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基于大数据的分化型甲状腺癌复发数据可视化分析系统-功能介绍
基于大数据的分化型甲状腺癌复发数据可视化分析系统是一套专门针对甲状腺癌医疗数据进行深度挖掘和预测分析的综合性平台。系统采用Hadoop分布式存储架构结合Spark大数据处理引擎，能够高效处理海量的患者临床数据，通过Python语言构建数据分析模型，Django框架提供稳定的后端服务支持。系统核心功能涵盖患者人口统计学特征分析、临床病理核心特征评估、治疗效果追踪以及甲状腺功能状态监测等五大维度的数据分析。通过整合患者的年龄、性别、吸烟史、放射治疗史等基础信息，结合风险分级、TNM分期、病理类型、肿瘤灶性等关键临床指标，系统能够构建多因素关联性分析模型，为医务人员提供直观的数据可视化展示。前端采用Vue框架配合ECharts图表组件，将复杂的医疗数据转化为易于理解的图表和报告，支持热力图、箱线图、分布图等多种可视化形式，帮助临床医生更好地评估患者复发风险，为个性化治疗方案制定提供数据支撑。
基于大数据的分化型甲状腺癌复发数据可视化分析系统-选题背景意义
选题背景 甲状腺癌作为内分泌系统最常见的恶性肿瘤，近年来发病率呈现持续上升趋势，其中分化型甲状腺癌占据了绝大多数病例。尽管分化型甲状腺癌通常预后较好，但术后复发仍然是困扰患者和医生的重要问题，复发率可达10-30%不等。传统的复发风险评估主要依靠医生的临床经验和单一指标判断，缺乏系统性的多维度数据整合分析。随着医疗信息化程度不断提高，各大医院积累了大量的患者诊疗数据，包括患者基本信息、病理检查结果、影像学资料、治疗方案及随访数据等，这些数据蕴含着丰富的医学规律和预测价值。然而，由于数据量庞大、维度复杂、关联性强，传统的统计分析方法难以充分挖掘其潜在价值，迫切需要运用大数据技术手段进行深入分析和处理。 选题意义 本课题的研究具有一定的理论价值和实际应用意义。从技术角度来看，该系统尝试将大数据处理技术应用于医疗数据分析领域，探索Hadoop和Spark在处理医疗大数据方面的可行性和有效性，为后续类似项目提供技术参考和实践经验。从医疗实践角度来看，系统能够帮助医务人员更加科学地评估患者复发风险，通过多维度数据分析发现影响复发的关键因素，为制定个性化的治疗和随访策略提供数据支持。对于患者而言，系统分析结果可以为其了解自身病情和预后提供参考，有助于提高治疗依从性和生活质量。从学术研究价值来看，通过对大量真实临床数据的统计分析，可以验证现有的甲状腺癌复发风险评估标准的准确性，发现新的潜在影响因素，为相关医学研究提供数据基础。作为一个毕业设计项目，该系统也为计算机专业学生提供了将大数据技术与医疗健康领域结合的实践机会，有助于培养跨学科的综合应用能力。
基于大数据的分化型甲状腺癌复发数据可视化分析系统-技术选型
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 详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy 数据库：MySQL
基于大数据的分化型甲状腺癌复发数据可视化分析系统-视频展示
基于大数据的分化型甲状腺癌复发数据可视化分析系统-图片展示
基于大数据的分化型甲状腺癌复发数据可视化分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
import pandas as pd
import numpy as np
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
import json
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from io import BytesIO
import base64
spark = SparkSession.builder.appName("ThyroidCancerAnalysis").master("local[*]").getOrCreate()
@csrf_exempt
def analyze_risk_recurrence_relationship(request):
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/thyroid_db").option("dbtable", "patient_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
risk_recurrence_df = df.select("Risk", "Recurred").filter(df.Risk.isNotNull() & df.Recurred.isNotNull())
risk_stats = risk_recurrence_df.groupBy("Risk", "Recurred").count().collect()
result_data = {}
for row in risk_stats:
risk_level = row["Risk"]
recurred = row["Recurred"]
count = row["count"]
if risk_level not in result_data:
result_data[risk_level] = {"recurred": 0, "not_recurred": 0, "total": 0}
if recurred == "Yes":
result_data[risk_level]["recurred"] = count
else:
result_data[risk_level]["not_recurred"] = count
result_data[risk_level]["total"] += count
for risk_level in result_data:
if result_data[risk_level]["total"] > 0:
result_data[risk_level]["recurrence_rate"] = result_data[risk_level]["recurred"] / result_data[risk_level]["total"] * 100
else:
result_data[risk_level]["recurrence_rate"] = 0
high_risk_rate = result_data.get("High", {}).get("recurrence_rate", 0)
medium_risk_rate = result_data.get("Medium", {}).get("recurrence_rate", 0)
low_risk_rate = result_data.get("Low", {}).get("recurrence_rate", 0)
risk_trend_analysis = {
"increasing_trend": high_risk_rate > medium_risk_rate > low_risk_rate,
"risk_difference": high_risk_rate - low_risk_rate,
"medium_vs_low": medium_risk_rate - low_risk_rate
}
total_patients = sum([data["total"] for data in result_data.values()])
high_risk_proportion = result_data.get("High", {}).get("total", 0) / total_patients * 100 if total_patients > 0 else 0
return JsonResponse({
"status": "success",
"risk_recurrence_data": result_data,
"trend_analysis": risk_trend_analysis,
"high_risk_proportion": high_risk_proportion,
"total_analyzed_patients": total_patients
})
@csrf_exempt
def generate_correlation_heatmap(request):
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/thyroid_db").option("dbtable", "patient_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
numeric_columns = ["Age"]
categorical_columns = ["Gender", "Smoking", "Hx_Smoking", "Hx_Radiothreapy", "Thyroid_Function", "Physical_Examination", "Adenopathy", "Pathology", "Focality", "Risk", "T", "N", "M", "Stage", "Response", "Recurred"]
processed_df = df.select(*numeric_columns, *categorical_columns)
for col in categorical_columns:
unique_values = processed_df.select(col).distinct().collect()
