皮肤癌数据可视化分析系统-简介
本系统是基于Hadoop与Spark大数据框架构建的皮肤癌数据可视化分析平台，旨在处理和解析海量的临床医疗数据。系统整体采用Python技术栈，后端利用Django框架负责业务逻辑与API接口开发，前端则通过Vue结合Echarts实现数据的动态交互与可视化呈现。在数据处理层面，系统首先将原始的皮肤癌病例数据存储于Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，以应对大规模数据的存储挑战。核心的计算与分析任务交由Spark集群完成，通过Spark Core进行分布式数据处理，并利用Spark SQL对结构化数据进行高效的查询与聚合。系统功能模块围绕四个核心维度展开：患者多维画像与生活习惯分析，通过统计不同诊断类型的性别、年龄分布及吸烟饮酒习惯，描绘高风险人群特征；皮肤癌临床病变特征深度分析，聚焦于病变尺寸、高发部位及临床症状频率，为临床诊断提供数据参考；皮肤癌高危风险因素与关联性分析，挖掘家族史、菲氏皮肤分型等与患病风险的内在联系，并运用Apriori算法探索症状组合与诊断结果的关联规则；诊断行为与多维度交叉验证分析，构建各诊断类型的综合患者画像，并分析活检决策与病变特征的关系。整个系统形成了一个从数据存储、分布式计算、智能分析到可视化展示的完整闭环。
皮肤癌数据可视化分析系统-技术
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 数据库：MySQL
皮肤癌数据可视化分析系统-背景
选题背景 皮肤癌作为一种常见的皮肤恶性肿瘤，其发病率在全球范围内呈现逐年上升的趋势，对公众健康构成了严重威胁。随着现代医疗信息化的不断推进，各大医院及科研机构在日常诊疗中积累了海量的皮肤癌临床病例数据，这些数据详细记录了患者的人口学特征、生活习惯、病变信息及诊断结果，蕴含着极高的研究价值。然而，这些数据通常具有体量庞大、维度繁多、结构复杂的特点，传统的数据分析工具与方法难以对其进行高效、深入的挖掘。如何有效利用这些沉睡的数据资源，从中发现潜在的规律与知识，辅助医学研究与临床决策，成为了一个亟待解决的现实问题。因此，本研究课题应运而生，尝试运用当前主流的大数据技术，构建一个专门针对皮肤癌数据的分析系统，以应对这一挑战。 选题意义 本课题的意义在于，它为计算机专业的学生提供了一个将大数据技术应用于实际医学领域的完整实践案例。通过亲手构建这个系统，能够加深对Hadoop和Spark生态系统在处理真实世界数据时工作原理的理解，锻炼从数据采集、清洗、分析到可视化的全流程工程能力。从应用角度看，系统分析得出的患者画像、高危因素等结论，虽然源于学生项目，但或许能为医学研究人员的流行病学研究提供一些数据参考和新的思路。同时，系统通过直观的可视化图表展示分析结果，也能帮助公众更清晰地了解皮肤癌的相关风险因素，起到一定的健康科普作用。总的来说，虽然这只是一个毕业设计级别的项目，但其探索的技术路径和分析方法，对于类似医疗数据分析项目的开发，具有一定的参考和借鉴价值。
皮肤癌数据可视化分析系统-视频展示
[video(video-46KGDOLa-1768661885224)(type-csdn)(url-live.csdn.net/v/embed/510…)]
皮肤癌数据可视化分析系统-图片展示
皮肤癌数据可视化分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession, functions as F
spark = SparkSession.builder.appName("SkinCancerAnalysis").getOrCreate()
def analyze_age_distribution(df):
age_bins = [0, 20, 40, 60, 80, 100]
age_labels = ["<20", "20-39", "40-59", "60-79", "80+"]
df_with_age_group = df.withColumn("age_group", F.when(df.age < 20, age_labels[0]).when((df.age >= 20) & (df.age < 40), age_labels[1]).when((df.age >= 40) & (df.age < 60), age_labels[2]).when((df.age >= 60) & (df.age < 80), age_labels[3]).otherwise(age_labels[4]))
result_df = df_with_age_group.groupBy("age_group", "diagnostic").count().orderBy("age_group", "diagnostic")
pd_result = result_df.toPandas()
return pd_result
def analyze_symptom_frequency(df):
symptom_cols = ["itch", "grew", "hurt", "changed", "bleed", "elevation"]
agg_exprs = [F.sum(col).alias(col) for col in symptom_cols]
result_df = df.groupBy("diagnostic").agg(*agg_exprs)
total_counts = df.groupBy("diagnostic").count().toPandas()
pd_result = result_df.toPandas()
for index, row in total_counts.iterrows():
diag = row['diagnostic']
total = row['count']
for col in symptom_cols:
pd_result.loc[pd_result['diagnostic'] == diag, col] = (pd_result.loc[pd_result['diagnostic'] == diag, col] / total) * 100
return pd_result
def apriori_mining(df, min_support=0.2):
malignant_df = df.filter(df.diagnostic.isin(['MEL', 'BCC', 'SCC']))
symptom_cols = ["itch", "grew", "hurt", "changed", "bleed", "elevation"]
transactions = malignant_df.select(symptom_cols).rdd.map(lambda row: [col for col in symptom_cols if row[col] == 1]).collect()
from collections import defaultdict
item_counts = defaultdict(int)
for transaction in transactions:
for item in transaction:
item_counts[frozenset([item])] += 1
num_transactions = len(transactions)
frequent_items = {item: count for item, count in item_counts.items() if (count / num_transactions) >= min_support}
rules = []
for itemset in frequent_items:
if len(itemset) > 1:
for subset in [frozenset(s) for s in itemset]:
if subset != itemset:
antecedent = subset
consequent = itemset - antecedent
antecedent_support = frequent_items.get(antecedent, 0) / num_transactions
rule_support = frequent_items[itemset] / num_transactions
if antecedent_support > 0:
confidence = rule_support / antecedent_support
if confidence >= 0.5:
rules.append((list(antecedent), list(consequent), rule_support, confidence))
return rules
皮肤癌数据可视化分析系统-结语
项目从零到一，每一步都充满挑战，但也收获满满。希望这个基于Hadoop+Spark的皮肤癌分析系统能给正在做毕设的你一点启发。技术之路学无止境，感谢大家的观看，我们评论区见！
还在为大数据毕设发愁吗？这个Hadoop+Spark项目或许能帮到你！觉得有用的话，别忘了给个一键三连支持一下。有任何选题或技术问题，欢迎在评论区留言，我们一起交流讨论，共同进步！
