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。通过神经复形理论解析计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，将代数拓扑方法与肿瘤边界识别、脑功能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构造、贝蒂数计算到 Mapper 算法实践的技术路径，呈现 “理论建模 — 算法实现 — 跨学科应用” 的完整技术闭环，深度融合学术理论与工程实践场景。教授以 “问题驱动” 逻辑引导学生理解拓扑数据分析的技术路径：从 Simplicial Complex 构造、Betti 数计算等理论基础，到利用 Mapper 算法处理高维数据的实践流程，再通过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。

通过本次课程让同学们系统掌握拓扑数据分析的核心理论与工具方法，理解其在计算机视觉、医学影像等领域的优势与应用。在Abe Elfadel 教授的讲解下，课堂知识点逻辑性与系统性强，教学环节层层递进，培养了学生跨学科创新思维。