value_map = {row[col]: idx for idx, row in enumerate(unique_values) if row[col] is not None}
for old_val, new_val in value_map.items():
processed_df = processed_df.withColumn(col, when(processed_df[col] == old_val, new_val).otherwise(processed_df[col]))
pandas_df = processed_df.toPandas()
pandas_df = pandas_df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
pandas_df = pandas_df.dropna()
correlation_matrix = pandas_df.corr()
recurred_correlations = correlation_matrix['Recurred'].abs().sort_values(ascending=False)
top_correlations = recurred_correlations.head(8).to_dict()
plt.figure(figsize=(12, 10))
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='RdYlBu_r', center=0, square=True, fmt='.2f')
plt.title('甲状腺癌复发相关因素关联性热力图')
buffer = BytesIO()
plt.savefig(buffer, format='png', dpi=150, bbox_inches='tight')
buffer.seek(0)
image_base64 = base64.b64encode(buffer.read()).decode()
plt.close()
strong_correlations = {k: v for k, v in top_correlations.items() if v > 0.3 and k != 'Recurred'}
correlation_insights = {
"strongest_factor": max(strong_correlations, key=strong_correlations.get) if strong_correlations else None,
"strongest_correlation_value": max(strong_correlations.values()) if strong_correlations else 0,
"moderate_factors": [k for k, v in strong_correlations.items() if 0.2 <= v <= 0.3],
"weak_but_notable": [k for k, v in strong_correlations.items() if 0.1 <= v < 0.2]
}
return JsonResponse({
"status": "success",
"heatmap_image": image_base64,
"top_correlations": top_correlations,
"correlation_insights": correlation_insights,
"total_factors_analyzed": len(correlation_matrix.columns)
})
@csrf_exempt
def analyze_treatment_response_patterns(request):
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/thyroid_db").option("dbtable", "patient_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
response_recurrence_df = df.select("Response", "Recurred", "Risk", "Stage").filter(df.Response.isNotNull() & df.Recurred.isNotNull())
response_stats = response_recurrence_df.groupBy("Response", "Recurred").count().collect()
response_data = {}
for row in response_stats:
response_type = row["Response"]
recurred = row["Recurred"]
count = row["count"]
if response_type not in response_data:
response_data[response_type] = {"recurred": 0, "not_recurred": 0, "total": 0}
if recurred == "Yes":
response_data[response_type]["recurred"] = count
else:
response_data[response_type]["not_recurred"] = count
response_data[response_type]["total"] += count
for response_type in response_data:
if response_data[response_type]["total"] > 0:
response_data[response_type]["recurrence_rate"] = response_data[response_type]["recurred"] / response_data[response_type]["total"] * 100
risk_response_analysis = response_recurrence_df.groupBy("Risk", "Response").count().collect()
risk_response_matrix = {}
for row in risk_response_analysis:
risk = row["Risk"]
response = row["Response"]
count = row["count"]
if risk not in risk_response_matrix:
risk_response_matrix[risk] = {}
risk_response_matrix[risk][response] = count
stage_response_analysis = response_recurrence_df.groupBy("Stage", "Response").count().collect()
stage_response_matrix = {}
for row in stage_response_analysis:
stage = row["Stage"]
response = row["Response"]
count = row["count"]
if stage not in stage_response_matrix:
stage_response_matrix[stage] = {}
stage_response_matrix[stage][response] = count
best_response_type = min(response_data.keys(), key=lambda x: response_data[x]["recurrence_rate"])
worst_response_type = max(response_data.keys(), key=lambda x: response_data[x]["recurrence_rate"])
treatment_insights = {
"best_response": best_response_type,
"best_response_rate": response_data[best_response_type]["recurrence_rate"],
"worst_response": worst_response_type,
"worst_response_rate": response_data[worst_response_type]["recurrence_rate"],
"response_effectiveness_gap": response_data[worst_response_type]["recurrence_rate"] - response_data[best_response_type]["recurrence_rate"]
}
return JsonResponse({
"status": "success",
"response_recurrence_data": response_data,
"risk_response_matrix": risk_response_matrix,
"stage_response_matrix": stage_response_matrix,
"treatment_insights": treatment_insights
})
基于大数据的分化型甲状腺癌复发数据可视化分析系统-结语
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