计算机编程指导师
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基于Hadoop+Django的肾脏疾病风险系统- 简介
基于Hadoop+Django的肾脏疾病风险数据可视化分析系统是一个融合大数据处理技术与Web开发框架的医疗数据分析平台。该系统采用Hadoop分布式存储架构处理海量医疗数据，通过Spark计算引擎实现高效的数据处理和分析，结合Django后端框架构建稳定的Web服务接口。系统前端采用Vue+ElementUI+Echarts技术栈，为用户提供直观的数据可视化界面。核心功能涵盖患者人口学特征分析、肾功能生化指标评估、合并症影响分析、疾病风险评估以及多因素关联分析五大模块，能够对患者的年龄分布、肌酐水平、血尿素氮、肾小球滤过率、糖尿病和高血压等关键指标进行深度挖掘。系统支持CKD患病率统计、透析需求预测、风险分层评估等医疗决策辅助功能，通过Spark SQL和Pandas进行数据清洗和统计分析，最终以图表形式展现分析结果，为医疗机构和研究人员提供科学的数据支撑和决策参考。
基于Hadoop+Django的肾脏疾病风险系统-技术
开发语言：Python或Java（两个版本都支持）
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制）
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Hadoop+Django的肾脏疾病风险系统-背景
随着现代生活方式的改变和人口老龄化进程加速，慢性肾脏疾病已成为全球性公共卫生挑战，患病人数持续增长且呈现年轻化趋势。肾脏疾病具有起病隐匿、进展缓慢但不可逆转的特点，早期症状不明显导致许多患者错过最佳治疗时机。传统的医疗数据管理方式主要依赖人工统计和简单的表格处理，面对日益庞大的患者数据量显得力不从心，无法有效识别疾病发展规律和高危人群特征。医疗机构积累了大量包含患者年龄、生化指标、合并症信息等多维度数据，但缺乏有效的技术手段进行深度挖掘和关联分析。大数据技术的成熟为医疗数据处理带来新的机遇，Hadoop分布式存储和Spark计算框架能够处理海量医疗数据，而可视化技术则能将复杂的分析结果以直观的方式呈现给医务人员。
本课题具有重要的理论价值和实际应用意义。从技术角度看，将大数据技术应用于医疗领域数据分析，探索了Hadoop+Django技术栈在医疗信息化建设中的应用模式，为后续相关系统开发提供了技术参考。该系统能够帮助医疗机构更好地理解肾脏疾病患者群体特征，通过对年龄分布、生化指标异常、合并症影响等多个维度的综合分析，识别疾病发展规律和高危因素。可视化分析结果有助于医务人员快速掌握患者整体状况，为制定个性化治疗方案和预防策略提供数据支撑。系统的风险评估功能能够辅助医生进行早期筛查和病情评估，在一定程度上提高诊疗效率。对于医疗管理部门而言，系统提供的统计分析功能有助于了解疾病流行趋势，为医疗资源配置和公共卫生政策制定提供参考依据。虽然作为毕业设计项目，系统在功能完整性和数据规模上存在限制，但其设计思路和技术实现为医疗大数据应用领域提供了有益探索。
基于Hadoop+Django的肾脏疾病风险系统-视频展示
基于Hadoop+Django的肾脏疾病风险系统-图片展示
基于Hadoop+Django的肾脏疾病风险系统-代码展示
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
import pandas as pd
import numpy as np
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
import json
spark = SparkSession.builder.appName("KidneyDiseaseAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").getOrCreate()
@csrf_exempt
def kidney_function_analysis(request):
if request.method == 'POST':
data = json.loads(request.body)
hdfs_path = data.get('data_path', '/kidney_data/patient_records.csv')
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv(hdfs_path)
creatinine_df = df.select("Patient_ID", "Age", "Creatinine_Level", "CKD_Status", "Dialysis_Needed")
creatinine_analysis = creatinine_df.withColumn("Creatinine_Category",
when(col("Creatinine_Level") < 1.2, "正常")
.when((col("Creatinine_Level") >= 1.2) & (col("Creatinine_Level") < 2.0), "轻度升高")
.when((col("Creatinine_Level") >= 2.0) & (col("Creatinine_Level") < 3.0), "中度升高")
.otherwise("重度升高"))
category_stats = creatinine_analysis.groupBy("Creatinine_Category").agg(
count("Patient_ID").alias("患者数量"),
avg("Age").alias("平均年龄"),
sum(when(col("CKD_Status") == 1, 1).otherwise(0)).alias("CKD患者数"),
sum(when(col("Dialysis_Needed") == 1, 1).otherwise(0)).alias("透析患者数"))
category_stats = category_stats.withColumn("CKD患病率",
round(col("CKD患者数") / col("患者数量") * 100, 2))
category_stats = category_stats.withColumn("透析率",
round(col("透析患者数") / col("患者数量") * 100, 2))
bun_df = df.select("Patient_ID", "BUN", "GFR", "Creatinine_Level")
correlation_matrix = bun_df.select("BUN", "GFR", "Creatinine_Level").toPandas().corr()
abnormal_combination = creatinine_df.filter(
(col("Creatinine_Level") > 1.2) | (col("BUN") > 20) | (col("GFR") < 60))
