🍊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。
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基于大数据的眼科疾病数据分析与可视化分析系统-功能介绍
本系统是一套基于Python Django框架开发的眼科疾病大数据分析与可视化平台，采用Hadoop分布式存储架构和Spark大数据处理引擎，实现对眼科疾病相关数据的深度挖掘与智能分析。系统集成了完整的大数据技术栈，包括HDFS分布式文件系统用于海量医疗数据存储，Spark SQL进行高效的数据查询与处理，结合Pandas和NumPy进行精确的统计计算。前端采用Vue框架配合ElementUI组件库构建现代化的用户界面，通过Echarts图表库实现丰富的数据可视化展示效果。系统围绕眼科疾病数据构建了五大核心分析维度，涵盖患者人口学特征、疾病临床特征、治疗方案模式、预后生存状况以及风险因素关联等19个具体分析点，每个分析点都对应独立的数据处理模块和可视化图表。通过Django的MVT架构模式，系统实现了数据采集、清洗、分析、存储和展示的全流程自动化处理，为眼科医疗数据的科学分析提供了完整的技术解决方案，同时也为大数据技术在医疗健康领域的应用提供了实践参考。# 基于大数据的眼科疾病数据分析与可视化分析系统-选题背景意义
基于大数据的眼科疾病数据分析与可视化分析系统-背景与意义
选题背景 随着现代医疗信息化进程的推进，眼科疾病诊疗过程中产生了大量的结构化和半结构化数据，包括患者基本信息、病理诊断记录、治疗方案选择、用药情况、随访数据等多维度医疗信息。传统的数据处理方式主要依靠关系型数据库和简单的统计分析工具，面对海量医疗数据时存在处理效率低下、存储容量受限、分析维度单一等问题。大数据技术的成熟为解决这些问题提供了新的技术路径，Hadoop生态系统的分布式存储和计算能力能够有效处理TB级别的医疗数据，Spark内存计算框架显著提升了复杂分析任务的执行效率。眼科疾病作为影响人类视觉健康的重要疾病类别，其发病机制复杂、影响因素多样，传统的单一维度分析难以全面揭示疾病规律和治疗效果。通过构建基于大数据技术的眼科疾病分析系统，可以实现多维度数据的综合处理和深度挖掘，为临床决策和医学研究提供更加科学的数据支撑。 选题意义 本课题的研究意义主要体现在技术实践和应用价值两个层面。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，验证了Hadoop和Spark技术栈在处理医疗领域复杂数据时的可行性和有效性，为后续类似项目的技术选型提供了参考依据。系统通过Django框架实现了大数据后端与Web前端的有效整合，展示了传统Web开发技术与新兴大数据技术的融合方案。在应用价值方面，系统能够帮助医疗机构和研究人员更好地理解眼科疾病的发病规律、治疗效果和预后情况，虽然作为毕业设计项目在数据规模和算法复杂度上相对有限，但其设计思路和技术架构为实际的医疗大数据项目提供了基础框架。通过多维度的数据可视化展示，系统能够将复杂的统计分析结果以直观的图表形式呈现，降低了医疗数据分析的技术门槛。该项目也为计算机专业学生提供了一个将理论知识应用于实际场景的实践平台，有助于加深对大数据技术在垂直领域应用的理解。
基于大数据的眼科疾病数据分析与可视化分析系统-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
基于大数据的眼科疾病数据分析与可视化分析系统-视频展示
基于大数据的眼科疾病数据分析与可视化分析系统-图片展示
基于大数据的眼科疾病数据分析与可视化分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, avg, desc, when, isnan, isnull
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
import pandas as pd
import json
import os
spark = SparkSession.builder.appName("EyeDiseaseAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
@csrf_exempt
def analyze_patient_age_distribution(request):
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("hdfs://localhost:9000/eye_disease_data/eye_cancer_patients.csv")
df_cleaned = df.filter(col("Age").isNotNull() & (col("Age") > 0) & (col("Age") < 120))
age_groups = df_cleaned.withColumn("age_group", when(col("Age") < 18, "0-17岁").when(col("Age") < 30, "18-29岁").when(col("Age") < 45, "30-44岁").when(col("Age") < 60, "45-59岁").when(col("Age") < 75, "60-74岁").otherwise("75岁以上"))
age_distribution = age_groups.groupBy("age_group").agg(count("*").alias("patient_count"), avg("Age").alias("avg_age")).orderBy("avg_age")
age_stats = age_distribution.collect()
result_data = []
total_patients = sum([row["patient_count"] for row in age_stats])
for row in age_stats:
percentage = round((row["patient_count"] / total_patients) * 100, 2)
result_data.append({"age_group": row["age_group"], "patient_count": row["patient_count"], "percentage": percentage, "avg_age": round(row["avg_age"], 1)})
result_df = pd.DataFrame(result_data)
output_path = os.path.join("analysis_results", "age_distribution_analysis.csv")
os.makedirs(os.path.dirname(output_path), exist_ok=True)
result_df.to_csv(output_path, index=False, encoding='utf-8-sig')
response_data = {"status": "success", "message": "患者年龄分布分析完成", "total_patients": total_patients, "age_groups": len(result_data), "data": result_data, "csv_path": output_path}
return JsonResponse(response_data, ensure_ascii=False)
@csrf_exempt
def analyze_treatment_outcome_correlation(request):
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("hdfs://localhost:9000/eye_disease_data/eye_cancer_patients.csv")
df_cleaned = df.filter(col("Treatment_Type").isNotNull() & col("Outcome_Status").isNotNull())
treatment_outcome = df_cleaned.groupBy("Treatment_Type", "Outcome_Status").agg(count("*").alias("patient_count")).orderBy("Treatment_Type", "Outcome_Status")
treatment_totals = df_cleaned.groupBy("Treatment_Type").agg(count("*").alias("total_count"))
treatment_outcome_with_totals = treatment_outcome.join(treatment_totals, "Treatment_Type")
treatment_outcome_with_percentage = treatment_outcome_with_totals.withColumn("percentage", (col("patient_count") / col("total_count") * 100))
correlation_stats = treatment_outcome_with_percentage.collect()
result_data = []
treatment_summary = {}
for row in correlation_stats:
treatment = row["Treatment_Type"]
outcome = row["Outcome_Status"]
count = row["patient_count"]
