🍊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。
🍊心愿：点赞 👍 收藏 ⭐评论 📝
👇🏻 精彩专栏推荐订阅 👇🏻 不然下次找不到哟~
🍅 ↓↓文末获取源码联系↓↓🍅
基于大数据的分化型甲状腺癌复发数据可视化分析系统-功能介绍
基于大数据的分化型甲状腺癌复发数据可视化分析系统是一套融合Hadoop分布式存储与Spark大数据处理技术的医疗数据分析平台。该系统采用Python作为主要开发语言，结合Django后端框架构建稳定的服务架构，前端运用Vue框架配合ElementUI组件库和Echarts图表库实现直观的数据可视化展示。系统核心功能覆盖患者人口统计学特征分析、临床病理核心特征评估、治疗效果指标监控、甲状腺功能状态分析以及多因素关联性探索等五个维度，通过HDFS分布式文件系统存储海量医疗数据，利用Spark SQL进行高效的数据查询与处理，结合Pandas和NumPy进行精确的统计分析。系统能够深入挖掘患者年龄分布、性别差异、吸烟史影响、放射治疗史、风险分级、TNM分期、病理类型、肿瘤灶性、治疗反应、淋巴结病变、甲状腺功能状态等13项关键指标与癌症复发之间的潜在关联，为医疗研究人员提供科学的数据支撑和决策参考，实现医疗大数据的价值挖掘与智能化应用。
基于大数据的分化型甲状腺癌复发数据可视化分析系统-选题背景意义
选题背景 分化型甲状腺癌作为内分泌系统最常见的恶性肿瘤，近年来发病率呈现持续上升趋势，已成为威胁人类健康的重要疾病之一。传统的医疗数据分析主要依赖于小样本的统计学方法，往往局限于单一维度的简单分析，难以全面揭示复杂的临床因素与癌症复发之间的深层次关联。随着医疗信息化进程的加快，各医疗机构积累了大量的患者诊疗数据，包括患者基本信息、病理检查结果、治疗方案记录、随访数据等多维度信息，这些数据蕴含着丰富的医学知识和规律。然而，传统的数据处理技术面对海量、异构的医疗数据时显得力不从心，无法有效挖掘数据背后的价值。大数据技术的快速发展为医疗数据分析带来了新的机遇，Hadoop生态系统提供了强大的分布式存储和计算能力，Spark框架则具备高效的内存计算优势，这些技术的结合为处理大规模医疗数据、发现潜在的疾病规律提供了技术保障。
选题意义 本课题的研究意义体现在多个方面的实际价值。从技术角度来看，该系统将大数据处理技术与医疗数据分析相结合，为类似的医疗信息系统开发提供了一定的技术参考和实践经验，有助于推动大数据技术在医疗健康领域的应用探索。对于医疗研究而言，系统通过多维度的数据分析能够帮助研究人员更全面地理解各种临床因素对甲状腺癌复发的影响程度，为制定更加精准的治疗方案和随访策略提供数据支撑。在临床实践方面，系统生成的可视化分析报告可以辅助医生快速了解患者的风险特征，虽然不能直接用于临床诊断，但能够为医疗决策提供一定的参考信息。从数据管理的角度，系统建立了相对完整的医疗数据处理流程，包括数据清洗、特征提取、统计分析等环节，这些方法和流程对于其他医疗数据分析项目具有一定的借鉴意义。作为毕业设计项目，该系统也为计算机专业学生提供了将理论知识与实际应用相结合的实践平台，有助于提升大数据技术的实际应用能力和医疗信息化领域的认知水平。
基于大数据的分化型甲状腺癌复发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
基于大数据的分化型甲状腺癌复发数据可视化分析系统-视频展示
基于大数据的分化型甲状腺癌复发数据可视化分析系统-图片展示
基于大数据的分化型甲状腺癌复发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, sum as spark_sum, avg, when, isnan, isnull
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, IntegerType, FloatType
import pandas as pd
import numpy as np
from django.http import JsonResponse
import json
spark = SparkSession.builder.appName("ThyroidCancerAnalysis").master("local[*]").getOrCreate()
def analyze_risk_recurrence_correlation(request):
df = spark.read.option("header", "true").csv("hdfs://localhost:9000/thyroid_data/patient_data.csv")
df = df.withColumn("Risk", col("Risk").cast(StringType()))
df = df.withColumn("Recurred", col("Recurred").cast(IntegerType()))
risk_stats = df.groupBy("Risk").agg(
count("*").alias("total_patients"),
spark_sum("Recurred").alias("recurred_patients"),
avg("Recurred").alias("recurrence_rate")
).orderBy("Risk")
risk_crosstab = df.crosstab("Risk", "Recurred")
low_risk_data = df.filter(col("Risk") == "Low")
medium_risk_data = df.filter(col("Risk") == "Medium")
high_risk_data = df.filter(col("Risk") == "High")
low_recurrence_rate = low_risk_data.agg(avg("Recurred")).collect()[0][0] or 0
medium_recurrence_rate = medium_risk_data.agg(avg("Recurred")).collect()[0][0] or 0
high_recurrence_rate = high_risk_data.agg(avg("Recurred")).collect()[0][0] or 0
risk_comparison = {
