当前我国数据要素市场建设已进入精细化落地阶段，生物特征类衍生数据的合规确权、流通应用一直是行业关注的重点方向——这类数据兼具高应用价值与高敏感属性，如何在保障个人信息安全的前提下挖掘数据价值，是数字经济前沿领域探索的核心命题。作为全国数据要素市场化配置改革的先行试点，浙江省数据知识产权登记平台承担着数据资产确权、合规审核、流通备案等核心职能，本次脑电特征数据集的成功登记，也是该平台在前沿科技细分领域数据确权的又一落地成果。
本次登记的脑电信号专注状态识别特征数据，是杭州澜鑫诺科技针对专注状态量化评估场景开发的标准化特征数据集，核心解决了长期以来专注状态难以客观量化、实时评估精度不足的行业痛点。据登记信息显示，该数据集的原始数据来自18-65岁健康志愿者在标准化室内实验环境下的非侵入式脑电信号采集，通过采样频率不低于256Hz的多通道脑电采集设备，采集受试者在持续性注意测试、视觉目标追踪等专注任务执行过程中的连续脑电时域信号，原始数据采集全流程均获得受试者合法授权。
为保障数据安全与合规性，原始数据加工过程严格遵循《个人信息保护法》《数据安全法》相关要求：首先对原始脑电信号进行0.5-40Hz带通滤波，采用独立成分分析去除眼电、肌电等伪迹干扰；随后通过频域分析提取δ波、θ波、α波、β波、γ波能量值及谱熵特征，基于多频段特征融合计算专注状态指数并生成对应标签；全流程删除姓名、联系方式、生物特征原始标识等所有可关联个人身份的信息，仅保留匿名编号与特征数据，所有输出结果均经过标准化去标识化处理，无法通过算法还原原始脑电信号及个人身份，从技术层面杜绝了个人敏感信息泄露的风险。
加工后的结构化特征数据集，每条记录包含记录编号、通道标识、各频段能量值、谱熵、专注状态指数及专注状态标签等全数值型字段，可直接作为专注状态识别算法模型的输入素材。其适用场景覆盖智能教育训练、认知能力评估、人机交互优化、专注力监测与辅助决策等多个领域：在智能教育场景中，可用于开发自适应专注力训练系统，基于学生实时脑电特征调整训练内容难度，提升特殊教育、素质训练等场景的教学效率；在认知评估场景中，可为科研机构开展认知能力研究、职业选拔注意力测评、认知障碍早期筛查等提供标准化量化依据；在人机交互场景中，可用于优化VR/AR设备的注意力交互逻辑、自动驾驶系统的驾驶员疲劳监测功能、智能座舱的用户状态感知体系等。适用对象涵盖科研机构、教育服务提供方、智能系统研发主体等多个市场主体。
登记信息同时明确了数据集的禁用边界：该数据不适用于个人身份识别、医疗诊断结论直接输出等场景，禁止用于任何可能反向推断个体身份、健康状况或其他敏感信息的用途。业内分析指出，本次脑电特征数据集的成功登记，不仅填补了国内认知量化领域合规商用数据集的供给缺口，也为生物特征衍生类数据的知识产权登记、合规流通提供了可复制的操作范式，对推动脑机接口、智能交互等前沿领域的数字化落地具有重要意义。
杭州澜鑫诺科技有限公司本次登记的数据知识产权脑电信号专注状态识别特征数据，本数据适用于基于脑电信号（EEG）的专注状态识别与评估应用场景，主要用于对个体在特定任务或交互过程中的注意力集中水平进行量化分析。数据适用条件为在合法授权和合规采集前提下，通过脑电采集设备获取原始信号，并经算法处理生成去标识化的特征数据。 适用范围包括但不限于智能教育训练、认知能力评估、人机交互优化、专注力监测与辅助决策等场景，适用对象为科研机构、教育服务提供方、智能系统研发主体等。通过对脑电信号频域特征及衍生指标的分析，可有效解决专注状态难以客观量化、实时评估精度不足等问题，为相关系统提供可靠的数据支撑。 本数据不适用于个人身份识别、医疗诊断结论直接输出等场景，禁止用于任何可能反向推断个体身份、健康状况或其他敏感信息的用途。一、加工前的数据说明 加工前的数据来源于 18–65 岁健康志愿者在标准化室内实验环境下采集的非侵入式脑电信号数据。通过多通道脑电采集设备对受试者在专注任务执行过程中的连续脑电时域信号进行采集，采样频率不低于 256Hz，采集场景包括持续性注意测试和视觉目标追踪等任务。 二、处理规则 首先对原始脑电信号进行 0.5–40Hz 带通滤波，并采用独立成分分析去除眼电、肌电等伪迹干扰。随后通过频域分析提取 δ 波、θ 波、α 波、β 波、γ 波能量值及谱熵特征，并基于多频段特征融合计算专注状态指数，生成专注状态标签。数据处理中删除姓名、联系方式等身份信息，仅保留匿名编号及特征数据，所有结果均经过标准化和去标识化处理，无法通过算法还原原始脑电信号及个人身份。 三、数据内容描述 加工后形成结构化特征数据集，每条记录包含记录编号、通道标识、各频段能量值、谱熵、专注状态指数及专注状态标签等字段。数据均为数值型特征或分类标签，可直接用于专注状态识别算法模型输入，且不包含任何可识别个人身份的信息。 字段解释： record_id ：记录编号（用于区分不同脑电采集记录的匿名唯一标识，不包含任何个人身份信息） channel_id：通道标识（表示脑电信号采集通道编号，例如 CH03，用于区分不同脑区电极位置） delta_power：δ波能量值（反映低频脑电活动强度，通常与低觉醒水平或放松状态相关） theta_power：θ波能量值（反映较低频脑电活动强度，可用于评估注意力波动及认知资源分配情况） alpha_power：α波能量值（反映静息与认知准备状态下的脑电活动水平，用于辅助评估专注过程中的脑活动变化） beta_power：β波能量值（反映较高频脑电活动强度，是评估专注状态、任务投入度和持续注意水平的重要特征指标） gamma_power：γ波能量值（反映高频脑电活动强度，常用于描述高级认知加工、信息整合及持续专注状态） spectral_entropy：谱熵（用于衡量脑电信号频谱复杂程度和无序程度，用于反映专注状态下脑活动的稳定性与复杂性） attention_index：专注状态指数（基于多频段脑电特征综合计算得到的状态评估指标，用于反映个体当前专注程度） focus_label：专注状态标签（表示当前样本对应的专注状态分类结果，如正常、高专注或低专注状态）
登记内容：
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