monai.transforms对数据集做 loadimaged、ensurefirstchannel，resized,copyitems,randrotated,其中copyitems只对label=1的数据复制6份

可以使用以下代码对数据集进行 loadimaged、ensurefirstchannel，resized、copyitems、randrotated 等操作，并对 label=1 的数据复制6份：

import numpy as np
import monai.transforms as transforms

# 定义数据增强操作
transform = transforms.Compose([
    transforms.LoadImage(image_only=True),
    transforms.EnsureChannelFirst(),
    transforms.Resize(spatial_size=(224, 224, 3)),
    transforms.CopyItems(keys="image", times=6, filter_fn=lambda x: x["label"] == 1),
    transforms.RandRotate(range_x=15, range_y=15, range_z=0, prob=0.5),
])

# 加载数据集
data = [...] # 数据集列表
labels = [...] # 标签列表

# 对数据集和标签进行处理
data_dicts = []

for i in range(len(data)):
    data_dict = {"image": data[i], "label": labels[i]}
    data_dicts.append(data_dict)

# 对数据进行变换
transformed_data_dicts = transform(data_dicts)

# 将数据转换为 numpy 数组
new_data = np.array([d["image"] for d in transformed_data_dicts])
new_labels = np.array([d["label"] for d in transformed_data_dicts])

在上述代码中，`CopyItems` 操作中的参数 `keys="image"` 表示只对图像数据进行复制，`times=6` 表示复制6次，`filter_fn=lambda x: x["label"] == 1` 表示只对标签为1的数据进行复制。`RandRotate` 操作对数据进行随机旋转，`range_x=15`、`range_y=15`、`range_z=0` 表示在x、y方向上旋转15度，z方向上不旋转，`prob=0.5` 表示操作的概率为50%。

最后将数据集和标签转换为 numpy 数组。