26届计算机大数据毕设选题推荐-基于大数据与机器学习的慢性肾病临床特征模式识别系统设计与实现基于大数据与机器学习的慢性肾

注意：该项目只展示部分功能

1.开发环境

发语言：python 采用技术：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架数据库：MySQL 开发环境：PyCharm

2 系统设计

慢性肾病（Chronic Kidney Disease, CKD）是全球范围内的重大公共卫生问题，其发病率逐年上升，且早期症状不明显，容易被忽视，导致许多患者在确诊时已处于晚期，增加了治疗难度和医疗成本。随着大数据技术的飞速发展，医疗领域积累了海量的患者数据，这些数据中蕴含着丰富的信息，能够为慢性肾病的诊断、治疗和预防提供有力支持。然而，如何有效地挖掘和利用这些数据，将其转化为有价值的临床信息，是当前亟待解决的问题。本系统基于大数据技术，结合 Python、Spark、Hadoop 等先进技术，旨在构建一个高效、直观的基于大数据与机器学习的慢性肾病临床特征模式识别系统，为临床医生、研究人员和公共卫生工作者提供全面、深入的数据分析工具，助力慢性肾病的早期诊断、精准治疗和科学管理。

基于大数据与机器学习的慢性肾病临床特征模式识别系统统的开发具有重要的临床和科研意义，从临床角度看，它能够帮助医生快速、准确地了解患者的病情，识别高危患者群体，优化临床检查和治疗策略，提高诊断效率和治疗效果，改善患者预后。从科研角度看，系统提供了丰富的数据分析功能，能够为慢性肾病的流行病学研究、病因学研究和临床试验提供有力的数据支持，促进相关研究的深入开展。系统的可视化展示功能还能够为公共卫生工作者提供宏观的疾病分布和流行趋势信息，助力制定科学合理的公共卫生政策和干预措施，提升慢性肾病的防控水平。

本研究基于大数据技术，构建了一个全面、高效的基于大数据与机器学习的慢性肾病临床特征模式识别系统，系统采用 Python 编程语言，结合 Spark 和 Hadoop 大数据处理框架，实现对海量慢性肾病数据的快速处理和分析。前端采用 Vue 框架和 Echarts 可视化库，将复杂的数据以直观的图表形式展示出来，便于用户理解和使用。后端使用 MySQL 数据库存储和管理数据，确保数据的安全性和稳定性。系统涵盖了慢性肾病患病情况统计分析、肾功能指标深度分析、血液生化指标综合评估、多指标联合诊断价值分析、疾病进展与严重程度评估、临床特征模式识别分析等多个功能模块，能够为临床医生、研究人员和公共卫生工作者提供全方位的数据分析支持。

（1）慢性肾病患病情况统计分析：通过统计患病与健康人群的数量和比例，为慢性肾病的流行病学研究提供基础数据，揭示高血压与慢性肾病的关联性，识别高危人群，建立血压分级与肾病风险的对应关系。（2）肾功能指标深度分析：评估肾功能损害程度，识别早期肾病征象，揭示肾功能指标间的内在联系，建立疾病严重程度评估体系，评估蛋白尿和尿糖作为肾病进展指标的价值。（3）血液生化指标综合评估：评估慢性肾病对造血系统的影响，指导临床电解质管理和并发症预防，评估肾性贫血的发生规律，识别血液系统全面受累的患者特征。（4）多指标联合诊断价值分析：识别高风险指标组合，建立适合本地人群的参考范围，评估疾病的复杂程度，量化疾病严重程度，筛选诊断价值最高的指标。（5）疾病进展与严重程度评估：建立疾病分期体系，识别常见并发症模式，评估疾病的系统性影响，量化疾病影响程度，识别需要重点关注的高危患者群体。（6）临床特征模式识别分析：识别疾病的主要临床类型，发现指标间的关联规律，识别疾病的典型表现模式，建立疾病的全景统计视图，明确患病组与健康组的主要区别。

