🍊作者：计算机毕设匠心工作室
🍊简介：毕业后就一直专业从事计算机软件程序开发，至今也有8年工作经验。擅长Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等。
擅长：按照需求定制化开发项目、 源码、对代码进行完整讲解、文档撰写、ppt制作。
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基于大数据的丙型肝炎患者数据可视化分析系统_-功能介绍
《基于大数据的丙型肝炎患者数据可视化分析系统》是一个采用Hadoop+Spark大数据处理框架的医疗数据分析平台，该系统运用Python开发语言结合Django后端框架，前端采用Vue+ElementUI+Echarts技术栈构建交互界面。系统核心功能涵盖患者基础特征分析、生化指标特征分析、疾病进展规律分析、生化指标关联性分析、患者群体特征分析以及临床应用价值分析等六大模块，共计30个细分分析维度。通过Spark SQL和Pandas、NumPy等数据处理工具，系统能够对丙型肝炎患者的年龄、性别、诊断类别以及ALB、ALP、ALT、AST、BIL、CHE、CHOL、CREA、GGT、PROT等十个关键生化指标进行深度挖掘和统计分析。系统利用HDFS分布式文件系统存储海量医疗数据，通过Spark分布式计算引擎实现高效的数据处理和分析，最终以直观的可视化图表形式呈现分析结果，为医疗决策提供数据支撑，展现了大数据技术在医疗健康领域的实际应用价值。
基于大数据的丙型肝炎患者数据可视化分析系统_-选题背景意义
选题背景 丙型肝炎作为全球性的公共卫生问题，其病情发展具有隐匿性强、进展缓慢的特点，患者往往在疾病晚期才被发现，给治疗和预后带来了巨大挑战。传统的医疗数据分析方式主要依赖统计软件进行小规模数据处理，面对日益增长的患者数据量和复杂的多维度分析需求，传统方法已经难以满足现代医疗大数据处理的要求。医疗机构积累了大量的患者检验数据、诊断记录和生化指标信息，这些数据蕴含着丰富的疾病发展规律和患者特征信息，但缺乏有效的技术手段进行深度挖掘和关联分析。同时，医疗决策越来越需要基于数据驱动的科学依据，而不是仅仅依靠医生的经验判断。大数据技术的快速发展为解决这些问题提供了新的技术路径，Hadoop和Spark等分布式计算框架能够处理海量的医疗数据，为深度分析患者特征、疾病进展规律和生化指标关联性提供了强大的计算支撑。 选题意义 本系统的建设具有多重实际意义，能够为医疗实践和学术研究提供有价值的技术支持。从医疗诊断角度来看，系统通过对大量丙型肝炎患者数据的统计分析，可以帮助医生更好地理解疾病的发展规律，识别不同患者群体的特征差异，为个性化治疗方案的制定提供数据参考。生化指标的关联性分析能够揭示各项检验指标之间的内在联系，有助于优化临床检测流程，减少不必要的重复检查，降低医疗成本。患者群体特征分析功能可以帮助医疗机构更好地了解就诊患者的构成情况，为医疗资源的合理配置提供决策依据。从技术实践角度来看，系统展示了大数据技术在医疗健康领域的具体应用，验证了Hadoop+Spark技术栈处理医疗大数据的可行性和有效性。可视化分析功能使得复杂的数据分析结果能够以直观的图表形式呈现，提高了医疗数据的可读性和实用性。当然，作为一个毕业设计项目，系统在功能深度和数据规模方面还存在一定局限性，但它为后续更深入的医疗大数据研究奠定了基础框架。
基于大数据的丙型肝炎患者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
基于大数据的丙型肝炎患者数据可视化分析系统_-视频展示
基于大数据的丙型肝炎患者数据可视化分析系统_-图片展示
基于大数据的丙型肝炎患者数据可视化分析系统_-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, avg, max, min, stddev, when, desc, asc
import pandas as pd
import numpy as np
from django.http import JsonResponse
spark = SparkSession.builder.appName("HepatitisAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled","true").getOrCreate()
def patient_category_distribution_analysis(request):
df = spark.read.format("jdbc").option("url","jdbc:mysql://localhost:3306/hepatitis").option("dbtable","patient_data").option("user","root").option("password","123456").load()
category_stats = df.groupBy("category").agg(count("*").alias("patient_count")).orderBy(desc("patient_count"))
total_patients = df.count()
category_with_percentage = category_stats.withColumn("percentage", (col("patient_count") / total_patients * 100).cast("decimal(5,2)"))
category_distribution = category_with_percentage.collect()
result_data = []
for row in category_distribution:
category_info = {
"category": row["category"],
"count": row["patient_count"],
"percentage": float(row["percentage"])
}
result_data.append(category_info)
age_category_cross = df.groupBy("category", "age_group").agg(count("*").alias("count")).orderBy("category", "age_group")
age_cross_data = []
for row in age_category_cross.collect():
age_cross_data.append({
"category": row["category"],
"age_group": row["age_group"],
"count": row["count"]
})
gender_category_cross = df.groupBy("category", "sex").agg(count("*").alias("count")).orderBy("category", "sex")
gender_cross_data = []
for row in gender_category_cross.collect():
gender_cross_data.append({
"category": row["category"],
"gender": row["sex"],
"count": row["count"]
})
return JsonResponse({
"status": "success",
"category_distribution": result_data,
"age_category_cross": age_cross_data,
"gender_category_cross": gender_cross_data,
"total_patients": total_patients
})
def biochemical_indicators_statistical_analysis(request):
df = spark.read.format("jdbc").option("url","jdbc:mysql://localhost:3306/hepatitis").option("dbtable","patient_data").option("user","root").option("password","123456").load()
biochemical_columns = ["ALB", "ALP", "ALT", "AST", "BIL", "CHE", "CHOL", "CREA", "GGT", "PROT"]
overall_stats = []
for col_name in biochemical_columns:
stats = df.agg(
avg(col(col_name)).alias("mean_value"),
max(col(col_name)).alias("max_value"),
min(col(col_name)).alias("min_value"),
stddev(col(col_name)).alias("std_value")
).collect()[0]
overall_stats.append({
