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眼癌数据分析可视化系统-简介
基于大数据的眼癌数据分析与可视化系统是一套综合运用Hadoop分布式存储、Spark大数据计算引擎以及Django Web框架构建的智能化医疗数据分析平台。该系统通过HDFS实现海量眼癌患者数据的可靠存储，利用Spark SQL和Spark Core强大的并行计算能力对患者基本特征、癌症诊断分期、治疗方案选择以及生存预后等四个核心维度进行深度挖掘分析。系统前端采用Vue.js配合ElementUI组件库构建现代化的用户界面，通过Echarts图表库将复杂的统计结果转化为直观的可视化展示，包括年龄分布柱状图、性别差异饼图、地域分布热力图、诊断趋势折线图等多种图表类型。后端基于Django框架提供RESTful API接口，结合MySQL数据库进行元数据管理，通过Pandas和NumPy进行数据预处理与统计计算。整个系统架构充分体现了大数据技术在医疗健康领域的实际应用价值，为眼癌临床研究和治疗决策提供了科学的数据支撑平台。
眼癌数据分析可视化系统-技术
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 开发语言：Python+Java（两个版本都支持） 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持） 前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery 数据库：MySQL
眼癌数据分析可视化系统-背景
随着现代医学信息化程度的不断提升，各大医疗机构在日常诊疗过程中积累了大量的患者病历数据、检查报告、治疗记录等结构化和非结构化信息。眼癌作为一种相对罕见但危害性极大的恶性肿瘤，其发病机制复杂、治疗方案多样、预后差异显著，传统的统计分析方法已经难以满足对海量异构数据的深度挖掘需求。当前医疗机构普遍存在数据孤岛现象，各科室间信息共享不畅，缺乏统一的数据标准和分析工具，导致宝贵的临床数据资源无法得到充分利用。与此同时，大数据技术的快速发展为解决这一困境带来了新的机遇，Hadoop生态系统的分布式存储与计算能力，能够有效处理PB级别的医疗数据，而Spark等内存计算引擎的出现更是大幅提升了数据分析的效率和实时性，为医疗大数据分析提供了强有力的技术支撑。
本课题的研究意义可以从技术应用和实践价值两个层面来体现。技术层面上，通过将Hadoop、Spark等大数据技术与医疗数据分析相结合，探索了分布式计算在特定垂直领域的应用模式，验证了大数据技术栈在处理复杂医疗数据时的可行性和有效性，为类似的医疗信息化项目提供了可借鉴的技术方案和实现路径。实践应用方面，系统通过对眼癌患者数据的多维度分析，能够帮助临床医生更好地理解疾病规律、优化治疗策略、评估治疗效果，从而在一定程度上提升医疗服务质量。可视化功能的引入降低了数据分析的技术门槛，使得非技术背景的医疗工作者也能够直观地获取数据洞察，促进了医疗数据的民主化应用。当然，作为一个毕业设计项目，本系统更多的是在学术层面验证技术方案的可行性，为后续更深入的研究和更大规模的应用奠定基础，其实际临床应用价值仍需要在更大的样本数据和更严格的医学验证下进一步确认。
眼癌数据分析可视化系统-视频展示
眼癌数据分析可视化系统-图片展示
眼癌数据分析可视化系统-代码展示
from pyspark.sql.functions import col, count, avg, sum, when, isnan, isnull, desc, asc
from pyspark.sql.types import IntegerType, StringType, DoubleType
import pandas as pd
import numpy as np
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
from django.views.decorators.http import require_http_methods
import json
import mysql.connector
from datetime import datetime
spark = SparkSession.builder.appName("EyeCancerDataAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
@csrf_exempt
@require_http_methods(["POST"])
def analyze_patient_demographics(request):
try:
request_data = json.loads(request.body)
data_path = request_data.get('data_path', 'hdfs://localhost:9000/eye_cancer_data')
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv(data_path)
df_cleaned = df.filter(col("Age").isNotNull() & col("Gender").isNotNull() & col("Country").isNotNull() & col("Cancer_Type").isNotNull())
age_distribution = df_cleaned.groupBy((col("Age") / 10).cast(IntegerType()) * 10).agg(count("*").alias("patient_count")).orderBy("Age")
age_stats = df_cleaned.agg(avg("Age").alias("avg_age"), count("Age").alias("total_patients")).collect()[0]
gender_distribution = df_cleaned.groupBy("Gender", "Cancer_Type").agg(count("*").alias("count")).orderBy(desc("count"))
country_distribution = df_cleaned.groupBy("Country").agg(count("*").alias("patient_count")).orderBy(desc("patient_count")).limit(20)
diagnosis_year_trend = df_cleaned.withColumn("diagnosis_year", col("Date_of_Diagnosis").substr(1, 4).cast(IntegerType())).groupBy("diagnosis_year").agg(count("*").alias("case_count")).orderBy("diagnosis_year")
cancer_type_distribution = df_cleaned.groupBy("Cancer_Type").agg(count("*").alias("count"), (count("*") * 100.0 / df_cleaned.count()).alias("percentage")).orderBy(desc("count"))
age_dist_pandas = age_distribution.toPandas()
gender_dist_pandas = gender_distribution.toPandas()
