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 c 开发环境：PyCharm
2 系统设计
食管癌作为全球高发恶性肿瘤之一，其复杂的病因学机制、多样化的临床表现以及差异化的预后结局一直是医学研究的重点和难点。随着医疗信息化程度的不断提升，海量的临床数据、病理资料和随访信息不断积累，但传统的统计分析方法已难以充分挖掘这些大数据中蕴含的深层规律和关联关系。为了更好地利用这些宝贵的医学数据资源，结合大数据处理技术（Spark、Hadoop）、现代Web开发框架（Vue）、数据可视化技术（Echarts）以及Python数据科学生态，开发了这套基于机器学习+python的食管癌临床特征分析与预测系统，旨在通过先进的技术手段实现对食管癌多维度数据的深度分析和直观展示。
基于机器学习+python的食管癌临床特征分析与预测系统通过整合多源食管癌临床数据，构建了一个全方位的数据分析和可视化平台，旨在从流行病学、病因学、预后学和治疗学四个层面深入挖掘食管癌的发病规律和临床特征。系统首先从患者的基本特征入手，通过对性别、年龄、病理类型、临床分期、地理分布和种族背景的系统性分析，建立研究队列的人口学和临床基线画像，为后续的深入分析奠定坚实基础。在此基础上，系统重点关注关键危险因素与疾病特征的关联性分析，通过对吸烟史、饮酒史、BMI水平等可控风险因素的多维度交叉分析，揭示这些因素在不同类型食管癌发病中的独立作用和协同效应，同时探索肿瘤解剖位置与病理类型的内在关系。进一步地，系统从预后角度出发，通过生存状态分析、不同亚组生存差异比较以及生存时间的定量评估，识别影响患者长期预后的关键临床病理因子。最后，系统整合治疗信息，初步评估新辅助治疗、放疗等治疗方案对患者生存的潜在影响，并运用相关性热力图算法挖掘各数值型临床指标间的潜在关联模式，为临床决策和进一步的机器学习建模提供数据支撑和洞察方向。
基于机器学习+python的食管癌临床特征分析与预测系统设计了四个核心功能模块，涵盖了食管癌研究的关键维度。患者群体基本特征与临床分布分析模块从人口学和临床诊断角度描绘研究队列的整体画像，包括性别构成、年龄分布、癌种类型、临床分期、地理来源及种族背景等基础特征分析。核心风险因素与癌症特征关联分析模块重点探究吸烟、饮酒、BMI等关键生活习惯和生理指标与食管癌发病特征的关联性，深入分析风险因素的协同作用机制。患者生存状况与预后因素分析模块致力于评估影响患者生存结局的关键因素，通过多维度生存分析揭示疾病的严重性和预后规律。治疗方案与数值特征关联性探索模块初步评估不同治疗手段的临床效果，并运用相关性分析算法探索各数值型临床指标间的潜在关系。
3 系统展示
3.1 大屏页面
3.2 分析页面
3.3 基础页面
4 更多推荐
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5 部分功能代码
# 数据预处理
self._preprocess_data()
def _preprocess_data(self):
"""
数据预处理：计算衍生字段，处理缺失值，数据类型转换
"""
# 计算BMI指数
self.df['BMI'] = self.df['weight'] / ((self.df['height'] / 100) ** 2)
# BMI分级
self.df['BMI_category'] = pd.cut(self.df['BMI'],
bins=[0, 18.5, 24.9, 29.9, float('inf')],
labels=['偏瘦', '正常', '超重', '肥胖'])
# 年龄分组
self.df['age_group'] = pd.cut(self.df['primary_pathology_age_at_initial_pathologic_diagnosis'],
bins=[0, 50, 60, 70, float('inf')],
labels=['<50岁', '50-59岁', '60-69岁', '≥70岁'])
# 吸烟饮酒联合分组
conditions = [
(self.df['tobacco_smoking_history'] == 'Yes') & (self.df['alcohol_history_documented'] == 'Yes'),
(self.df['tobacco_smoking_history'] == 'Yes') & (self.df['alcohol_history_documented'] != 'Yes'),
(self.df['tobacco_smoking_history'] != 'Yes') & (self.df['alcohol_history_documented'] == 'Yes'),
(self.df['tobacco_smoking_history'] != 'Yes') & (self.df['alcohol_history_documented'] != 'Yes')
]
choices = ['吸烟且饮酒', '仅吸烟', '仅饮酒', '均不']
self.df['smoking_drinking_combo'] = np.select(conditions, choices, default='未知')
# ====== 模块1: 患者群体基本特征与临床分布分析 ======
def analyze_gender_distribution(self):
"""
1.1 患者性别构成分析
返回性别分布统计结果和可视化数据
"""
gender_stats = self.df['gender'].value_counts()
gender_percentage = self.df['gender'].value_counts(normalize=True) * 100
result = {
'counts': gender_stats.to_dict(),
'percentages': gender_percentage.to_dict(),
'chart_data': [{'name': k, 'value': int(v)} for k, v in gender_stats.items()],
'summary': f"研究队列共包含{len(self.df)}例患者，其中男性{gender_stats.get('MALE', 0)}例"
f"({gender_percentage.get('MALE', 0):.1f}%)，女性{gender_stats.get('FEMALE', 0)}例"
f"({gender_percentage.get('FEMALE', 0):.1f}%)"
}
