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
开发环境：PyCharm
2 系统设计
随着我国人口老龄化进程加快和生活方式的改变，心脏病已成为威胁人民健康的重大疾病之一。传统的心脏病诊断和风险评估主要依赖医生的临床经验和单一指标判断，缺乏对海量医疗数据的深度挖掘和综合分析能力。在大数据时代背景下，如何充分利用积累的医疗数据资源，通过先进的数据分析技术发现心脏病发病规律、识别高风险人群、优化诊断策略，已成为医疗信息化发展的迫切需求。基于此现状，本系统采用Python、Spark、Hadoop等大数据处理技术，结合Vue前端框架和ECharts可视化技术，构建了一套完整的基于Spark的心脏病多维数据挖掘与可视化系统。
基于Spark的心脏病多维数据挖掘与可视化系统运用Python、Spark、Hadoop等大数据处理技术进行深度数据挖掘，结合机器学习算法和统计分析方法，从人口统计学特征、生理指标关联性、风险因素综合评估、临床诊断预警等四个维度开展心脏病数据分析研究。系统通过Vue前端框架构建用户交互界面，利用ECharts可视化技术将复杂的医学数据分析结果以直观的图表形式展现，MySQL数据库确保数据的可靠存储和高效查询。研究内容涵盖多维度数据关联分析、风险预测模型构建、诊断标准优化等关键领域，旨在为心脏病的精准诊疗和科学防控提供数据驱动的决策支持工具，推动医疗大数据在心血管疾病防治中的深度应用，具体内容如下。
1.年龄分布与心脏病关系分析：通过统计不同年龄段的发病率数据，识别心脏病高发年龄区间，为重点防控提供人群定位依据。 2.性别差异分析：深入比较男性和女性心脏病发病率的差异特征，发现性别特异性风险因素，支撑个性化预防策略制定。 3.心率与心脏病关系分析：量化分析不同心率范围的发病风险程度，建立心率异常与心脏病关联的临床参考标准。 4.血压与心脏病关系分析：系统评估血压水平对心脏病风险的影响程度，为高血压患者的心脏病预防提供精准的血压控制目标。 5.心肌损伤标志物阈值分析：通过数据分析确定最佳诊断临界值，提升心脏病诊断的准确性和可靠性。 6.多因素风险评分模型：整合患者的年龄、性别、生理指标等多维度信息，构建综合性的心脏病风险量化评估体系。
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
def load_data(self):
"""加载数据集"""
# 加载pandas DataFrame用于详细分析
self.df = pd.read_csv(self.data_path)
# 初始化Spark并加载Spark DataFrame用于大数据处理
self.initialize_spark()
self.spark_df = self.spark.read.csv(self.data_path, header=True, inferSchema=True)
print(f"数据加载完成，共{len(self.df)}条记录")
return self.df.head()
def demographic_analysis(self):
"""1. 人口统计学特征分析模块"""
results = {}
# 1.1 年龄分布与心脏病关系分析
age_groups = pd.cut(self.df['Age'], bins=[0, 30, 40, 50, 60, 70, 100],
labels=['<30', '30-39', '40-49', '50-59', '60-69', '70+'])
age_disease_rate = self.df.groupby(age_groups)['Result'].agg(['count', 'sum', 'mean']).round(4)
age_disease_rate.columns = ['总人数', '患病人数', '患病率']
results['age_analysis'] = age_disease_rate
# 1.2 性别差异分析
gender_analysis = self.df.groupby('Gender')['Result'].agg(['count', 'sum', 'mean']).round(4)
gender_analysis.columns = ['总人数', '患病人数', '患病率']
results['gender_analysis'] = gender_analysis
# 1.3 年龄-性别交叉分析
age_gender_cross = pd.crosstab(age_groups, self.df['Gender'], self.df['Result'], aggfunc='mean').round(4)
results['age_gender_cross'] = age_gender_cross
# 1.4 年龄与生理指标相关性分析
age_correlations = {}
physiological_indicators = ['Heart rate', 'Systolic blood pressure', 'Diastolic blood pressure']
for indicator in physiological_indicators:
corr_coef, p_value = pearsonr(self.df['Age'], self.df[indicator])
age_correlations[indicator] = {'correlation': round(corr_coef, 4), 'p_value': round(p_value, 4)}
results['age_correlations'] = age_correlations
# 1.5 高风险人群画像
high_risk_profile = self.df[self.df['Result'] == 1].describe().round(4)
results['high_risk_profile'] = high_risk_profile
return results
