2026/1/17 9:52:26
网站建设
项目流程
网站建设中中文模板,印刷东莞网站建设技术支持,网站推广软件免费观看,厦门零基础学seo收藏关注不迷路#xff01;#xff01; #x1f31f;文末获取源码数据库#x1f31f; 感兴趣的可以先收藏起来#xff0c;还有大家在毕设选题#xff08;免费咨询指导选题#xff09;#xff0c;项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询#xff0c;希望帮助更多…收藏关注不迷路文末获取源码数据库感兴趣的可以先收藏起来还有大家在毕设选题免费咨询指导选题项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望帮助更多的人文章目录技术介绍功能介绍核心代码系统效果图源码获取技术介绍开发语言Pythonpython框架Django软件版本python3.7/python3.8数据库mysql 5.7或更高版本数据库工具Navicat11开发软件PyCharm/vs code前端框架:vue.js功能介绍该系统核心是通过 Python 工具链处理肺癌数据实现可视化分析与疾病风险预测助力医生高效理解数据并辅助诊断。一、系统核心功能模块系统主要分为两大核心模块分别解决 “数据理解” 和 “风险预判” 两个关键问题。肺癌数据分析可视化模块该模块聚焦于将复杂的肺癌数据转化为直观图表帮助用户快速发现数据规律。数据来源通常包括临床数据如患者年龄、性别、吸烟史、影像数据如 CT 影像特征、病理数据如肿瘤分期、病理类型。核心可视化功能基础统计图表用柱状图展示不同年龄段肺癌发病率用饼图呈现病理类型分布如腺癌、鳞癌占比。相关性分析用热力图展示 “吸烟年限”“肿瘤大小”“淋巴结转移” 等变量间的关联强度。时序 / 趋势分析用折线图跟踪患者治疗期间的肿瘤标志物如 CEA变化趋势。影像辅助可视化结合 OpenCV 库在 CT 影像上标注疑似病灶区域并叠加尺寸、密度等量化信息。肺癌预测模块该模块基于历史数据训练机器学习模型实现对新患者的肺癌风险或预后的预测。预测目标常见两类任务一是 “风险预测”如判断健康人群未来患肺癌的概率二是 “预后预测”如预测已确诊患者的治疗响应或生存期。核心技术流程数据预处理用 Pandas 处理缺失值如均值填充、删除无效样本用 Scikit-learn 做特征标准化如 Z-score 归一化避免量纲影响模型。模型选择与训练传统机器学习优先选择逻辑回归基线模型、随机森林处理特征交互、XGBoost提升预测精度适合医疗数据。深度学习可选若有大量 CT 影像数据可使用 CNN如 ResNet提取影像特征结合临床数据构建混合模型。模型评估用准确率、召回率避免漏诊、AUC 值衡量区分能力作为核心指标通过交叉验证确保模型泛化性。二、系统技术栈Python 生态整个系统基于 Python 工具链构建各环节依赖成熟库开发效率高且兼容性强。技术环节 核心工具 / 库 作用说明数据处理 Pandas、NumPy 读取、清洗肺癌数据进行数值计算可视化 Matplotlib、Seaborn、Plotly 生成静态图表热力图、柱状图和交互式图表机器学习模型 Scikit-learn、XGBoost、LightGBM 训练传统预测模型评估模型性能深度学习可选 TensorFlow/PyTorch、OpenCV 处理 CT 影像数据构建 CNN 影像特征提取模型系统部署可选 Flask、Streamlit 将模型封装为 Web 应用供医生通过浏览器使用三、系统价值与应用场景该系统的核心价值在于 “降本增效” 和 “辅助决策”主要应用于两类场景临床辅助场景医生可通过可视化模块快速掌握患者数据全貌结合预测模块的风险结果如 “该患者肺癌风险概率 85%”减少主观判断偏差尤其适合基层医院缺乏经验的医生。科研分析场景研究人员可利用可视化模块探索肺癌发病规律如 “吸烟史与鳞癌的强相关性”用预测模型验证新的生物标志物如某基因表达量对预后的影响加速科研进程。核心代码defusers_login(request):ifrequest.method in[POST,GET]:msg{code:normal_code,msg:mes.normal_code}req_dictrequest.session.get(req_dict)ifreq_dict.get(role)!None:del req_dict[role]datasusers.getbyparams(users,users,req_dict)ifnot datas:msg[code]password_error_code msg[msg]mes.password_error_codereturnJsonResponse(msg)req_dict[id]datas[0].get(id)returnAuth.authenticate(Auth,users,req_dict)defusers_register(request):ifrequest.method in[POST,GET]:msg{code:normal_code,msg:mes.normal_code}req_dictrequest.session.get(req_dict)errorusers.createbyreq(users,users,req_dict)iferror!None:msg[code]crud_error_code msg[msg]errorreturnJsonResponse(msg)defusers_session(request):ifrequest.method in[POST,GET]:msg{code:normal_code,msg:mes.normal_code,data:{}}req_dict{id:request.session.get(params).get(id)}msg[data]users.getbyparams(users,users,req_dict)[0]returnJsonResponse(msg)defusers_logout(request):ifrequest.method in[POST,GET]:msg{msg:退出成功,code:0}returnJsonResponse(msg)defusers_page(request):ifrequest.method in[POST,GET]:msg{code:normal_code,msg:mes.normal_code,data:{currPage:1,totalPage:1,total:1,pageSize:10,list:[]}}req_dictrequest.session.get(req_dict)tablenamerequest.session.get(tablename)try:__hasMessage__users.__hasMessage__ except:__hasMessage__Noneif__hasMessage__ and __hasMessage__!否:iftablename!users:req_dict[userid]request.session.get(params).get(id)iftablenameusers:msg[data][list],msg[data][currPage],msg[data][totalPage],msg[data][total],\ msg[data][pageSize]users.page(users,users,req_dict)else:msg[data][list],msg[data][currPage],msg[data][totalPage],msg[data][total],\ msg[data][pageSize][],1,0,0,10returnJsonResponse(msg)系统效果图源码获取下方名片联系我即可大家点赞、收藏、关注、评论啦 、查看获取联系方式