一、个人简介
💖💖作者：计算机编程果茶熊 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，担任过编程老师，同时本人也热爱上课教学，擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等多个IT方向。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！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 计算机毕业设计选题 💕💕文末获取源码联系计算机编程果茶熊
二、系统介绍
大数据框架：Hadoop+Spark（Hive需要定制修改） 开发语言：Java+Python（两个版本都支持） 数据库：MySQL 后端框架：SpringBoot(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Django（两个版本都支持） 前端：Vue+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery
基于大数据的心衰患者特征数据可视化分析系统是一个综合运用现代大数据技术和Web开发框架的医疗数据分析平台。该系统采用Hadoop分布式存储架构和Spark大数据处理引擎作为核心技术支撑，通过HDFS实现海量心衰患者数据的可靠存储，利用Spark SQL进行高效的数据查询和分析处理。系统后端基于SpringBoot框架构建，集成MyBatis持久层框架与MySQL数据库，确保数据操作的稳定性和安全性。前端采用Vue.js响应式框架，结合ElementUI组件库提供友好的用户交互界面，通过ECharts可视化组件库实现丰富的图表展示效果。系统主要功能涵盖用户管理、心衰特征数据管理、患者基本特征分析、患者死亡风险分析、多维特征关联分析、生理指标水平分析和群体生存曲线分析等模块，为医疗工作者提供全面的心衰患者数据分析和可视化展示服务，支持从多个维度深入了解患者特征分布和风险评估情况。
三、基于大数据的心衰患者特征数据可视化分析系统-视频解说
医疗大数据毕设选题：心衰患者特征可视化分析系统SpringBoot+Vue+ElementUI开发|毕设|计算机毕设|程序开发|项目实战
四、基于大数据的心衰患者特征数据可视化分析系统-功能展示
五、基于大数据的心衰患者特征数据可视化分析系统-代码展示
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import java.util.*;
@RestController
@RequestMapping("/api/analysis")
public class HeartFailureAnalysisController {
@Autowired
private SparkSession spark = SparkSession.builder()
.appName("HeartFailureAnalysis")
.master("local[*]")
.getOrCreate();
@PostMapping("/patientFeatures")
public Map<String, Object> analyzePatientFeatures(@RequestBody Map<String, Object> params) {
Dataset<Row> patientData = spark.sql("SELECT * FROM heart_failure_patients WHERE status = 'active'");
Dataset<Row> ageGroups = patientData.groupBy("age_group").count().orderBy("age_group");
Dataset<Row> genderDistribution = patientData.groupBy("gender").count();
Dataset<Row> smokingStats = patientData.groupBy("smoking_status").agg(
functions.count("patient_id").alias("count"),
functions.avg("ejection_fraction").alias("avg_ef")
);
Dataset<Row> diabetesCorrelation = patientData.filter("diabetes = 1")
.groupBy("high_blood_pressure")
.agg(functions.count("patient_id").alias("diabetes_with_hbp"));
List<Row> ageGroupResults = ageGroups.collectAsList();
List<Row> genderResults = genderDistribution.collectAsList();
List<Row> smokingResults = smokingStats.collectAsList();
Map<String, Object> analysisResult = new HashMap<>();
List<Map<String, Object>> ageData = new ArrayList<>();
for (Row row : ageGroupResults) {
Map<String, Object> item = new HashMap<>();
item.put("ageGroup", row.getString(0));
item.put("count", row.getLong(1));
ageData.add(item);
}
analysisResult.put("ageDistribution", ageData);
analysisResult.put("genderStats", genderResults);
analysisResult.put("smokingAnalysis", smokingResults);
analysisResult.put("totalPatients", patientData.count());
return analysisResult;
}
@PostMapping("/deathRiskAnalysis")
public Map<String, Object> analyzeDeathRisk(@RequestBody Map<String, Object> params) {
Dataset<Row> riskData = spark.sql("SELECT * FROM heart_failure_patients WHERE follow_up_complete = 1");
Dataset<Row> highRiskPatients = riskData.filter(
"ejection_fraction < 40 AND serum_creatinine > 1.5 AND age > 65"
);
Dataset<Row> riskByAge = riskData.groupBy("age_group", "death_event")
.count()
.orderBy("age_group");
