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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 biocompĂłsito Ă base de titânio para implantes dentários a partir da mistura de pĂł de hidreto de titânio (92%) com nitrato de cálcio (8% em volume). O pĂł 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 Ă 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 superfĂcie, a porosidade aberta, a molhabilidade da superfĂcie e a citotoxicidade do biocompĂłsito. As fases identificadas apĂłs a sinterização foram α-Ti e CaTiO3. O limite de resistĂŞncia em compressĂŁo, o mĂłdulo de Young (E) e o ângulo de contato do biocompĂłsito diminuĂram significativamente com relação ao hidreto de titânio puro sinterizado nas mesmas condições. O limite mĂ©dio de resistĂŞncia em compressĂŁo do hidreto de titânio foi de 1794,67 MPa e do biocompĂłsito foi de 481,36 MPa. O mĂłdulo de Young e o ângulo de contato do hidreto de titânio e do biocompĂłsito foram de aproximadamente 112 GPa e 94 graus, e de 75 GPa e 83 graus, respectivamente. A rugosidade de superfĂcie 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 rugosĂmetro de contato e com microscĂłpio confocal a laser, respectivamente. A porosidade aberta do biocompĂłsito sinterizado foi de aproximadamente trĂŞs vezes maior do que aquela do hidreto de titânio sinterizado. Nos ensaios de citotoxicidade a porcentagem de cĂ©lulas viáveis do biocompĂłsito foi superior Ă quela do controle negativo e Ă quela do hidreto de titânio sinterizado
Suggestion for a definition, measuring method and classification system of bristle stiffness of toothbrushes
Measuring Aspects of Devolved Health Authority Performance: Nova Scotia Patients Who Travel Further Than Necessary to Obtain Hospital Care
Comparison of efficacy and duration of effect on corneal sensitivity among anesthetic agents following ocular administration in clinically normal horses
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)%