js使用正则从https://lgg.datdapp.com/storage/image/20230927.png提取出/storage/image/20230927.png

可以使用正则表达式来提取出指定的字符串。在JavaScript中，可以使用`match()`方法来实现。

const url = "https://lgg.datdapp.com/storage/image/20230927.png";
const pattern = /\/storage\/image\/\d+\.png/;

const result = url.match(pattern);
if (result) {
  console.log(result[0]); // 输出：/storage/image/20230927.png
} else {
  console.log("未找到匹配的字符串");}

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注释这段代码：导入相关的库 import sys import pandas as pd import os import random import shutil import numpy as np import radiomics from radiomics import featureextractor import SimpleITK as sitk kinds = ['HGG','LGG'] #这个是特征处理配置文件，具体可以参考pyradiomics官网 para_path = 'yaml/MR_1mm.yaml' extractor = featureextractor.RadiomicsFeatureExtractor(para_path) dir = 'data/MyData/' for kind in kinds: print("{}:开始提取特征".format(kind)) features_dict = dict() df = pd.DataFrame() path = dir + kind # 使用配置文件初始化特征抽取器 for index, folder in enumerate( os.listdir(path)): for f in os.listdir(os.path.join(path, folder)): if 't1ce' in f: ori_path = os.path.join(path,folder, f) break lab_path = ori_path.replace('t1ce','seg') features = extractor.execute(ori_path,lab_path) #抽取特征 #新增一列用来保存病例文件夹名字 features_dict['index'] = folder for key, value in features.items(): #输出特征 features_dict[key] = value df = df.append(pd.DataFrame.from_dict(features_dict.values()).T,ignore_index=True) print(index) df.columns = features_dict.keys() df.to_csv('csv/' +'{}.csv'.format(kind),index=0) print('Done') print("完成")

这段代码导入了一些Python库，包括`sys`、`pandas`、`os`、`random`、`shutil`、`numpy`、`radiomics`和`SimpleITK`。其中，`radiomics`和`SimpleITK`是医学影像处理相关的库。接下来定义了一个名为`kinds`的列表，其中包含了'HGG'和'LGG'两个字符串。

tcga下载低级别胶质瘤(lgg)基因表达counts数据和临床数据

TCGA（The Cancer Genome Atlas）是一个治疗癌症的综合性基因组分析项目。它是一个联合项目，由美国癌症研究所（NCI）和国立人类基因组研究所（NHGRI）发起。该项目通过基因测序技术和组学方法来分析癌症的基因组学特征，并提供大规模的生物信息学数据，以便研究人员和医生更好地了解和治疗癌症。

如果我们想从TCGA下载低级别胶质瘤（LGG）基因表达Counts数据和临床数据，我们需要遵循以下步骤：

第一步：访问TCGA数据门户网站https://portal.gdc.cancer.gov/。

第二步：单击“搜索”按钮。

第三步：从下拉菜单中选择“全部数据”。

第四步：填写关于LGG数据的搜索条件。在“主数据类型”中选择“基因表达数据（Counts）”，在“癌症名称”中选择“低级别胶质瘤”。然后点击“搜索”。

第五步：选择你需要的数据集。点击该数据集所在的行，进入数据下载页面。

第六步：选择下载格式和数据类型。对于基因表达数据（Counts），我们可以选择原始数据或已处理的数据，这里我们可以选择已处理的数据。

第七步：开始下载数据。我们需要在此页面上填写必要的信息，并接受数据使用协议，然后点击“提交”。

第八步：下载并解压数据文件。

下面，我们还需要获取LGG的临床数据。

第一步：回到数据门户网站https://portal.gdc.cancer.gov/。

第二步：单击“搜索”按钮。

第三步：从下拉菜单中选择“全部数据”。

第四步：填写关于LGG数据的搜索条件。在“主数据类型”中选择“临床数据”，在“癌症名称”中选择“低级别胶质瘤”。然后点击“搜索”。

第五步：选择你需要的数据集。点击该数据集所在的行，进入数据下载页面。

第六步：选择下载格式、数据类型和文件类型。对于临床数据，我们可以选择Clinial Data XML（CDX）或Tab-Separated Values（TSV）格式。

第七步：开始下载数据。我们需要在此页面上填写必要的信息，并接受数据使用协议，然后点击“提交”。

第八步：下载并解压数据文件。

完成下载后，我们可以使用已下载的数据集来进行LGG的基因表达和临床数据分析，以便更好地了解和治疗LGG。