from monai.transforms import Compose, LoadImage, EnsureChannelFirst, Resize, CopyItems, OneOf, RandRotate, Lambda transforms = Compose([ LoadImage(image_only=True), EnsureChannelFirst(), Resize((256, 256, 256)), CopyItems(keys=["img"], times=6, name="img", allow_missing_keys=True, filter_fn=lambda x: x["label"] == 1), OneOf([ RandRotate(range_x=15, range_y=15, range_z=15, prob=0.85), Lambda(func=lambda x: x), ]), ])上述代码中copyitens没有fileter_fn这个参数，如何修改

如果 `CopyItems` 类没有 `filter_fn` 参数，你可以使用 `Lambda` 变换来实现相同的功能。例如，你可以在 `CopyItems` 变换之前使用 `Lambda` 变换来过滤 label 不为 1 的数据，然后再将过滤后的数据复制。代码如下:

from monai.transforms import Compose, LoadImage, EnsureChannelFirst, Resize, CopyItems, OneOf, RandRotate, Lambda

transforms = Compose([
    LoadImage(image_only=True),
    EnsureChannelFirst(),
    Resize((256, 256, 256)),
    Lambda(func=lambda x: x if x["label"] == 1 else None),
    CopyItems(keys=["img"], times=6, name="img", allow_missing_keys=True),
    OneOf([
        RandRotate(range_x=15, range_y=15, range_z=15, prob=0.85),
        Lambda(func=lambda x: x),
    ]),
])

在上述代码中，我们首先使用 `Lambda` 变换来过滤 label 不为 1 的数据，如果数据的 label 不为 1，则返回 None，这样这些数据就会被过滤掉。然后，我们使用 `CopyItems` 变换来复制剩余的 label 为 1 的数据。