🍊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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基于大数据的红斑鳞状疾病数据可视化分析系统-功能介绍
《基于Python大数据+AI毕设实战：红斑鳞状疾病数据可视化分析系统》是一个面向计算机专业学生的综合性毕业设计项目，其核心在于应用企业级的大数据技术栈与人工智能方法，对真实的医疗数据集进行深度处理、分析与可视化。本系统以后端Python的Django框架与前端Vue.js为基础，构建了一个完整的Web应用，但其真正的技术核心在于后端集成的Hadoop HDFS与Spark计算引擎。整个业务流程始于将包含36个特征的“红斑鳞状疾病”CSV数据集上传至HDFS分布式文件系统，系统接着会利用Spark的强大分布式计算能力，对数据进行高效的预处理，包括自动化清洗“Age”字段中的缺失值，并进行数据类型转换。在此基础上，系统实现了多达15项数据分析与挖掘功能，比如通过Spark SQL进行疾病样本的分布统计、患者年龄段分析、家族遗传史影响分析等；更进一步，系统能够计算各类疾病在临床症状和组织病理学特征上的平均严重程度，并将结果通过Echarts动态渲染成直观的柱状图、雷达图。作为系统的“AI”亮点，项目还包含了基于临床表现的K-Means患者聚类分析，以及利用Spark MLlib库中的随机森林算法计算各个诊断特征的重要性，从而挖掘出对疾病分类最有价值的关键指标。最终，所有分析结果都以数据接口的形式由Django提供给前端，在一个设计现代、交互友好的界面上进行可视化呈现，为用户提供了一个从宏观到微观、从统计到智能的完整数据探索体验。
基于大数据的红斑鳞状疾病数据可视化分析系统-选题背景意义
选题背景 这些年，随着医院信息化水平的提高，我们积累的医疗数据越来越多，简直就是海量。就拿皮肤科来说，各种疾病的临床记录、化验单、病理报告堆积如山，形成了一个个信息孤岛。红斑鳞状皮肤病，像牛皮癣、扁平苔藓这类，它们症状挺像的，有时候 даже有经验的医生也得结合多种信息才能准确区分。传统的数据处理方式，比如用个Excel表格，面对包含几十个特征、成百上千个病例的数据就有点力不从心了，想从里面发现点什么深层次的规律就更难了。大家都在说大数据，那我们能不能用大数据的技术来帮帮忙呢？像Spark这种专门为大规模数据处理设计的计算框架，处理这些数据正好是它的强项。所以，这个课题的想法就很自然地冒出来了：把我们在学校学的计算机技术，特别是大数据处理技术，应用到这个具体的医学场景里，看看能不能从这些看似杂乱的数据中挖出一些有价值的信息，为这个领域的诊断和研究提供一个新的视角。这算是一次挺有意思的医工交叉尝试。 选题意义 说实话，做这么一个毕业设计，我们肯定不是要去颠覆医学诊断，那不太现实。它的意义更多体现在几个方面。首先，对我们学生自己来说，这是一个非常好的综合锻炼机会。它不是那种简单的增删改查管理系统，而是需要我们真正去搭建一个包含Hadoop和Spark环境的数据处理管道，从数据清洗、处理，到后端开发，再到前端可视化，整个技术链路非常完整，能让我们把课堂上学的零散知识点串起来，真正动手实践一次企业里可能会用到的技术方案。其次，这个系统还是有那么一点点实际价值的。对于医学生或者年轻医生来说，这个可视化系统可以作为一个不错的辅助学习工具。通过交互式的图表，他们能更直观地看到不同疾病在各项特征上的差异，比如哪种病“脱屑”症状最严重，哪种病“带状浸润”特征最典型，这比单纯看书本上的文字描述要生动得多。最后，从技术探索的角度看，这个项目验证了一套将大数据技术应用于特定垂直领域进行数据分析的可行路径。它展示了如何将Spark的计算能力与Web应用结合，为其他领域，比如金融、教育等，开发类似的数据分析平台提供了一个可以参考的模板和思路。总的来说，它是一个能实实在在提升我们工程实践能力和问题解决能力的毕业设计。
基于大数据的红斑鳞状疾病数据可视化分析系统-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
基于大数据的红斑鳞状疾病数据可视化分析系统-视频展示
基于大数据的红斑鳞状疾病数据可视化分析系统-图片展示
基于大数据的红斑鳞状疾病数据可视化分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler, StringIndexer