risk_levels = abnormal_combination.withColumn("Risk_Score",
when(col("Creatinine_Level") > 3.0, 3)
.when(col("Creatinine_Level") > 2.0, 2)
.when(col("Creatinine_Level") > 1.2, 1)
.otherwise(0) +
when(col("BUN") > 40, 2)
.when(col("BUN") > 20, 1)
.otherwise(0) +
when(col("GFR") < 30, 3)
.when(col("GFR") < 60, 2)
.when(col("GFR") < 90, 1)
.otherwise(0))
risk_distribution = risk_levels.groupBy("Risk_Score").agg(
count("Patient_ID").alias("患者数量")).orderBy("Risk_Score")
result_data = {
'creatinine_analysis': category_stats.toPandas().to_dict('records'),
'correlation_matrix': correlation_matrix.to_dict(),
'risk_distribution': risk_distribution.toPandas().to_dict('records'),
'total_patients': df.count(),
'abnormal_patients': abnormal_combination.count()
}
return JsonResponse(result_data)
@csrf_exempt
def comorbidity_impact_analysis(request):
if request.method == 'POST':
data = json.loads(request.body)
hdfs_path = data.get('data_path', '/kidney_data/patient_records.csv')
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv(hdfs_path)
comorbidity_df = df.select("Patient_ID", "Age", "Diabetes", "Hypertension",
"CKD_Status", "Dialysis_Needed", "GFR", "Creatinine_Level")
diabetes_stats = comorbidity_df.groupBy("Diabetes").agg(
count("Patient_ID").alias("总患者数"),
sum(when(col("CKD_Status") == 1, 1).otherwise(0)).alias("CKD患者数"),
sum(when(col("Dialysis_Needed") == 1, 1).otherwise(0)).alias("透析患者数"),
avg("GFR").alias("平均GFR"),
avg("Creatinine_Level").alias("平均肌酐"))
diabetes_stats = diabetes_stats.withColumn("CKD患病率",
round(col("CKD患者数") / col("总患者数") * 100, 2))
diabetes_stats = diabetes_stats.withColumn("透析率",
round(col("透析患者数") / col("总患者数") * 100, 2))
hypertension_stats = comorbidity_df.groupBy("Hypertension").agg(
count("Patient_ID").alias("总患者数"),
sum(when(col("CKD_Status") == 1, 1).otherwise(0)).alias("CKD患者数"),
sum(when(col("Dialysis_Needed") == 1, 1).otherwise(0)).alias("透析患者数"),
avg("Age").alias("平均年龄"))
hypertension_stats = hypertension_stats.withColumn("CKD患病率",
round(col("CKD患者数") / col("总患者数") * 100, 2))
combination_analysis = comorbidity_df.withColumn("Comorbidity_Type",
when((col("Diabetes") == 1) & (col("Hypertension") == 1), "双重合并症")
.when(col("Diabetes") == 1, "仅糖尿病")
.when(col("Hypertension") == 1, "仅高血压")
.otherwise("无合并症"))
combination_stats = combination_analysis.groupBy("Comorbidity_Type").agg(
count("Patient_ID").alias("患者数量"),
avg("GFR").alias("平均GFR"),
sum(when(col("CKD_Status") == 1, 1).otherwise(0)).alias("CKD患者数"),
sum(when(col("Dialysis_Needed") == 1, 1).otherwise(0)).alias("透析患者数"))
combination_stats = combination_stats.withColumn("CKD风险率",
round(col("CKD患者数") / col("患者数量") * 100, 2))
age_comorbidity = comorbidity_df.withColumn("Age_Group",
when(col("Age") < 45, "青年组")
.when((col("Age") >= 45) & (col("Age") < 65), "中年组")
.otherwise("老年组"))
age_diabetes_stats = age_comorbidity.groupBy("Age_Group", "Diabetes").agg(
count("Patient_ID").alias("患者数"),
avg("Creatinine_Level").alias("平均肌酐水平"))
result_data = {
'diabetes_impact': diabetes_stats.toPandas().to_dict('records'),