"indicator": col_name,
"mean": round(float(stats["mean_value"]), 2),
"max": float(stats["max_value"]),
"min": float(stats["min_value"]),
"std": round(float(stats["std_value"]), 2)
})
category_stats = []
for category in df.select("category").distinct().collect():
cat_name = category["category"]
cat_df = df.filter(col("category") == cat_name)
cat_indicators = []
for col_name in biochemical_columns:
cat_stat = cat_df.agg(avg(col(col_name)).alias("mean_value")).collect()[0]
cat_indicators.append({
"indicator": col_name,
"mean": round(float(cat_stat["mean_value"]), 2)
})
category_stats.append({
"category": cat_name,
"indicators": cat_indicators
})
abnormal_stats = []
for col_name in biochemical_columns:
q1 = df.approxQuantile(col_name, [0.25], 0.01)[0]
q3 = df.approxQuantile(col_name, [0.75], 0.01)[0]
iqr = q3 - q1
lower_bound = q1 - 1.5 * iqr
upper_bound = q3 + 1.5 * iqr
abnormal_count = df.filter((col(col_name) < lower_bound) | (col(col_name) > upper_bound)).count()
abnormal_stats.append({
"indicator": col_name,
"abnormal_count": abnormal_count,
"normal_count": df.count() - abnormal_count
})
return JsonResponse({
"status": "success",
"overall_statistics": overall_stats,
"category_statistics": category_stats,
"abnormal_statistics": abnormal_stats
})
def disease_progression_pattern_analysis(request):
df = spark.read.format("jdbc").option("url","jdbc:mysql://localhost:3306/hepatitis").option("dbtable","patient_data").option("user","root").option("password","123456").load()
severity_order = ["献血者", "可疑献血者", "肝炎", "纤维化", "肝硬化"]
progression_stats = []
for severity in severity_order:
count = df.filter(col("category") == severity).count()
progression_stats.append({
"severity_level": severity,
"patient_count": count
})
age_progression = []
age_groups = ["青年", "中年", "老年"]
for age_group in age_groups:
age_df = df.filter(col("age_group") == age_group)
age_severity_dist = []
for severity in severity_order:
count = age_df.filter(col("category") == severity).count()
age_severity_dist.append({
"severity": severity,
"count": count
})
age_progression.append({
"age_group": age_group,
"severity_distribution": age_severity_dist
})
gender_progression = []
genders = ["男", "女"]
for gender in genders:
gender_df = df.filter(col("sex") == gender)
gender_severity_dist = []
for severity in severity_order:
count = gender_df.filter(col("category") == severity).count()
gender_severity_dist.append({
"severity": severity,
"count": count
})
gender_progression.append({
"gender": gender,
"severity_distribution": gender_severity_dist
})
biochemical_trends = []
key_indicators = ["ALT", "AST", "ALP", "BIL"]
for indicator in key_indicators:
trend_data = []
for severity in severity_order:
severity_df = df.filter(col("category") == severity)
if severity_df.count() > 0:
mean_value = severity_df.agg(avg(col(indicator)).alias("mean")).collect()[0]["mean"]
trend_data.append({
"severity": severity,
"mean_value": round(float(mean_value), 2)
})
else:
trend_data.append({
"severity": severity,
"mean_value": 0
})
biochemical_trends.append({
"indicator": indicator,
"trend_data": trend_data
})
high_risk_profile = df.filter(col("category").isin(["纤维化", "肝硬化"]))
risk_characteristics = []
if high_risk_profile.count() > 0:
age_dist = high_risk_profile.groupBy("age_group").agg(count("*").alias("count")).collect()
gender_dist = high_risk_profile.groupBy("sex").agg(count("*").alias("count")).collect()
risk_characteristics.append({
"characteristic": "年龄分布",
"data": [{"group": row["age_group"], "count": row["count"]} for row in age_dist]
})
risk_characteristics.append({
"characteristic": "性别分布",
"data": [{"group": row["sex"], "count": row["count"]} for row in gender_dist]
})
return JsonResponse({
"status": "success",
"progression_statistics": progression_stats,
"age_progression_analysis": age_progression,
"gender_progression_analysis": gender_progression,
"biochemical_trends": biochemical_trends,
"high_risk_profile": risk_characteristics
})
基于大数据的丙型肝炎患者数据可视化分析系统_-结语
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