"low_risk": {"rate": round(low_recurrence_rate * 100, 2), "count": low_risk_data.count()},
"medium_risk": {"rate": round(medium_recurrence_rate * 100, 2), "count": medium_risk_data.count()},
"high_risk": {"rate": round(high_recurrence_rate * 100, 2), "count": high_risk_data.count()}
}
total_patients = df.count()
overall_recurrence_rate = df.agg(avg("Recurred")).collect()[0][0] or 0
risk_distribution = df.groupBy("Risk").agg(count("*").alias("count")).collect()
distribution_dict = {row["Risk"]: row["count"] for row in risk_distribution}
result_data = {
"risk_stats": [row.asDict() for row in risk_stats.collect()],
"risk_comparison": risk_comparison,
"overall_stats": {
"total_patients": total_patients,
"overall_recurrence_rate": round(overall_recurrence_rate * 100, 2)
},
"risk_distribution": distribution_dict
}
return JsonResponse({"status": "success", "data": result_data})
def analyze_tnm_staging_patterns(request):
df = spark.read.option("header", "true").csv("hdfs://localhost:9000/thyroid_data/patient_data.csv")
df = df.withColumn("T", col("T").cast(StringType()))
df = df.withColumn("N", col("N").cast(StringType()))
df = df.withColumn("M", col("M").cast(StringType()))
df = df.withColumn("Recurred", col("Recurred").cast(IntegerType()))
t_stage_analysis = df.groupBy("T").agg(
count("*").alias("patient_count"),
spark_sum("Recurred").alias("recurred_count"),
avg("Recurred").alias("recurrence_rate")
).orderBy("T")
n_stage_analysis = df.groupBy("N").agg(
count("*").alias("patient_count"),
spark_sum("Recurred").alias("recurred_count"),
avg("Recurred").alias("recurrence_rate")
).orderBy("N")
m_stage_analysis = df.groupBy("M").agg(
count("*").alias("patient_count"),
spark_sum("Recurred").alias("recurred_count"),
avg("Recurred").alias("recurrence_rate")
).orderBy("M")
tnm_combined_analysis = df.groupBy("T", "N", "M").agg(
count("*").alias("combination_count"),
spark_sum("Recurred").alias("recurred_in_combination"),
avg("Recurred").alias("combination_recurrence_rate")
).filter(col("combination_count") >= 5)
high_risk_tnm = tnm_combined_analysis.filter(col("combination_recurrence_rate") > 0.3)
low_risk_tnm = tnm_combined_analysis.filter(col("combination_recurrence_rate") < 0.1)
stage_correlation_matrix = df.select("T", "N", "M", "Recurred").toPandas()
stage_encoded = pd.get_dummies(stage_correlation_matrix[["T", "N", "M"]])
correlation_with_recurrence = stage_encoded.corrwith(stage_correlation_matrix["Recurred"])
strongest_correlations = correlation_with_recurrence.abs().sort_values(ascending=False).head(10)
analysis_result = {
"t_stage_stats": [row.asDict() for row in t_stage_analysis.collect()],
"n_stage_stats": [row.asDict() for row in n_stage_analysis.collect()],
"m_stage_stats": [row.asDict() for row in m_stage_analysis.collect()],
"high_risk_combinations": [row.asDict() for row in high_risk_tnm.collect()],
