💖💖作者：计算机毕业设计杰瑞 💙💙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！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学校实战项目 计算机毕业设计选题推荐
基于大数据的脑肿瘤数据可视化分系统介绍
本系统全称为《基于大数据的脑肿瘤数据可视化分系统》，它是一个旨在解决海量脑肿瘤临床数据处理与分析难题的综合性平台。整个系统的技术架构以后端数据处理为核心，采用了主流的大数据框架Hadoop与Spark，其中HDFS作为分布式文件系统，负责存储非结构化与半结构化的医疗数据，而Spark及其Spark SQL组件则承担了核心的数据清洗、转换和高性能并行计算任务，能够快速地对TB级数据进行深度挖掘与关联分析。在后端服务层面，我们提供了两种实现版本以满足不同技术栈的需求：其一是基于Java生态的Spring Boot微服务框架，整合了MyBatis进行数据持久化操作；其二是基于Python生态的Django框架，利用其快速开发和强大的ORM能力。前端展示层则采用了现代化的Vue.js框架，配合ElementUI组件库构建了美观、响应式的用户界面，并通过Echarts图表库将后端Spark分析出的复杂数据结果，以条形图、饼图、散点图等多种直观、动态的可视化形式呈现给用户。系统的核心功能模块紧密围绕数据分析展开，包括对脑肿瘤信息的统一管理、对临床特征分布的统计分析、对患者人口学特征的画像描绘、对肿瘤风险因素的关联挖掘、对临床症状的共现分析，以及对不同治疗方案效果的预后评估。用户通过本系统，可以告别传统繁琐的电子表格处理方式，在一个统一的Web界面上，高效、直观地洞察数据背后的深层规律与价值。
基于大数据的脑肿瘤数据可视化分系统演示视频
基于大数据的脑肿瘤数据可视化分系统演示图片
基于大数据的脑肿瘤数据可视化分系统代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, avg, round
import pandas as pd
# ① 初始化SparkSession，这是与大数据环境交互的入口
spark = SparkSession.builder \
.appName("BrainTumorAnalysis") \
.master("local[*]") \
.getOrCreate()
# 假设已经从HDFS的CSV文件中加载了数据到一个Spark DataFrame中
# hdfs_path = "hdfs://namenode:9000/data/brain_tumor_data.csv"
# df = spark.read.csv(hdfs_path, header=True, inferSchema=True)
# 为了演示，我们创建一个模拟的DataFrame
data = [
(1, 35, '男', '胶质瘤', '是', '手术+化疗', 24.5, '头痛'),
(2, 45, '女', '脑膜瘤', '否', '手术', 60.1, '视力模糊'),
(3, 52, '男', '胶质瘤', '是', '手术+化疗', 18.2, '癫痫'),
(4, 60, '女', '脑膜瘤', '否', '放疗', 48.0, '头痛'),
(5, 38, '男', '垂体瘤', '否', '手术', 72.5, '内分泌失调'),
(6, 41, '女', '胶质瘤', '是', '手术+化疗', 22.0, '头痛')
]
columns = ["patient_id", "age", "gender", "tumor_type", "has_risk_factor", "treatment_method", "survival_months", "symptom"]
df = spark.createDataFrame(data, schema=columns)
def get_clinical_feature_distribution():
"""
核心功能一：临床特征分布分析
业务逻辑：统计不同脑肿瘤类型的患者数量，并计算其占比。
这是最基础但非常重要的人口学和病理学分析，为后续研究提供基本盘。
处理流程：
1. 使用Spark的groupBy对'tumor_type'列进行分组。
2. 使用count()聚合函数计算每个分组（即每种肿瘤类型）的记录数。
3. 将结果重命名为'count'以便后续处理。
4. 使用collect()方法将Spark DataFrame的计算结果拉取到Driver端。
5. 转换为Pandas DataFrame以便进行更灵活的后续处理和格式化。
6. 计算总人数，然后计算每种类型的百分比。
7. 格式化输出为前端Echarts饼图或柱状图所需的标准格式（如[{'name': '类型A', 'value': 数量}, ...])。
"""
print("--- 正在执行临床特征分布分析 ---")
distribution_df = df.groupBy("tumor_type").agg(count("*").alias("value"))
