该研究提出了一种反事实生成框架，能在不需要像素级注释的情况下实现出色的脑肿瘤分割性能，并提供解释性。通过拓扑数据分析，获得全局可解释的流形，可以生成有意义的正常样本，定位肿瘤区域。在两个数据集上评估，展示了卓越的脑肿瘤分割性能。