3 系统展示

3.1 大屏页面

大屏上.png

大屏下.png

3.2 分析页面

3.3 基础页面

数据管理.png

5 部分功能代码

# 初始化SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("ChronicKidneyDiseaseAnalysis").getOrCreate()

# 1. 肾功能指标深度分析 - 核心肾功能指标分布特征
def analyze_kidney_function_distribution(dataframe):
    # 定义血尿素（Bu）和血清肌酐（Sc）的正常值范围
    bu_normal_range = (1.7, 7.1)
    sc_normal_range = (0.6, 1.2)

    # 使用when函数对Bu和Sc进行分类
    dataframe = dataframe.withColumn("Bu_Status", 
                                      when((col("Bu") >= bu_normal_range[0]) & (col("Bu") <= bu_normal_range[1]), "Normal")
                                      .when(col("Bu") < bu_normal_range[0], "Mild Abnormal")
                                      .otherwise("Severe Abnormal"))
    dataframe = dataframe.withColumn("Sc_Status", 
                                      when((col("Sc") >= sc_normal_range[0]) & (col("Sc") <= sc_normal_range[1]), "Normal")
                                      .when(col("Sc") < sc_normal_range[0], "Mild Abnormal")
                                      .otherwise("Severe Abnormal"))

    # 统计Bu和Sc的分布情况
    bu_distribution = dataframe.groupBy("Bu_Status").count().orderBy("Bu_Status")
    sc_distribution = dataframe.groupBy("Sc_Status").count().orderBy("Sc_Status")

    # 输出结果
    print("Blood Urea (Bu) Distribution:")
    bu_distribution.show()
    print("Serum Creatinine (Sc) Distribution:")
    sc_distribution.show()

# 2. 多指标联合诊断价值分析 - 关键指标组合异常统计
def analyze_key_indicators_combination(dataframe):
    # 定义核心指标及其异常阈值
    key_indicators = {
        "Bu": (1.7, 7.1),  # 血尿素
        "Sc": (0.6, 1.2),  # 血清肌酐
        "Al": (0, 30),     # 白蛋白
        "Hemo": (12.0, 16.0)  # 血红蛋白
    }

    # 定义UDF函数判断指标是否异常
    def is_abnormal(value, lower, upper):
        if value is None:
            return "Unknown"
        if value < lower or value > upper:
            return "Abnormal"
        return "Normal"

    is_abnormal_udf = udf(is_abnormal, DoubleType())

    # 对每个核心指标应用UDF进行异常判断
    for indicator, (lower, upper) in key_indicators.items():
        dataframe = dataframe.withColumn(f"{indicator}_Status", 
                                          is_abnormal_udf(col(indicator), lit(lower), lit(upper)))

    # 统计不同异常组合的患病率
    combination_status = dataframe.groupBy("Bu_Status", "Sc_Status", "Al_Status", "Hemo_Status").count()

    # 输出结果
    print("Key Indicators Combination Abnormality Statistics:")
    combination_status.show()

# 3. 疾病进展与严重程度评估 - 疾病严重程度分层统计
def analyze_disease_severity_staging(dataframe):
    # 定义基于Bu和Sc的肾功能损害等级划分
    def severity_stage(bu, sc):
        if bu is None or sc is None:
            return "Unknown"
        if bu < 7.1 and sc < 1.2:
            return "Mild"
        elif bu >= 7.1 and sc < 1.2:
            return "Moderate"
        else:
            return "Severe"

    severity_stage_udf = udf(severity_stage, StringType())

    # 对每个患者计算疾病严重程度等级
    dataframe = dataframe.withColumn("Severity_Stage", severity_stage_udf(col("Bu"), col("Sc")))

    # 统计不同严重程度等级的患者数量
    severity_distribution = dataframe.groupBy("Severity_Stage").count().orderBy("Severity_Stage")

    # 输出结果
    print("Disease Severity Staging Statistics:")
    severity_distribution.show()

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