💖💖作者：计算机编程小央姐 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜
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@TOC
医疗大数据青光眼诊断可视化系统开发-系统功能介绍
基于大数据的青光眼数据可视化分析系统是一套专门针对青光眼患者医疗数据进行深度挖掘和可视化展示的综合性平台。该系统采用Hadoop分布式存储架构和Spark大数据处理引擎作为核心技术底座，能够高效处理海量的青光眼患者临床数据。系统前端运用Vue框架结合ElementUI组件库构建用户交互界面，通过Echarts图表库实现丰富的数据可视化效果，后端基于Django框架提供稳定的API服务支撑。在数据分析层面，系统深度整合了患者人口学特征分析、核心临床指标关联性探索、疾病诊断与风险因素挖掘等多个维度的分析功能。通过对患者年龄构成、眼压与杯盘比关系、家族史影响因子等关键指标的统计建模，系统能够为医疗工作者提供直观的数据洞察支持。整个系统利用Python语言的数据科学生态，结合Pandas和NumPy等科学计算库，实现了从原始医疗数据采集、清洗处理到最终可视化呈现的完整数据分析链路，为青光眼的临床诊断决策和流行病学研究提供了有力的技术工具支撑。
医疗大数据青光眼诊断可视化系统开发-系统技术介绍
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
医疗大数据青光眼诊断可视化系统开发-系统背景意义
青光眼作为全球第二大致盲眼病，其发病机制复杂且早期症状隐匿，给临床诊断带来了不小的挑战。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，缺乏对多维度数据的综合分析能力。随着医疗信息化程度的不断提升，各大医院积累了大量的青光眼患者检查数据，包括眼压测量、光学相干断层扫描、视野检查等多种类型的检测结果。但是这些宝贵的医疗数据往往分散存储，缺乏有效的整合分析手段，导致其潜在价值难以充分发挥。同时，现有的医疗数据分析工具多数停留在简单的统计报表层面，无法深入挖掘数据背后的关联规律和趋势特征。面对日益增长的青光眼患者群体和复杂多样的临床数据，医疗机构迫切需要一套能够处理大规模数据、提供多维度分析、支持可视化展示的智能化分析平台，来辅助医生更好地理解疾病规律，提升诊断准确性。 本课题的研究具有一定的实际应用价值和技术探索意义。从医疗实践角度来看，该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疾病发展规律，通过数据可视化的方式直观展示各类临床指标之间的关联关系，在一定程度上为临床诊断提供数据支撑。对于医学院学生和年轻医生而言，这样的可视化分析工具能够帮助他们更快地掌握青光眼的诊断要点和关键指标。从技术层面来说，本项目较为完整地实践了大数据技术在医疗领域的应用，通过Hadoop和Spark等大数据组件的使用，验证了分布式计算在处理医疗数据方面的可行性。虽然作为毕业设计项目，系统的规模和复杂度相对有限，但是通过这个项目能够深入学习大数据技术栈的实际应用，积累医疗数据处理的经验。另外，项目的完成也为后续更深入的医疗大数据研究奠定了一定的基础，展示了跨学科融合的可能性，体现了计算机技术服务医疗健康事业的价值所在。
医疗大数据青光眼诊断可视化系统开发-系统演示视频
医疗大数据青光眼诊断可视化系统开发-系统演示图片
医疗大数据青光眼诊断可视化系统开发-系统部分代码
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, avg, when, desc, asc
from pyspark.sql.types import IntegerType, DoubleType
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("GlaucomaAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
def analyze_patient_age_distribution(request):
try:
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/glaucoma_db").option("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver").option("dbtable", "patient_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
df_with_age_group = df.withColumn("age_group", when(col("age") < 30, "青年(18-30)").when((col("age") >= 30) & (col("age") < 50), "中年(30-50)").when((col("age") >= 50) & (col("age") < 70), "中老年(50-70)").otherwise("老年(70+)"))
age_stats = df_with_age_group.groupBy("age_group").agg(count("*").alias("patient_count"), avg("age").alias("avg_age")).orderBy(asc("avg_age"))
age_diagnosis_stats = df_with_age_group.groupBy("age_group", "diagnosis").agg(count("*").alias("count")).orderBy("age_group", "diagnosis")
total_patients = df.count()
age_distribution_list = []
for row in age_stats.collect():
percentage = (row["patient_count"] / total_patients) * 100
age_distribution_list.append({"age_group": row["age_group"], "patient_count": row["patient_count"], "percentage": round(percentage, 2), "avg_age": round(row["avg_age"], 1)})
diagnosis_by_age_list = []
for row in age_diagnosis_stats.collect():
diagnosis_by_age_list.append({"age_group": row["age_group"], "diagnosis": row["diagnosis"], "count": row["count"]})
high_risk_age_groups = [item for item in age_distribution_list if item["percentage"] > 25]
return JsonResponse({"success": True, "age_distribution": age_distribution_list, "diagnosis_by_age": diagnosis_by_age_list, "high_risk_groups": high_risk_age_groups, "total_patients": total_patients})
except Exception as e:
return JsonResponse({"success": False, "error": str(e)})
def analyze_iop_cdr_correlation(request):
try:
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/glaucoma_db").option("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver").option("dbtable", "clinical_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
df_clean = df.filter((col("iop").isNotNull()) & (col("cdr").isNotNull()) & (col("iop") > 0) & (col("cdr") > 0))
df_with_categories = df_clean.withColumn("iop_level", when(col("iop") < 15, "正常(10-15)").when((col("iop") >= 15) & (col("iop") < 21), "偏高(15-21)").when((col("iop") >= 21) & (col("iop") < 30), "高压(21-30)").otherwise("极高(30+)"))