return result
def analyze_age_distribution(self):
"""
1.2 患者年龄阶段分布分析
分析不同年龄段患者分布情况
"""
age_stats = self.df['age_group'].value_counts()
age_percentage = self.df['age_group'].value_counts(normalize=True) * 100
# 计算各年龄段统计信息
age_summary = self.df.groupby('age_group')['primary_pathology_age_at_initial_pathologic_diagnosis'].agg([
'count', 'mean', 'std', 'min', 'max'
]).round(2)
result = {
'distribution': age_stats.to_dict(),
'percentages': age_percentage.to_dict(),
'statistics': age_summary.to_dict(),
'chart_data': [{'name': str(k), 'value': int(v)} for k, v in age_stats.items()],
'mean_age': self.df['primary_pathology_age_at_initial_pathologic_diagnosis'].mean()
}
return result
def analyze_histological_type_distribution(self):
"""
1.3 患者癌种类型分布分析
统计食管鳞癌和腺癌的构成比例
"""
histology_stats = self.df['primary_pathology_histological_type'].value_counts()
histology_percentage = self.df['primary_pathology_histological_type'].value_counts(normalize=True) * 100
result = {
'distribution': histology_stats.to_dict(),
'percentages': histology_percentage.to_dict(),
'chart_data': [{'name': k, 'value': int(v)} for k, v in histology_stats.items()],
'dominant_type': histology_stats.index[0] if len(histology_stats) > 0 else None
}
return result
def analyze_clinical_stage_distribution(self):
"""
1.4 患者临床分期构成分析
展示不同TNM分期患者分布
"""
stage_stats = self.df['stage_event_clinical_stage'].value_counts()
stage_percentage = self.df['stage_event_clinical_stage'].value_counts(normalize=True) * 100
# 按分期顺序排序
stage_order = ['Stage I', 'Stage IA', 'Stage IB', 'Stage II', 'Stage IIA', 'Stage IIB',
'Stage III', 'Stage IIIA', 'Stage IIIB', 'Stage IV', 'Stage IVA', 'Stage IVB']
result = {
'distribution': stage_stats.to_dict(),
'percentages': stage_percentage.to_dict(),
'chart_data': [{'name': k, 'value': int(stage_stats.get(k, 0))} for k in stage_order if k in stage_stats],
'early_stage_ratio': stage_percentage[stage_percentage.index.str.contains('Stage I|Stage II', na=False)].sum()
}
return result
def analyze_geographical_distribution(self):
"""
1.5 患者地理来源分布分析
统计样本来源国分布
"""
geo_stats = self.df['country_of_procurement'].value_counts()
geo_percentage = self.df['country_of_procurement'].value_counts(normalize=True) * 100
result = {
'distribution': geo_stats.to_dict(),
'percentages': geo_percentage.to_dict(),
'chart_data': [{'name': k, 'value': int(v)} for k, v in geo_stats.items()],
'country_count': len(geo_stats)
}
return result
def analyze_race_distribution(self):
"""
1.6 患者种族背景分析
分析不同种族患者构成比例
"""
race_stats = self.df['race_list'].value_counts()
race_percentage = self.df['race_list'].value_counts(normalize=True) * 100
result = {
'distribution': race_stats.to_dict(),
'percentages': race_percentage.to_dict(),
'chart_data': [{'name': k, 'value': int(v)} for k, v in race_stats.items()],
'diversity_index': len(race_stats)
}
return result
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