percentage = round(row["percentage"], 2)
if treatment not in treatment_summary:
treatment_summary[treatment] = {"total_patients": row["total_count"], "outcomes": {}}
treatment_summary[treatment]["outcomes"][outcome] = {"count": count, "percentage": percentage}
result_data.append({"treatment_type": treatment, "outcome_status": outcome, "patient_count": count, "percentage": percentage, "total_in_treatment": row["total_count"]})
success_rates = df_cleaned.filter(col("Outcome_Status") == "Remission").groupBy("Treatment_Type").agg(count("*").alias("success_count"))
success_with_totals = success_rates.join(treatment_totals, "Treatment_Type")
success_rates_final = success_with_totals.withColumn("success_rate", (col("success_count") / col("total_count") * 100)).orderBy(desc("success_rate"))
success_data = [{"treatment": row["Treatment_Type"], "success_rate": round(row["success_rate"], 2)} for row in success_rates_final.collect()]
result_df = pd.DataFrame(result_data)
output_path = os.path.join("analysis_results", "treatment_outcome_correlation.csv")
os.makedirs(os.path.dirname(output_path), exist_ok=True)
result_df.to_csv(output_path, index=False, encoding='utf-8-sig')
response_data = {"status": "success", "message": "治疗方式与预后关联分析完成", "treatment_summary": treatment_summary, "success_rates": success_data, "total_records": len(result_data), "csv_path": output_path}
return JsonResponse(response_data, ensure_ascii=False)
@csrf_exempt
def analyze_cancer_survival_comparison(request):
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("hdfs://localhost:9000/eye_disease_data/eye_cancer_patients.csv")
df_cleaned = df.filter(col("Cancer_Type").isNotNull() & col("Survival_Time_Months").isNotNull() & (col("Survival_Time_Months") > 0))
survival_stats = df_cleaned.groupBy("Cancer_Type").agg(count("*").alias("patient_count"), avg("Survival_Time_Months").alias("avg_survival"), expr("percentile_approx(Survival_Time_Months, 0.5)").alias("median_survival"), expr("min(Survival_Time_Months)").alias("min_survival"), expr("max(Survival_Time_Months)").alias("max_survival")).orderBy(desc("avg_survival"))
survival_data = survival_stats.collect()
result_data = []
for row in survival_data:
cancer_type = row["Cancer_Type"]
avg_survival = round(row["avg_survival"], 1)
median_survival = row["median_survival"]
patient_count = row["patient_count"]
min_survival = row["min_survival"]
max_survival = row["max_survival"]
survival_ranges = df_cleaned.filter(col("Cancer_Type") == cancer_type).withColumn("survival_range", when(col("Survival_Time_Months") <= 12, "0-12个月").when(col("Survival_Time_Months") <= 24, "13-24个月").when(col("Survival_Time_Months") <= 36, "25-36个月").when(col("Survival_Time_Months") <= 60, "37-60个月").otherwise("60个月以上"))
range_distribution = survival_ranges.groupBy("survival_range").agg(count("*").alias("range_count")).collect()
range_data = {row["survival_range"]: row["range_count"] for row in range_distribution}
outcome_distribution = df_cleaned.filter(col("Cancer_Type") == cancer_type).groupBy("Outcome_Status").agg(count("*").alias("outcome_count")).collect()
outcome_data = {row["Outcome_Status"]: row["outcome_count"] for row in outcome_distribution}
result_data.append({"cancer_type": cancer_type, "patient_count": patient_count, "avg_survival_months": avg_survival, "median_survival_months": median_survival, "min_survival_months": min_survival, "max_survival_months": max_survival, "survival_range_distribution": range_data, "outcome_distribution": outcome_data})
result_df = pd.DataFrame(result_data)
output_path = os.path.join("analysis_results", "cancer_survival_comparison.csv")
os.makedirs(os.path.dirname(output_path), exist_ok=True)
result_df.to_csv(output_path, index=False, encoding='utf-8-sig')
total_patients = sum([item["patient_count"] for item in result_data])
overall_avg_survival = round(sum([item["avg_survival_months"] * item["patient_count"] for item in result_data]) / total_patients, 1)
response_data = {"status": "success", "message": "不同癌症类型生存时间对比分析完成", "total_patients": total_patients, "overall_avg_survival": overall_avg_survival, "cancer_types_analyzed": len(result_data), "survival_comparison": result_data, "csv_path": output_path}
return JsonResponse(response_data, ensure_ascii=False)
基于大数据的眼科疾病数据分析与可视化分析系统-结语
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