把缺失模态当作不确定性：SIUM 在 BraTS 2018/2020 缺失模态脑肿瘤分割中平均 Dice 达 88.07/87.10/62.52
该工作提出 SIUM，把每个模态子集的任务表示建模为高斯分布（均值承载任务信息、方差度量缺失证据带来的不确定性），用不确定性感知对齐损失把子集均值拉向全模态锚点并按二者差异放大方差，再用不确定性排序损失约束子集方差高于其超集，在 BraTS 2018 与 2020 的多种缺失模态配置下取得优于 RFNet、mmFormer、M3AE、DC-Seg 的分割精度。