country_dist_pandas = country_distribution.toPandas()
trend_pandas = diagnosis_year_trend.toPandas()
cancer_type_pandas = cancer_type_distribution.toPandas()
result = {
'age_distribution': age_dist_pandas.to_dict('records'),
'average_age': float(age_stats['avg_age']),
'total_patients': int(age_stats['total_patients']),
'gender_cancer_distribution': gender_dist_pandas.to_dict('records'),
'country_distribution': country_dist_pandas.to_dict('records'),
'yearly_trend': trend_pandas.to_dict('records'),
'cancer_type_stats': cancer_type_pandas.to_dict('records')
}
return JsonResponse({'status': 'success', 'data': result})
except Exception as e:
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': str(e)})
@csrf_exempt
@require_http_methods(["POST"])
def analyze_treatment_outcomes(request):
try:
request_data = json.loads(request.body)
data_path = request_data.get('data_path', 'hdfs://localhost:9000/eye_cancer_data')
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv(data_path)
df_cleaned = df.filter(col("Treatment_Type").isNotNull() & col("Cancer_Type").isNotNull() & col("Stage_at_Diagnosis").isNotNull() & col("Outcome_Status").isNotNull())
treatment_preference = df_cleaned.groupBy("Cancer_Type", "Treatment_Type").agg(count("*").alias("treatment_count")).withColumn("total_by_cancer", sum("treatment_count").over(Window.partitionBy("Cancer_Type"))).withColumn("treatment_percentage", (col("treatment_count") * 100.0 / col("total_by_cancer")).cast("decimal(5,2)")).orderBy("Cancer_Type", desc("treatment_count"))
stage_treatment_strategy = df_cleaned.groupBy("Stage_at_Diagnosis", "Treatment_Type").agg(count("*").alias("count")).withColumn("stage_total", sum("count").over(Window.partitionBy("Stage_at_Diagnosis"))).withColumn("percentage", (col("count") * 100.0 / col("stage_total")).cast("decimal(5,2)")).orderBy("Stage_at_Diagnosis", desc("count"))
treatment_outcomes = df_cleaned.groupBy("Treatment_Type", "Outcome_Status").agg(count("*").alias("patient_count")).withColumn("treatment_total", sum("patient_count").over(Window.partitionBy("Treatment_Type"))).withColumn("outcome_rate", (col("patient_count") * 100.0 / col("treatment_total")).cast("decimal(5,2)")).orderBy("Treatment_Type", "Outcome_Status")
combined_therapy = df_cleaned.groupBy("Surgery_Status", "Radiation_Therapy", "Chemotherapy").agg(count("*").alias("combination_count")).filter(col("combination_count") > 5).orderBy(desc("combination_count"))
survival_by_treatment = df_cleaned.filter(col("Survival_Time_Months").isNotNull()).groupBy("Treatment_Type").agg(avg("Survival_Time_Months").alias("avg_survival"), count("*").alias("patient_count"), (sum(when(col("Survival_Time_Months") >= 60, 1).otherwise(0)) * 100.0 / count("*")).alias("five_year_survival_rate")).orderBy(desc("avg_survival"))
treatment_pref_pandas = treatment_preference.toPandas()
stage_strategy_pandas = stage_treatment_strategy.toPandas()
outcomes_pandas = treatment_outcomes.toPandas()
combined_pandas = combined_therapy.toPandas()
survival_pandas = survival_by_treatment.toPandas()
result = {
'treatment_preferences': treatment_pref_pandas.to_dict('records'),
'stage_treatment_strategies': stage_strategy_pandas.to_dict('records'),
'treatment_outcome_analysis': outcomes_pandas.to_dict('records'),
'combination_therapy_patterns': combined_pandas.to_dict('records'),