'hypertension_impact': hypertension_stats.toPandas().to_dict('records'),
'combination_analysis': combination_stats.toPandas().to_dict('records'),
'age_diabetes_correlation': age_diabetes_stats.toPandas().to_dict('records'),
'total_analysis_patients': comorbidity_df.count()
}
return JsonResponse(result_data)
@csrf_exempt
def risk_assessment_analysis(request):
if request.method == 'POST':
data = json.loads(request.body)
hdfs_path = data.get('data_path', '/kidney_data/patient_records.csv')
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv(hdfs_path)
risk_df = df.select("Patient_ID", "Age", "Creatinine_Level", "BUN", "GFR",
"Diabetes", "Hypertension", "CKD_Status", "Dialysis_Needed")
ckd_prevalence = risk_df.agg(
count("Patient_ID").alias("总患者数"),
sum(when(col("CKD_Status") == 1, 1).otherwise(0)).alias("CKD患者数"))
ckd_rate = ckd_prevalence.withColumn("CKD患病率",
round(col("CKD患者数") / col("总患者数") * 100, 2))
dialysis_analysis = risk_df.filter(col("CKD_Status") == 1).agg(
count("Patient_ID").alias("CKD总数"),
sum(when(col("Dialysis_Needed") == 1, 1).otherwise(0)).alias("需透析数"))
dialysis_risk = dialysis_analysis.withColumn("透析风险率",
round(col("需透析数") / col("CKD总数") * 100, 2))
risk_scoring = risk_df.withColumn("Risk_Score",
when(col("Age") > 65, 2).when(col("Age") > 45, 1).otherwise(0) +
when(col("Diabetes") == 1, 2).otherwise(0) +
when(col("Hypertension") == 1, 1).otherwise(0) +
when(col("Creatinine_Level") > 2.0, 3).when(col("Creatinine_Level") > 1.2, 1).otherwise(0) +
when(col("GFR") < 30, 3).when(col("GFR") < 60, 2).otherwise(0))
risk_stratification = risk_scoring.withColumn("Risk_Level",
when(col("Risk_Score") >= 7, "高风险")
.when(col("Risk_Score") >= 4, "中风险")
.otherwise("低风险"))
stratification_stats = risk_stratification.groupBy("Risk_Level").agg(
count("Patient_ID").alias("患者数量"),
avg("Age").alias("平均年龄"),
avg("Creatinine_Level").alias("平均肌酐"),
sum(when(col("CKD_Status") == 1, 1).otherwise(0)).alias("实际CKD数"),
sum(when(col("Dialysis_Needed") == 1, 1).otherwise(0)).alias("实际透析数"))
stratification_stats = stratification_stats.withColumn("CKD准确率",
round(col("实际CKD数") / col("患者数量") * 100, 2))
severity_assessment = risk_df.withColumn("Disease_Severity",
when((col("CKD_Status") == 1) & (col("Dialysis_Needed") == 1), "重度")
.when(col("CKD_Status") == 1, "中度")
.when((col("Creatinine_Level") > 1.2) | (col("GFR") < 90), "轻度")
.otherwise("正常"))
severity_distribution = severity_assessment.groupBy("Disease_Severity").agg(
count("Patient_ID").alias("患者数量"),
avg("Risk_Score").alias("平均风险分"))
result_data = {
'ckd_prevalence': ckd_rate.toPandas().to_dict('records'),
'dialysis_risk': dialysis_risk.toPandas().to_dict('records'),
'risk_stratification': stratification_stats.toPandas().to_dict('records'),
'severity_distribution': severity_distribution.toPandas().to_dict('records'),
'total_risk_patients': risk_df.count()
}
return JsonResponse(result_data)
基于Hadoop+Django的肾脏疾病风险系统-结语
计算机毕设选题大数据毕设-基于Hadoop+Django的肾脏疾病风险系统技术详解 毕业设计/选题推荐/深度学习/数据分析/机器学习/数据挖掘/随机森林
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⚡⚡如果遇到具体的技术问题或计算机毕设方面需求，你也可以在主页上↑↑联系我~~
