Elfadel教授以其在拓扑数据分析领域的学术积累为支撑，基于开源工具链 Scikit-TDA 构建实践教学体系。通過神经复形理论解析盘算机视觉中图像拓扑特征提取逻辑，以持久性同调为工具深入阐释医学成像应用，将代数拓扑要领与肿瘤界限识别、脑功效网络分析等场景结合。同步融入 EEG 时间序列分析案例，借助持久性图量化脑电信号拓扑特征，系统演示从单纯复形结构、贝蒂数盘算到 Mapper 算法实践的技術路径，泛起 “理论建模 — 算法实现 — 跨学科应用” 的完整技術閉環，深度融合學術理論與工程實踐場景。教授以 “问题驱动” 逻辑引导学生理解拓扑数据分析的技術路径：从 Simplicial Complex 结构、Betti 数盘算等理论基础，到利用 Mapper 算法处置惩罚高维数据的实践流程，再通過逆向工程思维验证算法在医学图像分析中的鲁棒性，确保学术理论与工程应用的闭环教学。

通過本次課程讓同學們系統掌握拓撲數據分析的焦点理論與工具要领，理解其在計算機視覺、醫學影像等領域的優勢與應用。在Abe Elfadel 教授的講解下，課堂知識點邏輯性與系統性強，教學環節層層遞進，培養了學生跨學科創新思維。