在这项研究中，我们探讨了拓扑数据分析（TDA）和利普希茨-基林曲率（LKCs）在生物医学多组学问题中作为强大特征提取和分类工具的应用。TDA允许我们捕捉复杂数据集中的拓扑特征和模式，而LKCs提供了必要的几何洞见。我们研究了结合两种方法以提高分类准确性的潜力。使用生物医学图像数据集，我们证明了TDA和LKCs可以分别有效地提取拓扑和几何特征。这些特征的组合结果比单独使用每种方法时具有增强的分类性能。这种方法提供了有希望的结果，并有潜力推动我们在各种生物医学应用中对复杂生物过程的理解。我们的发现突显了将拓扑和几何信息整合到生物医学数据分析中的价值。随着我们继续深入研究多组学问题的复杂性，这些见解的融合对于揭示潜在的生物复杂性具有巨大的潜力。