我们提出了一个通用基础模型，用于自动分割不同类型和不同成像模态数据的脑病变。通过多模态专家混合框架和分层门控网络，将专家预测结果相结合。引入课程学习策略，避免专家网络的退化。在九个数据集上评估，结果表明模型优于最先进的通用模型并具有良好的泛化性能。