基于Django和机器学习的中风预测系统开发实践

1. 项目概述

这个毕业设计项目是一个基于Django框架和机器学习技术的中风预测系统。作为一名长期从事医疗健康领域数据挖掘的从业者，我深知中风预测在临床医学中的重要性。根据世界卫生组织的数据，中风是全球第二大死亡原因，早期预测可以显著降低发病率和死亡率。

这个系统结合了大数据处理能力和深度学习算法，通过分析患者的临床指标和生活习惯数据，构建了一个高精度的预测模型。系统前端采用Django框架开发，后端使用Python的机器学习库实现神经网络模型训练和预测功能。

提示：医疗预测系统的开发需要特别注意数据隐私保护和模型可解释性，这在后续章节会有详细讨论。

2. 系统架构设计

2.1 整体技术栈选择

系统采用B/S架构，主要技术组件包括：

• 前端：HTML5 + CSS3 + JavaScript + Bootstrap
• 后端：Django 3.2 + Python 3.8
• 数据库：MySQL 8.0
• 机器学习框架：TensorFlow 2.6 + scikit-learn 0.24
• 数据处理：Pandas 1.3 + NumPy 1.21

选择Django作为Web框架的主要考虑是其完善的ORM系统、内置的管理后台和强大的扩展性。对于医疗数据这种结构化程度高的场景特别适合。

2.2 数据流设计

系统数据处理流程分为四个主要阶段：

1. 数据采集：通过Web表单和API接口收集患者信息
2. 数据预处理：清洗、标准化和特征工程
3. 模型训练：使用神经网络进行模型训练
4. 预测服务：提供实时预测API和可视化结果

3. 核心算法实现

3.1 数据集准备

本项目使用了两个公开数据集：

1. Framingham心脏研究数据集：包含5,209名参与者的长期追踪数据
2. 某三甲医院中风患者临床数据（脱敏后）：1,200条记录

关键特征包括：

• 人口统计学特征：年龄、性别、BMI
• 临床指标：血压、胆固醇水平、血糖值
• 生活习惯：吸烟史、运动频率、饮酒量
• 病史：心脏病史、糖尿病史

3.2 神经网络模型构建

我们实现了一个三层的全连接神经网络：

python复制from tensorflow.keras.models import Sequential