毕设技术栈不熟悉？选题没思路？基于大数据的青光眼可视化分析系统助你紧跟技术前沿

前言

💖💖作者：计算机程序员小杨
💙💙个人简介：我是一名计算机相关专业的从业者，擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等多个IT方向。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。热爱技术，喜欢钻研新工具和框架，也乐于通过代码解决实际问题，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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一.开发工具简介

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

二.系统内容简介

《基于大数据的青光眼数据可视化分析系统》是一个面向医疗大数据分析的综合性平台，采用Hadoop+Spark大数据技术架构，结合Python开发语言和Django后端框架，前端采用Vue+ElementUI+Echarts技术栈构建现代化用户界面。系统核心功能涵盖系统首页、个人中心、用户管理、青光眼信息管理等基础模块，重点突出数据可视化大屏展示功能，通过患者群体画像分析、核心临床指标分析、疾病风险因素分析、症状用药分析以及青光眼亚型分析等多维度分析模块，为医疗工作者提供全面的青光眼疾病数据洞察。系统底层采用HDFS分布式文件存储和Spark SQL进行大数据处理，结合Pandas、NumPy等数据科学工具库进行深度数据挖掘，MySQL数据库确保数据存储的稳定性和可靠性。通过Echarts图表组件实现丰富的数据可视化效果，包括患者分布统计、病情发展趋势、治疗效果对比等多种图表展示形式，帮助医疗机构更好地理解青光眼患者的整体状况，为临床决策提供科学依据，同时为大数据技术在医疗健康领域的应用提供了完整的解决方案。

三.系统功能演示

毕设技术栈不熟悉？选题没思路？基于大数据的青光眼可视化分析系统助你紧跟技术前沿

四.系统界面展示

大屏幕.png

患者群体画像分析.png

疾病风险因素分析.png

临床指标分析.png

青光眼数据.png

青光眼亚形分析.png

用户管理.png

症状用药分析.png

五.系统源码展示

# 患者群体画像分析核心业务处理
def analyze_patient_portrait(request):
    # 获取所有患者基础数据
    patients = GlaucomaPatient.objects.all()
    age_groups = {'18-30': 0, '31-45': 0, '46-60': 0, '60+': 0}
    gender_stats = {'male': 0, 'female': 0}
    region_stats = {}
    severity_stats = {'early': 0, 'moderate': 0, 'severe': 0}
    
    # 年龄分布统计
    for patient in patients:
        age = patient.age
        if 18 <= age <= 30:
            age_groups['18-30'] += 1
        elif 31 <= age <= 45:
            age_groups['31-45'] += 1
        elif 46 <= age <= 60:
            age_groups['46-60'] += 1
        else:
            age_groups['60+'] += 1
        
        # 性别统计
        if patient.gender == 'M':
            gender_stats['male'] += 1
        else:
            gender_stats['female'] += 1
        
        # 地区分布统计
        if patient.region in region_stats:
            region_stats[patient.region] += 1
        else:
            region_stats[patient.region] = 1
        
        # 病情严重程度统计
        if patient.severity == 'early':
            severity_stats['early'] += 1
        elif patient.severity == 'moderate':
            severity_stats['moderate'] += 1
        else:
            severity_stats['severe'] += 1
    
    # 计算患病率和高危因素相关性
    total_patients = patients.count()
    high_pressure_patients = patients.filter(intraocular_pressure__gt=21).count()
    family_history_patients = patients.filter(family_history=True).count()
    diabetes_patients = patients.filter(has_diabetes=True).count()
    
    portrait_data = {
        'age_distribution': age_groups,
        'gender_distribution': gender_stats,
        'region_distribution': region_stats,
        'severity_distribution': severity_stats,
        'high_pressure_rate': round((high_pressure_patients / total_patients) * 100, 2),
        'family_history_rate': round((family_history_patients / total_patients) * 100, 2),
        'diabetes_correlation': round((diabetes_patients / total_patients) * 100, 2),
        'total_patients': total_patients
    }
    
    return JsonResponse({'status': 'success', 'data': portrait_data})

# 核心临床指标分析业务处理
def analyze_clinical_indicators(request):
    # 获取所有临床检查记录
    clinical_records = ClinicalRecord.objects.select_related('patient').all()
    iop_data = []  # 眼压数据
    cup_disc_ratio_data = []  # 杯盘比数据
    visual_field_data = []  # 视野缺损数据
    nerve_fiber_data = []  # 神经纤维层厚度数据
    
    # 按患者ID分组统计临床指标变化趋势
    patient_indicators = {}
    for record in clinical_records:
        patient_id = record.patient.id
        if patient_id not in patient_indicators:
            patient_indicators[patient_id] = {
                'iop_history': [],
                'cup_disc_history': [],
                'visual_field_history': [],
                'nerve_fiber_history': [],
                'treatment_response': []
            }
        
        patient_indicators[patient_id]['iop_history'].append({
            'date': record.check_date,
            'value': record.intraocular_pressure
        })
        patient_indicators[patient_id]['cup_disc_history'].append({
            'date': record.check_date,
            'value': record.cup_disc_ratio
        })
        patient_indicators[patient_id]['visual_field_history'].append({
            'date': record.check_date,
            'value': record.visual_field_defect
        })
        patient_indicators[patient_id]['nerve_fiber_history'].append({
            'date': record.check_date,
            'value': record.nerve_fiber_thickness
        })
        
        iop_data.append(record.intraocular_pressure)
        cup_disc_ratio_data.append(record.cup_disc_ratio)
        visual_field_data.append(record.visual_field_defect)
        nerve_fiber_data.append(record.nerve_fiber_thickness)
    
