💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙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！
基于大数据的皮肤癌数据可视化分析系统介绍
《基于大数据的皮肤癌数据可视化分析系统》是一个综合性的数据处理与分析平台，旨在利用主流大数据技术栈，对海量的皮肤癌相关医疗数据进行深度挖掘、处理、分析与可视化呈现。在技术架构上，本系统采用前后端分离的B/S（浏览器/服务器）模式，后端核心数据处理层构建于Hadoop生态系统之上，利用HDFS（Hadoop Distributed File System）作为其分布式文件系统，为大规模非结构化与结构化医疗数据的存储提供了高可靠和高吞吐量的解决方案。数据计算与分析引擎则采用了Apache Spark，充分发挥其基于内存计算的卓越性能优势，通过Spark SQL模块对存储于HDFS上的数据执行复杂的查询与多维度聚合分析。开发语言层面，系统支持Python（配合Django框架）与Java（配合Spring Boot框架）两个版本，以满足不同技术栈偏好，并通过Pandas、NumPy等库进行高效的数据预处理与科学计算。前端展示层基于Vue.js渐进式框架，结合ElementUI组件库构建了现代化且响应式的用户交互界面，并深度集成了Echarts可视化图表库，将后端复杂的分析结果转化为直观易懂的图形。在功能模块方面，系统不仅包含了用户管理、系统公告、个人信息维护等基础管理功能，更提供了强大的数据分析与可视化核心能力：数据大屏可视化模块作为系统的中枢，集中展示了各项分析指标的关键洞察；皮肤病信息管理模块负责源数据的录入与维护；而诊断交叉验证分析、皮肤病变特征分析、就诊患者画像分析以及风险因素分析等多个核心功能，均是通过后端Spark作业对海量数据进行深度计算后，将结果通过API接口传递给前端进行动态渲染，最终帮助使用者从庞杂的数据中发现潜在规律、洞察病变特征、评估风险因素，为皮肤癌领域的学术研究与临床辅助决策提供了强有力的技术支撑与数据支持。
基于大数据的皮肤癌数据可视化分析系统演示视频
基于大数据的皮肤癌数据可视化分析系统演示图片
基于大数据的皮肤癌数据可视化分析系统代码展示
from pyspark.sql import functions as F
# 初始化SparkSession，这是所有大数据处理的入口点
# 在实际项目中，master地址应配置为YARN或Spark Master的地址
spark = SparkSession.builder \
.appName("SkinCancerAnalysis") \
.master("local[*]") \
.config("spark.sql.warehouse.dir", "spark-warehouse") \
.getOrCreate()
# 核心功能一：皮肤病变特征分析
# 该函数接收一个包含病变特征数据的DataFrame，按病变类型聚合，计算多项描述性统计指标。
def analyze_lesion_features(lesion_data_df):
# 按病变类型（如黑色素瘤、基底细胞癌等）进行分组
feature_analysis_result = lesion_data_df.groupBy("lesion_type") \
.agg(
# 计算每种病变类型的数量
F.count("*").alias("case_count"),
# 计算病变直径的统计数据
F.avg("diameter_mm").alias("avg_diameter"),
F.stddev("diameter_mm").alias("stddev_diameter"),
F.min("diameter_mm").alias("min_diameter"),
F.max("diameter_mm").alias("max_diameter"),
# 计算病变不对称性得分的统计数据
F.avg("asymmetry_score").alias("avg_asymmetry"),
F.stddev("asymmetry_score").alias("stddev_asymmetry"),
F.min("asymmetry_score").alias("min_asymmetry"),
F.max("asymmetry_score").alias("max_asymmetry"),
# 计算颜色变化指数的统计数据
F.avg("color_variation_index").alias("avg_color_variation"),
F.stddev("color_variation_index").alias("stddev_color_variation"),
F.min("color_variation_index").alias("min_color_variation"),
F.max("color_variation_index").alias("max_color_variation"),
# 计算皮表纹理粗糙度的统计数据
F.avg("texture_roughness").alias("avg_texture_roughness"),
F.stddev("texture_roughness").alias("stddev_texture_roughness"),
F.min("texture_roughness").alias("min_texture_roughness"),
F.max("texture_roughness").alias("max_texture_roughness")
)
return feature_analysis_result
# 核心功能二：就诊患者画像分析
# 该函数接收包含患者人口统计学信息的DataFrame，从年龄、性别、地区等多个维度进行分析。
def analyze_patient_profile(patient_data_df):
# 分析患者年龄分布，将连续的年龄划分为不同的年龄段
age_profile = patient_data_df.withColumn("age_group",
F.when((F.col("age") >= 0) & (F.col("age") <= 18), "0-18岁")
.when((F.col("age") > 18) & (F.col("age") <= 35), "19-35岁")
.when((F.col("age") > 35) & (F.col("age") <= 55), "36-55岁")
.when(F.col("age") > 55, "55岁以上")
.otherwise("未知")
).groupBy("age_group").count().withColumnRenamed("count", "patient_count").orderBy("age_group")
# 分析患者性别分布
gender_profile = patient_data_df.groupBy("gender").count().withColumnRenamed("count", "patient_count")
# 分析患者就诊地区分布，并找出TOP10地区
location_profile = patient_data_df.groupBy("city").count() \
.withColumnRenamed("count", "patient_count") \
.orderBy(F.desc("patient_count")) \