distribution_df = distribution_a.withColumnRenamed("tumor_type", "name")
result_list = [row.asDict() for row in distribution_df.collect()]
# 可以在这里进行进一步处理，比如计算百分比等
# total_patients = df.count()
# for item in result_list:
# item['percentage'] = round((item['value'] / total_patients) * 100, 2)
print("临床特征分布分析结果:", result_list)
return result_list
def analyze_tumor_risk_factors():
"""
核心功能二：肿瘤风险因素分析
业务逻辑：分析特定风险因素（如是否吸烟、家族病史等，此处用'has_risk_factor'模拟）
与不同肿瘤类型的关联性。
处理流程：
1. 筛选出具有风险因素和不具有风险因素的两组患者数据。
2. 分别对这两组数据按'tumor_type'进行分组计数。
3. 使用Spark的pivot()函数进行数据透视，将风险因素的有无作为新的列。
4. 这样可以直接得到一张表，行是肿瘤类型，列是'有风险因素'和'无风险因素'的数量。
5. fill(0)用于填充某些肿瘤类型在某个风险分类下没有患者的情况。
6. 将结果收集并转换为字典列表格式，方便前端生成分组柱状图。
7. 这种分析有助于直观对比风险因素在不同病种中的分布差异。
"""
print("--- 正在执行肿瘤风险因素分析 ---")
risk_factor_analysis_df = df.groupBy("tumor_type") \
.pivot("has_risk_factor", ["是", "否"]) \
.agg(count("*")) \
.na.fill(0)
risk_factor_analysis_df = risk_factor_analysis_df.withColumnRenamed("tumor_type", "name") \
.withColumnRenamed("是", "with_risk_factor") \
.withColumnRenamed("否", "without_risk_factor")
result_list = [row.asDict() for row in risk_factor_analysis_df.collect()]
print("肿瘤风险因素分析结果:", result_list)
return result_list
def analyze_treatment_prognosis():
"""
核心功能三：治疗效果预后分析
业务逻辑：对比不同治疗方案下的患者平均生存期，以评估治疗效果。
这是临床研究中非常核心的一个分析点，用于评估方案优劣。
处理流程：
1. 使用Spark的groupBy对'treatment_method'（治疗方案）列进行分组。
2. 使用agg()聚合函数，并在其中调用avg()来计算每个治疗方案分组下'survival_months'（生存月份）的平均值。
3. 同时使用count()函数统计接受每种治疗方案的人数，以增加数据的可信度。
4. 使用round()函数对平均生存期结果保留一位小数，使数据更整洁。
5. 将聚合结果的列重命名为更具可读性的名称，如'avg_survival'和'patient_count'。
6. 按平均生存期降序排序，使分析结果更直观。
7. 收集结果并转换为字典列表，用于前端生成排序条形图或表格。
"""
print("--- 正在执行治疗效果预后分析 ---")
prognosis_df = df.groupBy("treatment_method") \
.agg(
round(avg("survival_months"), 1).alias("avg_survival_months"),
count("*").alias("patient_count")
) \
.orderBy(col("avg_survival_months").desc())
result_list = [row.asDict() for row in prognosis_df.collect()]
print("治疗效果预后分析结果:", result_list)
return result_list
# 模拟调用这些核心函数
get_clinical_feature_distribution()
analyze_tumor_risk_factors()
analyze_treatment_prognosis()
# 关闭SparkSession
spark.stop()
基于大数据的脑肿瘤数据可视化分系统文档展示
💖💖作者：计算机毕业设计杰瑞 💙💙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！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学校实战项目 计算机毕业设计选题推荐