def physiological_analysis(self):
"""2. 生理指标与心脏病关系分析模块"""
results = {}
# 2.1 心率与心脏病关系分析
hr_groups = pd.cut(self.df['Heart rate'], bins=[0, 60, 100, 120, 200],
labels=['<60(缓慢)', '60-100(正常)', '100-120(偏快)', '>120(过快)'])
hr_disease_rate = self.df.groupby(hr_groups)['Result'].agg(['count', 'sum', 'mean']).round(4)
hr_disease_rate.columns = ['总人数', '患病人数', '患病率']
results['heart_rate_analysis'] = hr_disease_rate
# 2.2 血压与心脏病关系分析
# 收缩压分析
sbp_groups = pd.cut(self.df['Systolic blood pressure'],
bins=[0, 120, 140, 160, 300],
labels=['正常(<120)', '高血压前期(120-139)', '高血压1级(140-159)', '高血压2级(≥160)'])
sbp_analysis = self.df.groupby(sbp_groups)['Result'].agg(['count', 'sum', 'mean']).round(4)
sbp_analysis.columns = ['总人数', '患病人数', '患病率']
results['systolic_bp_analysis'] = sbp_analysis
# 舒张压分析
dbp_groups = pd.cut(self.df['Diastolic blood pressure'],
bins=[0, 80, 90, 100, 200],
labels=['正常(<80)', '高血压前期(80-89)', '高血压1级(90-99)', '高血压2级(≥100)'])
dbp_analysis = self.df.groupby(dbp_groups)['Result'].agg(['count', 'sum', 'mean']).round(4)
dbp_analysis.columns = ['总人数', '患病人数', '患病率']
results['diastolic_bp_analysis'] = dbp_analysis
# 2.3 血糖与心脏病关系分析
bs_groups = pd.cut(self.df['Blood sugar'],
bins=[0, 100, 126, 200, 500],
labels=['正常(<100)', '糖尿病前期(100-125)', '糖尿病(126-199)', '严重糖尿病(≥200)'])
bs_analysis = self.df.groupby(bs_groups)['Result'].agg(['count', 'sum', 'mean']).round(4)
bs_analysis.columns = ['总人数', '患病人数', '患病率']
results['blood_sugar_analysis'] = bs_analysis
# 2.4 心肌损伤标志物阈值分析
# CK-MB阈值分析
ck_mb_threshold_analysis = {}
for threshold in [5, 10, 15, 20, 25]:
high_ck_mb = self.df['CK-MB'] > threshold
sensitivity = (self.df[high_ck_mb]['Result'] == 1).sum() / (self.df['Result'] == 1).sum()
specificity = (self.df[~high_ck_mb]['Result'] == 0).sum() / (self.df['Result'] == 0).sum()
ck_mb_threshold_analysis[threshold] = {
'sensitivity': round(sensitivity, 4),
'specificity': round(specificity, 4),
'youden_index': round(sensitivity + specificity - 1, 4)
}
results['ck_mb_threshold'] = ck_mb_threshold_analysis
# Troponin阈值分析
troponin_threshold_analysis = {}
for threshold in [0.1, 0.5, 1.0, 2.0, 5.0]:
high_troponin = self.df['Troponin'] > threshold
sensitivity = (self.df[high_troponin]['Result'] == 1).sum() / (self.df['Result'] == 1).sum()
specificity = (self.df[~high_troponin]['Result'] == 0).sum() / (self.df['Result'] == 0).sum()
troponin_threshold_analysis[threshold] = {
'sensitivity': round(sensitivity, 4),
'specificity': round(specificity, 4),
'youden_index': round(sensitivity + specificity - 1, 4)
}
results['troponin_threshold'] = troponin_threshold_analysis
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