    # 计算各项指标的统计特征
    iop_stats = {
        'mean': sum(iop_data) / len(iop_data),
        'max': max(iop_data),
        'min': min(iop_data),
        'abnormal_count': len([x for x in iop_data if x > 21])
    }
    
    cup_disc_stats = {
        'mean': sum(cup_disc_ratio_data) / len(cup_disc_ratio_data),
        'max': max(cup_disc_ratio_data),
        'min': min(cup_disc_ratio_data),
        'abnormal_count': len([x for x in cup_disc_ratio_data if x > 0.5])
    }
    
    # 分析治疗效果
    treatment_effectiveness = {}
    for patient_id, indicators in patient_indicators.items():
        if len(indicators['iop_history']) >= 2:
            initial_iop = indicators['iop_history'][0]['value']
            latest_iop = indicators['iop_history'][-1]['value']
            improvement_rate = ((initial_iop - latest_iop) / initial_iop) * 100
            treatment_effectiveness[patient_id] = improvement_rate
    
    clinical_analysis = {
        'iop_statistics': iop_stats,
        'cup_disc_statistics': cup_disc_stats,
        'treatment_effectiveness': treatment_effectiveness,
        'patient_indicators': patient_indicators,
        'abnormal_indicators_trend': {
            'high_iop_patients': len([x for x in iop_data if x > 21]),
            'high_cup_disc_patients': len([x for x in cup_disc_ratio_data if x > 0.5])
        }
    }
    
    return JsonResponse({'status': 'success', 'data': clinical_analysis})

# 疾病风险因素分析业务处理
def analyze_risk_factors(request):
    # 获取患者数据和风险因素
    patients = GlaucomaPatient.objects.all()
    risk_factor_analysis = {}
    correlation_matrix = {}
    
    # 定义风险因素列表
    risk_factors = ['age', 'family_history', 'high_myopia', 'diabetes', 'hypertension', 'smoking']
    
    # 统计各风险因素的患病率
    for factor in risk_factors:
        if factor == 'age':
            high_risk_age = patients.filter(age__gt=40).count()
            risk_factor_analysis[factor] = {
                'total_patients': high_risk_age,
                'risk_rate': round((high_risk_age / patients.count()) * 100, 2)
            }
        elif factor == 'family_history':
            family_history_patients = patients.filter(family_history=True).count()
            risk_factor_analysis[factor] = {
                'total_patients': family_history_patients,
                'risk_rate': round((family_history_patients / patients.count()) * 100, 2)
            }
        elif factor == 'high_myopia':
            myopia_patients = patients.filter(has_high_myopia=True).count()
            risk_factor_analysis[factor] = {
                'total_patients': myopia_patients,
                'risk_rate': round((myopia_patients / patients.count()) * 100, 2)
            }
        elif factor == 'diabetes':
            diabetes_patients = patients.filter(has_diabetes=True).count()
            risk_factor_analysis[factor] = {
                'total_patients': diabetes_patients,
                'risk_rate': round((diabetes_patients / patients.count()) * 100, 2)
            }
        elif factor == 'hypertension':
            hypertension_patients = patients.filter(has_hypertension=True).count()
            risk_factor_analysis[factor] = {
                'total_patients': hypertension_patients,
                'risk_rate': round((hypertension_patients / patients.count()) * 100, 2)
            }
        elif factor == 'smoking':
            smoking_patients = patients.filter(is_smoker=True).count()
            risk_factor_analysis[factor] = {
                'total_patients': smoking_patients,
                'risk_rate': round((smoking_patients / patients.count()) * 100, 2)
            }
    
    # 计算风险因素组合分析
    multi_risk_patients = patients.filter(
        age__gt=40, 
        family_history=True
    ).count()
    
    high_risk_combination = patients.filter(
        has_diabetes=True,
        has_hypertension=True,
        age__gt=50
    ).count()
    
    # 风险评分计算
    risk_scores = {}
    for patient in patients:
        score = 0
        if patient.age > 40:
            score += 2
        if patient.age > 60:
            score += 3
        if patient.family_history:
            score += 4
        if patient.has_high_myopia:
            score += 2
        if patient.has_diabetes:
            score += 3
        if patient.has_hypertension:
            score += 2
        if patient.is_smoker:
            score += 1
        
        risk_scores[patient.id] = {
            'score': score,
            'level': 'low' if score <= 3 else 'medium' if score <= 7 else 'high'
        }
    
    # 统计不同风险等级的患者分布
    risk_level_distribution = {'low': 0, 'medium': 0, 'high': 0}
    for patient_id, risk_info in risk_scores.items():
        risk_level_distribution[risk_info['level']] += 1
    
    risk_analysis_result = {
        'individual_risk_factors': risk_factor_analysis,
        'multi_risk_combinations': {
            'age_family_history': multi_risk_patients,
            'diabetes_hypertension_age': high_risk_combination
        },
        'risk_scores': risk_scores,
        'risk_level_distribution': risk_level_distribution,
        'high_risk_patient_count': risk_level_distribution['high'],
        'prevention_recommendations': {
            'high_risk': '建议每3个月复查一次，密切监控眼压变化',
            'medium_risk': '建议每6个月复查一次，注意生活方式调整',
            'low_risk': '建议每年进行常规眼部检查'
        }
    }
    
    return JsonResponse({'status': 'success', 'data': risk_analysis_result})

六.系统文档展示

结束

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