"low_risk_combinations": [row.asDict() for row in low_risk_tnm.collect()],
"correlation_analysis": strongest_correlations.to_dict()
}
return JsonResponse({"status": "success", "data": analysis_result})
def generate_comprehensive_correlation_heatmap(request):
df = spark.read.option("header", "true").csv("hdfs://localhost:9000/thyroid_data/patient_data.csv")
numeric_columns = ["Age", "Recurred"]
categorical_columns = ["Gender", "Smoking", "Hx_Smoking", "Hx_Radiotherapy", "Risk", "T", "N", "M", "Stage", "Pathology", "Focality", "Response", "Adenopathy", "Thyroid_Function"]
df_processed = df.select(numeric_columns + categorical_columns)
df_processed = df_processed.dropna()
pandas_df = df_processed.toPandas()
categorical_encoded = pd.get_dummies(pandas_df[categorical_columns], prefix_sep="_")
numeric_data = pandas_df[numeric_columns]
combined_df = pd.concat([numeric_data, categorical_encoded], axis=1)
correlation_matrix = combined_df.corr()
recurrence_correlations = correlation_matrix["Recurred"].drop("Recurred")
strong_positive_correlations = recurrence_correlations[recurrence_correlations > 0.3].sort_values(ascending=False)
strong_negative_correlations = recurrence_correlations[recurrence_correlations < -0.3].sort_values()
moderate_correlations = recurrence_correlations[(recurrence_correlations.abs() >= 0.1) & (recurrence_correlations.abs() < 0.3)]
feature_importance_ranking = recurrence_correlations.abs().sort_values(ascending=False)
top_risk_factors = feature_importance_ranking.head(15)
correlation_categories = {
"high_positive_risk": strong_positive_correlations.to_dict(),
"high_negative_risk": strong_negative_correlations.to_dict(),
"moderate_risk": moderate_correlations.to_dict(),
"top_risk_factors": top_risk_factors.to_dict()
}
heatmap_data = correlation_matrix.values.tolist()
feature_names = correlation_matrix.columns.tolist()
statistical_summary = {
"total_features_analyzed": len(feature_names),
"strong_correlations_count": len(strong_positive_correlations) + len(strong_negative_correlations),
"moderate_correlations_count": len(moderate_correlations),
"highest_positive_correlation": float(recurrence_correlations.max()) if not recurrence_correlations.empty else 0,
"highest_negative_correlation": float(recurrence_correlations.min()) if not recurrence_correlations.empty else 0
}
result_package = {
"heatmap_matrix": heatmap_data,
"feature_labels": feature_names,
"correlation_analysis": correlation_categories,
"statistical_summary": statistical_summary,
"data_quality_info": {
"total_samples": len(pandas_df),
"processed_samples": len(combined_df),
"feature_encoding_count": len(categorical_encoded.columns)
}
}
return JsonResponse({"status": "success", "data": result_package})
基于大数据的分化型甲状腺癌复发数据可视化分析系统-结语
👇🏻 精彩专栏推荐订阅 👇🏻 不然下次找不到哟~
🍅 主页获取源码联系🍅