Dataset<Row> riskFactors = riskData.groupBy("death_event")
.agg(
functions.avg("ejection_fraction").alias("avg_ef"),
functions.avg("serum_creatinine").alias("avg_creatinine"),
functions.avg("serum_sodium").alias("avg_sodium"),
functions.avg("platelets").alias("avg_platelets")
);
Dataset<Row> survivalPrediction = riskData.filter("time > 100")
.groupBy("death_event")
.agg(functions.count("patient_id").alias("survival_count"));
long totalHighRisk = highRiskPatients.count();
long totalPatients = riskData.count();
double riskPercentage = (double) totalHighRisk / totalPatients * 100;
Map<String, Object> riskAnalysis = new HashMap<>();
riskAnalysis.put("highRiskCount", totalHighRisk);
riskAnalysis.put("riskPercentage", Math.round(riskPercentage * 100.0) / 100.0);
riskAnalysis.put("riskByAgeGroup", riskByAge.collectAsList());
riskAnalysis.put("riskFactorAnalysis", riskFactors.collectAsList());
riskAnalysis.put("survivalData", survivalPrediction.collectAsList());
return riskAnalysis;
}
@PostMapping("/multiDimensionalCorrelation")
public Map<String, Object> analyzeMultiDimensionalCorrelation(@RequestBody Map<String, Object> params) {
Dataset<Row> correlationData = spark.sql("SELECT * FROM heart_failure_patients WHERE data_quality = 'valid'");
Dataset<Row> efSodiumCorrelation = correlationData.groupBy("ejection_fraction_range", "serum_sodium_range")
.agg(
functions.count("patient_id").alias("patient_count"),
functions.avg("death_event").alias("death_rate")
)
.orderBy("ejection_fraction_range", "serum_sodium_range");
Dataset<Row> ageGenderRisk = correlationData.groupBy("age_group", "gender")
.agg(
functions.count("patient_id").alias("total_count"),
functions.sum("death_event").alias("death_count"),
functions.avg("ejection_fraction").alias("avg_ef")
);
Dataset<Row> comorbidityAnalysis = correlationData.groupBy("diabetes", "high_blood_pressure", "smoking_status")
.agg(
functions.count("patient_id").alias("group_size"),
functions.avg("death_event").alias("mortality_rate"),
functions.avg("time").alias("avg_follow_up_time")
)
.filter("group_size > 5");
Dataset<Row> physiologicalCorrelation = correlationData.select("ejection_fraction", "serum_creatinine", "serum_sodium", "platelets", "death_event");
Map<String, Double> correlationMatrix = new HashMap<>();
correlationMatrix.put("ef_creatinine", physiologicalCorrelation.stat().corr("ejection_fraction", "serum_creatinine"));
correlationMatrix.put("ef_sodium", physiologicalCorrelation.stat().corr("ejection_fraction", "serum_sodium"));
correlationMatrix.put("creatinine_sodium", physiologicalCorrelation.stat().corr("serum_creatinine", "serum_sodium"));
Map<String, Object> correlationResult = new HashMap<>();
correlationResult.put("efSodiumDistribution", efSodiumCorrelation.collectAsList());
correlationResult.put("ageGenderRiskProfile", ageGenderRisk.collectAsList());
correlationResult.put("comorbidityPatterns", comorbidityAnalysis.collectAsList());
correlationResult.put("physiologicalCorrelations", correlationMatrix);
correlationResult.put("analysisTimestamp", System.currentTimeMillis());
return correlationResult;
}
}
六、基于大数据的心衰患者特征数据可视化分析系统-文档展示
七、END
💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 计算机毕业设计选题 💕💕文末获取源码联系计算机编程果茶熊