df_with_categories = df_with_categories.withColumn("cdr_level", when(col("cdr") < 0.3, "正常(<0.3)").when((col("cdr") >= 0.3) & (col("cdr") < 0.6), "可疑(0.3-0.6)").when((col("cdr") >= 0.6) & (col("cdr") < 0.8), "异常(0.6-0.8)").otherwise("严重(≥0.8)"))
correlation_stats = df_with_categories.groupBy("iop_level").agg(avg("cdr").alias("avg_cdr"), count("*").alias("patient_count")).orderBy("avg_cdr")
scatter_data = df_clean.select("iop", "cdr", "diagnosis").collect()
scatter_points = []
for row in scatter_data:
scatter_points.append({"iop": float(row["iop"]), "cdr": float(row["cdr"]), "diagnosis": row["diagnosis"]})
correlation_matrix = []
for row in correlation_stats.collect():
correlation_matrix.append({"iop_level": row["iop_level"], "avg_cdr": round(row["avg_cdr"], 3), "patient_count": row["patient_count"]})
high_risk_combinations = df_with_categories.filter((col("iop") > 21) & (col("cdr") > 0.6)).groupBy("diagnosis").count().collect()
risk_analysis = []
for row in high_risk_combinations:
risk_analysis.append({"diagnosis": row["diagnosis"], "high_risk_count": row["count"]})
correlation_coefficient = df_clean.stat.corr("iop", "cdr")
return JsonResponse({"success": True, "correlation_stats": correlation_matrix, "scatter_data": scatter_points, "correlation_coefficient": round(correlation_coefficient, 4), "risk_analysis": risk_analysis})
except Exception as e:
return JsonResponse({"success": False, "error": str(e)})
def analyze_family_history_impact(request):
try:
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/glaucoma_db").option("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver").option("dbtable", "patient_history").option("user", "root").option("password", "password").load()
family_history_stats = df.groupBy("family_history", "diagnosis").agg(count("*").alias("count")).orderBy("family_history", "diagnosis")
total_with_history = df.filter(col("family_history") == "Yes").count()
total_without_history = df.filter(col("family_history") == "No").count()
positive_with_history = df.filter((col("family_history") == "Yes") & (col("diagnosis") == "Glaucoma")).count()
positive_without_history = df.filter((col("family_history") == "No") & (col("diagnosis") == "Glaucoma")).count()
risk_ratio_with_history = (positive_with_history / total_with_history) * 100 if total_with_history > 0 else 0
risk_ratio_without_history = (positive_without_history / total_without_history) * 100 if total_without_history > 0 else 0
age_family_analysis = df.groupBy("family_history").agg(avg("age").alias("avg_age"), avg("iop").alias("avg_iop"), avg("cdr").alias("avg_cdr")).collect()
family_stats_list = []
for row in family_history_stats.collect():
family_stats_list.append({"family_history": row["family_history"], "diagnosis": row["diagnosis"], "count": row["count"]})
clinical_comparison = []
for row in age_family_analysis:
clinical_comparison.append({"family_history": row["family_history"], "avg_age": round(row["avg_age"], 1), "avg_iop": round(row["avg_iop"], 2), "avg_cdr": round(row["avg_cdr"], 3)})
risk_assessment = {"with_family_history": {"total": total_with_history, "positive": positive_with_history, "risk_percentage": round(risk_ratio_with_history, 2)}, "without_family_history": {"total": total_without_history, "positive": positive_without_history, "risk_percentage": round(risk_ratio_without_history, 2)}}
relative_risk = risk_ratio_with_history / risk_ratio_without_history if risk_ratio_without_history > 0 else 0
return JsonResponse({"success": True, "family_stats": family_stats_list, "clinical_comparison": clinical_comparison, "risk_assessment": risk_assessment, "relative_risk": round(relative_risk, 2)})
except Exception as e:
return JsonResponse({"success": False, "error": str(e)})
医疗大数据青光眼诊断可视化系统开发-结语
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