. Nos ensaios de citotoxicidade a porcentagem de células viáveis do biocompósito foi superior àquela do controle negativo e àquela do hidreto de titânio sinterizado

Implementation of neural networks for classification of moss and lichen samples on the basis of gamma-ray spectrometric analysis

Mosses and lichens have an important role in biomonitoring. The objective of this study is to develop a neural network model to classify these plants according to geographical origin. A three-layer feed-forward neural network was used. The activities of radionuclides (Ra-226, U-238, U-235, K-40, Th-232, Cs-134, Cs-137 and Be-7) detected in plant samples by gamma-ray spectrometry were used as inputs for neural network. Five different training algorithms with different number of samples in training sets were tested and compared, in order to find the one with the minimum root mean square error. The best predictive power for the classification of plants from 12 regions was achieved using a network with 5 hidden layer nodes and 3,000 training epochs, using the online back-propagation randomized training algorithm. Implementation of this model to experimental data resulted in satisfactory classification of moss and lichen samples in terms of their geographical origin. The average classification rate obtained in this study was (90.7 +/- 4.8)%