.limit(10)
# 分析不同性别在不同年龄段的分布情况
age_gender_cross_profile = patient_data_df.withColumn("age_group",
F.when((F.col("age") > 18) & (F.col("age") <= 35), "19-35岁")
.when((F.col("age") > 35) & (F.col("age") <= 55), "36-55岁")
.otherwise("其他")
).groupBy("age_group", "gender").count().orderBy("age_group", "gender")
# 为了方便返回，可以将多个结果DataFrame收集到Driver端并组合成字典
# 注意：在真实大数据场景下，collect()需要谨慎使用，此处为毕业设计简化处理
result_dict = {
"age_profile": age_profile.collect(),
"gender_profile": gender_profile.collect(),
"location_profile": location_profile.collect(),
"age_gender_cross_profile": age_gender_cross_profile.collect()
}
return result_dict
# 核心功能三：诊断交叉验证分析
# 该函数通过比较初诊结果和最终确诊结果（如病理活检结果），生成交叉矩阵以评估初步诊断的准确性。
def analyze_diagnostic_cross_validation(diagnosis_data_df):
# 使用Spark内建的crosstab功能生成诊断交叉矩阵
# 行是初诊结果，列是最终确诊结果
cross_tab_matrix = diagnosis_data_df.crosstab("initial_diagnosis", "final_diagnosis")
# 为了进行更深入的分析，我们计算关键指标，如准确率、敏感度和特异性
# 假设 'Malignant' 为阳性, 'Benign' 为阴性
true_positives = diagnosis_data_df.filter("initial_diagnosis = 'Malignant' AND final_diagnosis = 'Malignant'").count()
true_negatives = diagnosis_data_df.filter("initial_diagnosis = 'Benign' AND final_diagnosis = 'Benign'").count()
false_positives = diagnosis_data_df.filter("initial_diagnosis = 'Malignant' AND final_diagnosis = 'Benign'").count()
false_negatives = diagnosis_data_df.filter("initial_diagnosis = 'Benign' AND final_diagnosis = 'Malignant'").count()
total_cases = diagnosis_data_df.count()
# 计算总体准确率 (Accuracy)
accuracy = (true_positives + true_negatives) / total_cases if total_cases > 0 else 0
# 计算敏感度 (Sensitivity / True Positive Rate)，即真实阳性病例中被正确预测为阳性的比例
sensitivity = true_positives / (true_positives + false_negatives) if (true_positives + false_negatives) > 0 else 0
# 计算特异性 (Specificity / True Negative Rate)，即真实阴性病例中被正确预测为阴性的比例
specificity = true_negatives / (true_negatives + false_positives) if (true_negatives + false_positives) > 0 else 0
# 计算精确率 (Precision)，即预测为阳性的病例中真实为阳性的比例
precision = true_positives / (true_positives + false_positives) if (true_positives + false_positives) > 0 else 0
# 将所有结果封装到一个字典中返回
analysis_results = {
"cross_tab_matrix": cross_tab_matrix.collect(),
"accuracy": accuracy,
"sensitivity": sensitivity,
"specificity": specificity,
"precision": precision,
"true_positives": true_positives,
"true_negatives": true_negatives,
"false_positives": false_positives,
"false_negatives": false_negatives
}
return analysis_results
# 假设从HDFS加载数据到DataFrame (此处为示例，实际路径需替换)
# lesion_df = spark.read.csv("hdfs://namenode:9000/data/lesion_features.csv", header=True, inferSchema=True)
# patient_df = spark.read.csv("hdfs://namenode:9000/data/patient_info.csv", header=True, inferSchema=True)
# diagnosis_df = spark.read.csv("hdfs://namenode:9000/data/diagnosis_records.csv", header=True, inferSchema=True)
# 调用函数执行分析
# lesion_analysis = analyze_lesion_features(lesion_df)
# patient_analysis = analyze_patient_profile(patient_df)
# validation_analysis = analyze_diagnostic_cross_validation(diagnosis_df)
# 打印结果以供查看
# lesion_analysis.show()
# print(patient_analysis)
# print(validation_analysis)
# 在应用结束时关闭SparkSession
spark.stop()
基于大数据的皮肤癌数据可视化分析系统文档展示
💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙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！ 💜💜
