💖💖作者：计算机毕业设计小明哥
💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！
💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！
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💕💕文末获取源码
结核病大数据分析系统-系统功能
基于大数据的结核病数据可视化分析系统是一套运用现代大数据技术构建的医疗数据智能分析平台，该系统采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为海量医疗数据的存储基础，结合Apache Spark大数据处理引擎进行高效的数据计算与分析，通过Spark SQL实现复杂的医疗数据查询与统计分析。系统支持Python+Django和Java+Spring Boot两套完整的技术架构，前端采用Vue.js框架配合ElementUI组件库构建现代化的用户界面，集成ECharts可视化图表库实现丰富的数据展示效果，底层数据存储采用MySQL关系型数据库确保数据的完整性与一致性。系统核心功能涵盖患者基本特征与结核病关联性分析、临床核心症状与结核病关联度分析、生活习惯及病史与结核病风险分析、多维关联与核心风险因子挖掘四大分析维度，能够从年龄分布、性别差异、体重变化等基础维度深入分析患病风险，同时对咳嗽严重程度、呼吸困难、疲劳程度、发热等临床症状进行量化评估，结合患者吸烟史、既往病史等生活习惯因素进行综合风险评估，最终通过机器学习算法实现特征重要性排序、相关性热力图分析等高级数据挖掘功能，为医疗工作者提供科学的诊断辅助和决策支持，实现了大数据技术在医疗健康领域的深度应用与价值创新。
结核病大数据分析系统-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
结核病大数据分析系统-背景意义
选题背景 2023年全球结核病发病率为134/10万，虽然相比前年增幅很小，但结核病仍然是威胁人类健康的重要传染病。从国内情况来看，2023年中国肺结核发病人数达到773512人，虽然2024年上半年发病人数同比下降8.67%至373186人，但死亡人数仍然较高，2023年达到3989人。面对这样严峻的疫情形势，传统的结核病防控手段在数据处理和分析方面显露出明显不足，无法快速有效地从海量医疗数据中挖掘出有价值的信息用于疾病预防和诊断支持。与此同时，健康医疗大数据行业规模正在快速增长，2020年我国健康医疗大数据行业规模已突破800亿人民币，大数据技术在医疗健康领域的应用变得越来越成熟。然而，当前在医疗大数据的标准化与共享、检测技术与分析方法等方面仍存在诸多挑战，需要通过技术创新来解决这些问题，为疾病防控提供更强有力的数据支撑。 选题意义 本系统的建设具有重要的实际应用价值和社会意义。从疾病防控角度看，系统能够通过大数据技术对患者的基本特征、临床症状、生活习惯等多维度信息进行深入分析，帮助医疗工作者更准确地识别高危人群，实现结核病的早期发现和精准预防。从技术创新层面来说，系统将Hadoop分布式存储、Spark大数据处理等前沿技术与医疗健康数据分析相结合，为解决传统医疗信息系统数据处理能力不足的问题提供了新的技术路径。对于医疗机构而言，系统提供的可视化分析功能可以显著提升临床决策效率，通过量化的症状严重程度评估和风险因子挖掘，为医生提供更加客观的诊断依据。从公共卫生管理的角度考虑，系统能够为卫生部门制定结核病防控策略提供数据支持，通过对不同地区、不同人群患病特征的分析，实现防控资源的合理配置。最重要的是，本系统的应用将为结核病这一重大传染病的防控工作提供强有力的技术支撑，对降低发病率、减少死亡人数、维护公众健康安全具有重要的现实意义。
结核病大数据分析系统-演示视频
结核病大数据分析系统-演示图片
结核病大数据分析系统-代码展示
def analyze_age_gender_distribution(request):
if request.method == 'POST':
data = json.loads(request.body)
age_groups = {'青少年': (0, 18), '青年': (19, 35), '中年': (36, 55), '老年': (56, 100)}
spark = SparkSession.builder.appName("TuberculosisAnalysis").getOrCreate()
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/tb_database").option("dbtable", "patient_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
results = {}
for group_name, (min_age, max_age) in age_groups.items():
age_filtered = df.filter((df.age >= min_age) & (df.age <= max_age))
total_count = age_filtered.count()
male_count = age_filtered.filter(df.gender == '男').count()
female_count = age_filtered.filter(df.gender == '女').count()
tb_positive = age_filtered.filter(df.class_label == 'Tuberculosis').count()
tb_rate = (tb_positive / total_count * 100) if total_count > 0 else 0
male_tb = age_filtered.filter((df.gender == '男') & (df.class_label == 'Tuberculosis')).count()
female_tb = age_filtered.filter((df.gender == '女') & (df.class_label == 'Tuberculosis')).count()
male_tb_rate = (male_tb / male_count * 100) if male_count > 0 else 0
female_tb_rate = (female_tb / female_count * 100) if female_count > 0 else 0
results[group_name] = {'total': total_count, 'male_count': male_count, 'female_count': female_count, 'tb_positive': tb_positive, 'tb_rate': round(tb_rate, 2), 'male_tb_rate': round(male_tb_rate, 2), 'female_tb_rate': round(female_tb_rate, 2)}
spark.stop()
return JsonResponse({'status': 'success', 'data': results})
def analyze_symptom_severity_correlation(request):
if request.method == 'POST':
data = json.loads(request.body)
symptom_type = data.get('symptom_type', 'cough')
spark = SparkSession.builder.appName("SymptomAnalysis").getOrCreate()
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/tb_database").option("dbtable", "patient_symptoms").option("user", "root").option("password", "password").load()
symptom_column = f"{symptom_type}_severity"
symptom_stats = {}
for severity_level in range(0, 10):
level_data = df.filter(df[symptom_column] == severity_level)
total_patients = level_data.count()
tb_patients = level_data.filter(df.class_label == 'Tuberculosis').count()
tb_probability = (tb_patients / total_patients * 100) if total_patients > 0 else 0
