train_transforms = Compose( [ LoadImage(image_only=True), EnsureChannelFirst(), ScaleIntensity(), RandRotate(range_x=np.pi / 12, prob=0.5, keep_size=True), RandFlip(spatial_axis=0, prob=0.5), RandZoom(min_zoom=0.9, max_zoom=1.1, prob=0.5), ] )

您的第一个问题是关于训练数据的转换操作。这段代码使用了以下几个图像转换操作：

1. `LoadImage(image_only=True)`: 加载图像数据，`image_only=True`表示只加载图像，不加载标签。

2. `EnsureChannelFirst()`: 确保图像数据的通道维度在最前面，即将图像的形状从 (H, W, C) 转换为 (C, H, W)。

3. `ScaleIntensity()`: 将图像的像素值缩放到指定的范围内，通常是 [0, 1] 或 [-1, 1]。

4. `RandRotate(range_x=np.pi / 12, prob=0.5, keep_size=True)`: 随机旋转图像，`range_x`指定旋转角度的范围，`prob`指定旋转操作发生的概率，`keep_size=True`表示保持旋转后图像的大小不变。

5. `RandFlip(spatial_axis=0, prob=0.5)`: 随机翻转图像，`spatial_axis`指定翻转轴的方向，0表示沿着垂直方向翻转，1表示沿着水平方向翻转，`prob`指定翻转操作发生的概率。

6. `RandZoom(min_zoom=0.9, max_zoom=1.1, prob=0.5)`: 随机缩放图像，`min_zoom`和`max_zoom`指定缩放的范围，`prob`指定缩放操作发生的概率。

这些转换操作可以帮助增强训练数据集，提高模型的泛化能力。