计算机毕 设 指导师
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青光眼数据可视化分析系统 - 简介
基于Hadoop+Django的青光眼数据可视化分析系统是一个专注于医疗大数据处理与分析的综合性平台，该系统充分发挥Hadoop分布式存储和Spark分布式计算的优势，对青光眼患者的医疗数据进行深度挖掘和可视化展示。系统采用Django作为后端开发框架，结合Vue前端技术和Echarts图表库，构建了功能完善的数据分析界面。在数据处理层面，系统通过HDFS分布式文件系统存储海量的青光眼患者数据，利用Spark SQL进行高效的数据查询和统计分析，同时集成Pandas和NumPy等Python科学计算库进行精细化的数据处理。系统实现了患者人口学特征分析、核心临床指标关联分析、疾病诊断与风险因素关联分析等多个维度的数据挖掘功能，能够对患者年龄构成、眼压与杯盘比相关性、家族史关联性等关键指标进行深入分析。通过ElementUI组件库构建的用户界面，医疗工作者可以直观地查看各类统计图表和数据报告，为青光眼的临床诊断和治疗决策提供数据支撑。系统整体架构采用前后端分离设计，后端提供RESTful API接口，前端通过Ajax请求获取数据并进行可视化渲染，确保了系统的可扩展性和维护性。
青光眼数据可视化分析系统 -技术
开发语言：java或Python
数据库：MySQL
系统架构：B/S
前端：Vue+ElementUI+HTML+CSS+JavaScript+jQuery+Echarts
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)
青光眼数据可视化分析系统 - 背景
随着人口老龄化进程的加快和生活方式的改变，青光眼已成为全球第二大致盲眼病，其隐匿性强、早期症状不明显的特点使得早期诊断和预防显得尤为重要。传统的青光眼诊断主要依靠医生的临床经验和单一指标判断，缺乏对患者多维度数据的综合分析，难以发现潜在的关联规律和风险因素。医疗机构每天产生大量的患者检查数据，包括眼压测量、OCT检查结果、视野检查、家族病史等信息，这些数据往往分散存储，缺乏有效的整合和深度挖掘。随着大数据技术的快速发展，Hadoop生态系统为海量医疗数据的存储和处理提供了强有力的技术支撑，Spark分布式计算框架能够高效处理复杂的数据分析任务。医疗信息化的推进使得电子病历系统日趋完善，为收集和分析患者的完整医疗数据创造了条件。青光眼诊断需要综合考虑患者的年龄、眼压、杯盘比、角膜厚度、家族史等多个因素，传统的数据处理方法难以胜任如此复杂的多维度关联分析任务。
从技术层面来看，本系统将大数据技术与医疗数据分析相结合，探索了Hadoop+Spark技术栈在医疗领域的应用场景，为类似的医疗大数据项目提供了技术参考和实践经验。系统通过Django框架构建的后端服务能够有效处理前端的数据请求，Vue+Echarts的前端架构实现了医疗数据的直观可视化展示，整个技术方案具有一定的创新性和实用价值。从医疗实践角度分析，系统能够帮助医疗工作者更好地理解青光眼患者群体的特征分布和发病规律，通过数据挖掘发现潜在的风险因素关联，为制定个性化的诊疗方案提供数据依据。虽然作为毕业设计项目，系统规模相对有限，但其数据分析功能仍能为青光眼的临床研究提供一定的辅助支持。从教育意义上讲，该项目让学生深入了解大数据技术在垂直领域的应用模式，培养了运用技术解决实际问题的能力，同时也加深了对医疗信息化建设重要性的认识。系统的开发过程涉及数据处理、统计分析、可视化展示等多个技术环节，有助于提升学生的综合技术能力和项目实践经验。
青光眼数据可视化分析系统 -视频展示
青光眼数据可视化分析系统 -图片展示
青光眼数据可视化分析系统 -代码展示
from pyspark.sql.functions import col, count, avg, stddev, corr, when, desc
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, FloatType, IntegerType
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.http import require_http_methods
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
import pandas as pd
import numpy as np
import json
spark = SparkSession.builder.appName("GlaucomaDataAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
@csrf_exempt
@require_http_methods(["GET"])
def analyze_age_diagnosis_correlation(request):
try:
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/glaucoma_db").option("dbtable", "patient_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
age_ranges = df.withColumn("age_group", when(col("age") < 40, "青年").when(col("age") < 60, "中年").otherwise("老年"))
diagnosis_stats = age_ranges.groupBy("age_group", "diagnosis").count().collect()
age_distribution = age_ranges.groupBy("age_group").agg(count("*").alias("total_count"), avg("intraocular_pressure_iop").alias("avg_iop"), avg("cup_to_disc_ratio_cdr").alias("avg_cdr")).collect()
result_data = {"age_diagnosis_correlation": [], "age_group_statistics": []}
for row in diagnosis_stats:
result_data["age_diagnosis_correlation"].append({"age_group": row["age_group"], "diagnosis": row["diagnosis"], "count": row["count"]})
for row in age_distribution:
result_data["age_group_statistics"].append({"age_group": row["age_group"], "total_count": row["total_count"], "avg_iop": float(row["avg_iop"]) if row["avg_iop"] else 0, "avg_cdr": float(row["avg_cdr"]) if row["avg_cdr"] else 0})