'survival_by_treatment': survival_pandas.to_dict('records')
}
return JsonResponse({'status': 'success', 'data': result})
except Exception as e:
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': str(e)})
@csrf_exempt
@require_http_methods(["POST"])
def analyze_survival_factors(request):
try:
request_data = json.loads(request.body)
data_path = request_data.get('data_path', 'hdfs://localhost:9000/eye_cancer_data')
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv(data_path)
df_survival = df.filter(col("Survival_Time_Months").isNotNull() & col("Stage_at_Diagnosis").isNotNull())
stage_survival_analysis = df_survival.groupBy("Stage_at_Diagnosis").agg(avg("Survival_Time_Months").alias("avg_survival_months"), count("*").alias("patient_count"), (sum(when(col("Survival_Time_Months") >= 12, 1).otherwise(0)) * 100.0 / count("*")).alias("one_year_survival_rate"), (sum(when(col("Survival_Time_Months") >= 36, 1).otherwise(0)) * 100.0 / count("*")).alias("three_year_survival_rate"), (sum(when(col("Survival_Time_Months") >= 60, 1).otherwise(0)) * 100.0 / count("*")).alias("five_year_survival_rate")).orderBy("Stage_at_Diagnosis")
genetic_survival_analysis = df_survival.filter(col("Genetic_Markers").isNotNull()).groupBy("Genetic_Markers").agg(avg("Survival_Time_Months").alias("avg_survival"), count("*").alias("patient_count"), (sum(when(col("Survival_Time_Months") >= 60, 1).otherwise(0)) * 100.0 / count("*")).alias("five_year_survival_rate")).orderBy(desc("avg_survival"))
cancer_type_survival = df_survival.groupBy("Cancer_Type").agg(avg("Survival_Time_Months").alias("avg_survival_months"), count("*").alias("sample_size"), (sum(when(col("Survival_Time_Months") >= 24, 1).otherwise(0)) * 100.0 / count("*")).alias("two_year_survival_rate")).filter(col("sample_size") >= 10).orderBy(desc("avg_survival_months"))
age_survival_correlation = df_survival.withColumn("age_group", when(col("Age") < 40, "Under_40").when(col("Age") < 60, "40_to_59").otherwise("60_and_above")).groupBy("age_group").agg(avg("Survival_Time_Months").alias("avg_survival"), count("*").alias("patient_count"), (sum(when(col("Survival_Time_Months") >= 36, 1).otherwise(0)) * 100.0 / count("*")).alias("three_year_survival_rate")).orderBy("age_group")
laterality_survival = df_survival.filter(col("Laterality").isNotNull()).groupBy("Laterality").agg(avg("Survival_Time_Months").alias("avg_survival"), count("*").alias("patient_count")).orderBy(desc("avg_survival"))
stage_pandas = stage_survival_analysis.toPandas()
genetic_pandas = genetic_survival_analysis.toPandas()
cancer_type_pandas = cancer_type_survival.toPandas()
age_pandas = age_survival_correlation.toPandas()
laterality_pandas = laterality_survival.toPandas()
result = {
'stage_survival_analysis': stage_pandas.to_dict('records'),
'genetic_marker_survival': genetic_pandas.to_dict('records'),
'cancer_type_survival_comparison': cancer_type_pandas.to_dict('records'),
'age_group_survival_analysis': age_pandas.to_dict('records'),
'laterality_survival_impact': laterality_pandas.to_dict('records')
}
return JsonResponse({'status': 'success', 'data': result})
except Exception as e:
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': str(e)})
眼癌数据分析可视化系统-结语
大数据计算机毕设不知道怎么做？眼癌数据分析系统完整技术方案拯救你 毕业设计/选题推荐/深度学习/数据分析/数据挖掘/机器学习/随机森林/数据可视化/大屏/预测/爬虫
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