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目的:为恶性肿瘤流行病领域科研人员方便解读数据并识别恶性肿瘤的流行特征,助其开展下一步的干预研究.方法:使用HTML5、D3.js及ECharts等相关可视化技术.结果:设计实现了基于Web端B/S结构的CEDV系统.结论:CEDV系统从多个维度对发病数据进行可视化展示,以及对数据的全库搜索功能及动态分析功能.肿瘤流行病学科研人员通过CEDV系统能够直观完整地把握和理解海量的肿瘤流行病数据,为其后续的科研活动提供方便.

作者:张泽;钱庆;何晓琳

来源:中国数字医学 2016 年 11卷 4期

知识库介绍

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作者:
张泽;钱庆;何晓琳
来源:
中国数字医学 2016 年 11卷 4期
标签:
流行病学 肿瘤 数据可视化 HTML5 大数据 epidemiological tumor data visualization HTML5 big data
目的:为恶性肿瘤流行病领域科研人员方便解读数据并识别恶性肿瘤的流行特征,助其开展下一步的干预研究.方法:使用HTML5、D3.js及ECharts等相关可视化技术.结果:设计实现了基于Web端B/S结构的CEDV系统.结论:CEDV系统从多个维度对发病数据进行可视化展示,以及对数据的全库搜索功能及动态分析功能.肿瘤流行病学科研人员通过CEDV系统能够直观完整地把握和理解海量的肿瘤流行病数据,为其后续的科研活动提供方便.