glaucoma_rates = age_ranges.filter(col("diagnosis") == "青光眼").groupBy("age_group").count().withColumnRenamed("count", "glaucoma_count")
total_counts = age_ranges.groupBy("age_group").count().withColumnRenamed("count", "total_count")
risk_analysis = glaucoma_rates.join(total_counts, "age_group").withColumn("risk_rate", col("glaucoma_count") / col("total_count")).collect()
result_data["age_risk_analysis"] = [{"age_group": row["age_group"], "risk_rate": float(row["risk_rate"])} for row in risk_analysis]
return JsonResponse({"status": "success", "data": result_data})
except Exception as e:
return JsonResponse({"status": "error", "message": str(e)})
@csrf_exempt
@require_http_methods(["GET"])
def analyze_clinical_indicators_correlation(request):
try:
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/glaucoma_db").option("dbtable", "patient_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
correlation_result = df.select("intraocular_pressure_iop", "cup_to_disc_ratio_cdr").stat.corr("intraocular_pressure_iop", "cup_to_disc_ratio_cdr")
iop_cdr_stats = df.groupBy("diagnosis").agg(avg("intraocular_pressure_iop").alias("avg_iop"), avg("cup_to_disc_ratio_cdr").alias("avg_cdr"), stddev("intraocular_pressure_iop").alias("std_iop"), stddev("cup_to_disc_ratio_cdr").alias("std_cdr")).collect()
pachymetry_iop_correlation = df.select("pachymetry", "intraocular_pressure_iop").stat.corr("pachymetry", "intraocular_pressure_iop")
iop_ranges = df.withColumn("iop_level", when(col("intraocular_pressure_iop") < 12, "低眼压").when(col("intraocular_pressure_iop") < 21, "正常眼压").otherwise("高眼压"))
iop_cdr_analysis = iop_ranges.groupBy("iop_level").agg(avg("cup_to_disc_ratio_cdr").alias("avg_cdr_by_iop"), count("*").alias("patient_count")).orderBy(desc("avg_cdr_by_iop")).collect()
oct_comparison = df.groupBy("diagnosis").agg(avg("rnfl_thickness").alias("avg_rnfl"), avg("gcc_thickness").alias("avg_gcc"), avg("macular_thickness").alias("avg_macular")).collect()
result_data = {"iop_cdr_correlation": correlation_result, "diagnosis_statistics": [], "pachymetry_iop_correlation": pachymetry_iop_correlation, "iop_level_analysis": [], "oct_comparison": []}
for row in iop_cdr_stats:
result_data["diagnosis_statistics"].append({"diagnosis": row["diagnosis"], "avg_iop": float(row["avg_iop"]) if row["avg_iop"] else 0, "avg_cdr": float(row["avg_cdr"]) if row["avg_cdr"] else 0, "std_iop": float(row["std_iop"]) if row["std_iop"] else 0, "std_cdr": float(row["std_cdr"]) if row["std_cdr"] else 0})
for row in iop_cdr_analysis:
result_data["iop_level_analysis"].append({"iop_level": row["iop_level"], "avg_cdr": float(row["avg_cdr_by_iop"]) if row["avg_cdr_by_iop"] else 0, "patient_count": row["patient_count"]})
for row in oct_comparison:
result_data["oct_comparison"].append({"diagnosis": row["diagnosis"], "avg_rnfl": float(row["avg_rnfl"]) if row["avg_rnfl"] else 0, "avg_gcc": float(row["avg_gcc"]) if row["avg_gcc"] else 0, "avg_macular": float(row["avg_macular"]) if row["avg_macular"] else 0})
return JsonResponse({"status": "success", "data": result_data})
except Exception as e:
return JsonResponse({"status": "error", "message": str(e)})
@csrf_exempt
@require_http_methods(["GET"])
def analyze_risk_factors_association(request):
try:
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc://localhost:3306/glaucoma_db").option("dbtable", "patient_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
family_history_analysis = df.groupBy("family_history", "diagnosis").count().collect()
family_history_rates = df.filter(col("diagnosis") == "青光眼").groupBy("family_history").count().withColumnRenamed("count", "glaucoma_count")
total_by_family_history = df.groupBy("family_history").count().withColumnRenamed("count", "total_count")
family_risk_rates = family_history_rates.join(total_by_family_history, "family_history").withColumn("risk_rate", col("glaucoma_count") / col("total_count")).collect()
medical_history_analysis = df.groupBy("medical_history", "diagnosis").count().collect()
cataract_glaucoma_analysis = df.groupBy("cataract_status", "diagnosis").count().collect()
angle_closure_analysis = df.groupBy("angle_closure_status", "diagnosis").count().collect()
diabetes_patients = df.filter(col("medical_history").contains("糖尿病"))
diabetes_glaucoma_rate = diabetes_patients.filter(col("diagnosis") == "青光眼").count() / diabetes_patients.count() if diabetes_patients.count() > 0 else 0
hypertension_patients = df.filter(col("medical_history").contains("高血压"))
hypertension_glaucoma_rate = hypertension_patients.filter(col("diagnosis") == "青光眼").count() / hypertension_patients.count() if hypertension_patients.count() > 0 else 0
combined_risk_factors = df.filter((col("family_history") == "有") & (col("medical_history").contains("糖尿病") | col("medical_history").contains("高血压")))
combined_risk_rate = combined_risk_factors.filter(col("diagnosis") == "青光眼").count() / combined_risk_factors.count() if combined_risk_factors.count() > 0 else 0
result_data = {"family_history_analysis": [], "family_risk_rates": [], "medical_history_analysis": [], "cataract_analysis": [], "angle_closure_analysis": [], "comorbidity_rates": {"diabetes_rate": diabetes_glaucoma_rate, "hypertension_rate": hypertension_glaucoma_rate, "combined_risk_rate": combined_risk_rate}}
for row in family_history_analysis:
result_data["family_history_analysis"].append({"family_history": row["family_history"], "diagnosis": row["diagnosis"], "count": row["count"]})
for row in family_risk_rates:
result_data["family_risk_rates"].append({"family_history": row["family_history"], "risk_rate": float(row["risk_rate"])})
for row in medical_history_analysis:
result_data["medical_history_analysis"].append({"medical_history": row["medical_history"], "diagnosis": row["diagnosis"], "count": row["count"]})
for row in cataract_glaucoma_analysis:
result_data["cataract_analysis"].append({"cataract_status": row["cataract_status"], "diagnosis": row["diagnosis"], "count": row["count"]})
for row in angle_closure_analysis:
result_data["angle_closure_analysis"].append({"angle_closure_status": row["angle_closure_status"], "diagnosis": row["diagnosis"], "count": row["count"]})
return JsonResponse({"status": "success", "data": result_data})
except Exception as e:
return JsonResponse({"status": "error", "message": str(e)})
青光眼数据可视化分析系统 -结语
传统数据分析vs大数据可视化：Hadoop+Django青光眼系统让导师刮目相看
2026年大数据毕设首选：Hadoop+Spark青光眼可视化系统3大核心模块详解
计算机毕设不会大数据技术？Hadoop+Django青光眼系统手把手教你入门
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