from pyspark.ml.classification import RandomForestClassifier
from pyspark.ml.stat import Correlation
import numpy as np
# 假设spark和预处理后的df已经准备好
# spark = SparkSession.builder.appName("ErythematosquamousAnalysis").getOrCreate()
# df = spark.read.csv("hdfs://...", header=True, inferSchema=True)
# ... 经过数据清洗和类型转换后的df ...
# class_mapping = {1: '牛皮癣', 2: '脂溢性皮炎', 3: '扁平苔藓', 4: '玫瑰糠疹', 5: '慢性皮炎', 6: '毛发红糠疹'}
# ... df中已添加'Class_Name'列 ...
def disease_clinical_symptoms_severity_analysis(df):
"""
1. 各类疾病的平均临床症状强度对比分析
这是一个核心的聚合分析功能，用于计算不同疾病在各项临床症状上的平均分。
"""
print("Executing: disease_clinical_symptoms_severity_analysis")
clinical_symptoms = [
'erythema', 'scaling', 'definite borders', 'itching', 'koebner phenomenon',
'polygonal papules', 'follicular papules', 'oral mucosal involvement',
'knee and elbow involvement', 'scalp involvement'
]
# 创建聚合表达式列表，计算每个症状的平均值并保留两位小数
agg_expressions = []
for symptom in clinical_symptoms:
# F.round将结果四舍五入到两位小数
agg_expressions.append(F.round(F.avg(F.col(symptom)), 2).alias(symptom))
# 按疾病名称分组并应用所有聚合表达式
symptom_severity_df = df.groupBy("Class_Name").agg(*agg_expressions)
# 为了便于前端处理，可以将其转换为Pandas DataFrame再转为JSON
result_pandas_df = symptom_severity_df.toPandas()
print("Clinical symptoms severity analysis completed.")
# result_pandas_df.to_csv("disease_clinical_symptoms_severity_analysis.csv", index=False)
return result_pandas_df
def symptoms_features_heatmap_analysis(df):
"""
2. 临床症状与组织病理学特征关联热力图分析
这是一个更高级的统计分析，用于探索不同特征之间的相关性。
"""
print("Executing: symptoms_features_heatmap_analysis")
feature_columns = [
'erythema', 'scaling', 'definite borders', 'itching', 'koebner phenomenon', 'polygonal papules',
'follicular papules', 'oral mucosal involvement', 'knee and elbow involvement', 'scalp involvement',
'family history', 'melanin incontinence', 'eosinophils in the infiltrate', 'PNL infiltrate',
'fibrosis of the papillary dermis', 'exocytosis', 'acanthosis', 'hyperkeratosis', 'parakeratosis',
'clubbing of the rete ridges', 'elongation of the rete ridges', 'thinning of the suprapapillary epidermis',
'spongiform pustule', 'munro microabcess', 'focal hypergranulosis', 'disappearance of the granular layer',
'vacuolisation and damage of basal layer', 'spongiosis', 'saw-tooth appearance of retes',
'follicular horn plug', 'perifollicular parakeratosis', 'inflammatory monoluclear inflitrate',
'band-like infiltrate'
]
# 将所有特征列合并成一个向量列，这是Spark ML库计算相关系数的要求
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_columns, outputCol="features_vector")
assembled_df = assembler.transform(df)
# 计算皮尔逊相关系数矩阵
correlation_matrix_spark = Correlation.corr(assembled_df, "features_vector", "pearson").head()
# 提取相关系数矩阵（它是一个密集矩阵）
correlation_matrix_dense = correlation_matrix_spark[0].toArray()
# 将numpy矩阵转换为列表，方便JSON序列化
correlation_list = correlation_matrix_dense.tolist()
# 将结果与特征名配对，方便前端生成热力图
heatmap_data = {"features": feature_columns, "matrix": correlation_list}
print("Correlation heatmap analysis completed.")
return heatmap_data
def disease_feature_importance_analysis(df):
"""
3. 各类疾病诊断特征重要性分析 (AI核心)
使用随机森林模型来评估每个特征对于疾病分类的贡献度。
"""
print("Executing: disease_feature_importance_analysis")
# 准备特征列和标签列
feature_columns = [
'erythema', 'scaling', 'definite borders', 'itching', 'koebner phenomenon', 'polygonal papules',
'follicular papules', 'oral mucosal involvement', 'knee and elbow involvement', 'scalp involvement',
'family history', 'Age', 'melanin incontinence', 'eosinophils in the infiltrate', 'PNL infiltrate',
'fibrosis of the papillary dermis', 'exocytosis', 'acanthosis', 'hyperkeratosis', 'parakeratosis',
'clubbing of the rete ridges', 'elongation of the rete ridges', 'thinning of the suprapapillary epidermis',
'spongiform pustule', 'munro microabcess', 'focal hypergranulosis', 'disappearance of the granular layer',
'vacuolisation and damage of basal layer', 'spongiosis', 'saw-tooth appearance of retes',
'follicular horn plug', 'perifollicular parakeratosis', 'inflammatory monoluclear inflitrate',
'band-like infiltrate'
]
# 将类别标签'Class'转换为从0开始的索引，这是分类模型的要求
label_indexer = StringIndexer(inputCol="Class", outputCol="indexedLabel").fit(df)
df_indexed = label_indexer.transform(df)
# 将所有特征合并为单一的向量列
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_columns, outputCol="features")
df_assembled = assembler.transform(df_indexed)
# 初始化随机森林分类器
rf = RandomForestClassifier(labelCol="indexedLabel", featuresCol="features", numTrees=20, seed=42)
# 训练模型
model = rf.fit(df_assembled)
# 获取特征重要性向量
importances = model.featureImportances
# 将特征名称与重要性得分一一对应，并按重要性降序排序
feature_importance_list = sorted(
zip(feature_columns, importances.toArray()),
key=lambda x: x[1],
reverse=True
)
# 格式化为字典列表，便于API返回
result = [{"feature": name, "importance": round(float(imp), 4)} for name, imp in feature_importance_list]
print("Feature importance analysis completed.")
return result
基于大数据的红斑鳞状疾病数据可视化分析系统-结语
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