Hyper-Brain 合并到 BrainFC

合并理由与边界

原来的两个库都读取 ROI 时序、计算相关性、管理图谱并显示三维脑网络；主要区别是所处处理阶段。BrainFC 擅长影像输入、ROI 提取、时间域清理、矩阵和八视图；Hyper-Brain 擅长已有矩阵的普通图/原生超图、结构指标和独立被试组间统计。合并后保留两个明确模块，共享安装包、本地服务和结果传递。

原入口	新入口	兼容性
`brainfc.extract_connectome`	不变	提取参数和数值契约保持。
`hicbrain.BrainDataset` / `AnalysisConfig` / `analyze`	`brainfc.network` 的同名对象	`hicbrain` 是薄兼容模块，不含第二份算法。
`hicbrain.graph` / `hypergraph` / `statistics` / `atlas` 等	`brainfc.network` 下同名模块	同一实现；保留旧导入路径。
`Connectome.to_hicbrain()`	`to_network()`；可直接 `analyze_network()`	旧方法保留，无需另装 Hyper-Brain。
`hicbrain serve`	`brainfc serve`	旧命令保留 8765 端口并启动统一界面；新命令默认 8766。
`hicbrain analyze`	`brainfc network`	旧参数保留；新命令还能直接读取 BrainFC 保存目录。
独立 Hyper-Brain HTTP `/api/v1`	统一服务 `/networks/api/v1`	HTTP 客户端需要更改基础路径；旧 `hicbrain.web.app.create_app()` 仍可独立提供旧路由。

安装与升级

pip install -U brainfc
brainfc serve

如果同一个环境以前安装过 hic-brain，先执行 pip uninstall hic-brain，再安装/重装 BrainFC。两个 distribution 曾使用相同的 hicbrain 命名空间，不能依靠安装先后来管理重叠文件。旧环境和工作目录无需删除；可在新虚拟环境试用。

数据与旧工作区

原 Hyper-Brain 仓库及其历史输出保留。本次没有自动移动、删除或覆盖它们。统一服务把网络数据放在所选工作区的 networks 子目录；已有 Hyper-Brain 工作区可继续通过 hicbrain.web.app.create_app(old_workspace) 读取，或把原始矩阵和显式 ROI 映射导入新界面。数据迁移不根据脑区数量猜图谱。

提取结果通过完整矩阵传递，因此不会再次滤波/回归，偏相关或 Spearman 也不会误被重新计算为 Pearson。已有低层 Fisher-z 函数保留其历史截断规则：Connectome.fisher_z 使用 1e-7，而网络模块的独立 fisher_z() 使用机器精度并发出完美相关裁剪提示；二者没有被悄悄替换。最终研究方法仍应明确声明。

实现与许可

网络计算和服务位于 src/brainfc/network；旧导入兼容层位于 src/hicbrain。network-frontend 编译进同一个 wheel，用户不需要 Node.js 或第二个服务器。图谱分区切片等较大显示依赖在需要时加载。

上游来自 Hyper-Brain，准确提交和迁入文件列表见来源记录。Apache-2.0 许可和第三方声明均保留。图像/真实样例的公开范围仍受原有隐私核查记录约束；合并不增加私人数据发布范围。