avg_weight_loss = level_data.agg({"weight_loss": "avg"}).collect()[0][0] or 0
avg_fatigue = level_data.agg({"fatigue": "avg"}).collect()[0][0] or 0
avg_breathlessness = level_data.agg({"breathlessness": "avg"}).collect()[0][0] or 0
fever_count = level_data.filter(df.fever > 0).count()
fever_rate = (fever_count / total_patients * 100) if total_patients > 0 else 0
chest_pain_count = level_data.filter(df.chest_pain == 1).count()
chest_pain_rate = (chest_pain_count / total_patients * 100) if total_patients > 0 else 0
symptom_stats[severity_level] = {'total_patients': total_patients, 'tb_patients': tb_patients, 'tb_probability': round(tb_probability, 2), 'avg_weight_loss': round(avg_weight_loss, 2), 'avg_fatigue': round(avg_fatigue, 2), 'avg_breathlessness': round(avg_breathlessness, 2), 'fever_rate': round(fever_rate, 2), 'chest_pain_rate': round(chest_pain_rate, 2)}
correlation_matrix = df.select("cough_severity", "breathlessness", "fatigue", "weight_loss", "fever").toPandas().corr()
correlation_data = correlation_matrix.to_dict()
spark.stop()
return JsonResponse({'status': 'success', 'symptom_analysis': symptom_stats, 'correlation_matrix': correlation_data})
def analyze_risk_factors_machine_learning(request):
if request.method == 'POST':
data = json.loads(request.body)
analysis_type = data.get('analysis_type', 'feature_importance')
spark = SparkSession.builder.appName("RiskFactorAnalysis").getOrCreate()
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/tb_database").option("dbtable", "patient_complete_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
feature_columns = ['age', 'gender_encoded', 'cough_severity', 'breathlessness', 'fatigue', 'weight_loss', 'fever', 'chest_pain', 'night_sweats', 'blood_in_sputum', 'smoking_history_encoded', 'previous_tb_history']
pandas_df = df.toPandas()
X = pandas_df[feature_columns].fillna(0)
y = (pandas_df['class_label'] == 'Tuberculosis').astype(int)
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf_model.fit(X, y)
feature_importance = dict(zip(feature_columns, rf_model.feature_importances_))
sorted_features = sorted(feature_importance.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
smoking_analysis = {}
for smoking_status in [0, 1, 2]:
smoking_data = pandas_df[pandas_df['smoking_history_encoded'] == smoking_status]
total_smoking = len(smoking_data)
tb_smoking = len(smoking_data[smoking_data['class_label'] == 'Tuberculosis'])
tb_rate_smoking = (tb_smoking / total_smoking * 100) if total_smoking > 0 else 0
avg_cough = smoking_data['cough_severity'].mean()
smoking_analysis[smoking_status] = {'total_patients': total_smoking, 'tb_patients': tb_smoking, 'tb_rate': round(tb_rate_smoking, 2), 'avg_cough_severity': round(avg_cough, 2)}
previous_tb_analysis = {}
for tb_history in [0, 1]:
history_data = pandas_df[pandas_df['previous_tb_history'] == tb_history]
total_history = len(history_data)
current_tb = len(history_data[history_data['class_label'] == 'Tuberculosis'])
recurrence_rate = (current_tb / total_history * 100) if total_history > 0 else 0
previous_tb_analysis[tb_history] = {'total_patients': total_history, 'current_tb_patients': current_tb, 'recurrence_rate': round(recurrence_rate, 2)}
tb_patients = pandas_df[pandas_df['class_label'] == 'Tuberculosis']
non_tb_patients = pandas_df[pandas_df['class_label'] != 'Tuberculosis']
symptom_comparison = {}
for symptom in ['cough_severity', 'breathlessness', 'fatigue', 'weight_loss']:
tb_mean = tb_patients[symptom].mean()
non_tb_mean = non_tb_patients[symptom].mean()
difference = tb_mean - non_tb_mean
symptom_comparison[symptom] = {'tb_patients_avg': round(tb_mean, 2), 'non_tb_patients_avg': round(non_tb_mean, 2), 'difference': round(difference, 2)}
spark.stop()
return JsonResponse({'status': 'success', 'feature_importance': dict(sorted_features), 'smoking_analysis': smoking_analysis, 'previous_tb_analysis': previous_tb_analysis, 'symptom_comparison': symptom_comparison})
结核病大数据分析系统-结语
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