随着我国数据要素市场化建设进入深水区，涉及个人信息的生物特征类数据的合规流通、价值释放一直是行业核心痛点——这类数据具备极高的产业应用价值，但也同时面临隐私保护、权属界定、合规核验等多重门槛。本次杭州澜鑫诺科技登记的脑电信号疲劳状态分析特征数据，是国内少有的完成官方知识产权登记的生物特征类标准化数据集，其加工流程、合规性标准、应用价值均获得省级平台官方认定。
作为浙江省推进数据要素市场化配置改革的核心公共服务载体，浙江省数据知识产权登记平台承担着数据权属存证、合规性核验、流通溯源、权益保护等核心职能，本次登记完成也意味着该数据集的知识产权归属清晰、加工流程符合数据安全与个人信息保护相关法规要求，具备公开流通、产业应用的基础条件。
本次登记的数据集，原始样本来自18-65岁健康成人的非侵入式脑电信号，采集过程严格控制在18-26℃、电磁干扰≤30dB的室内静态环境下，通过CH24等多通道采集采样率256Hz的连续时域信号，单周期采集覆盖清醒-疲劳-恢复全阶段共10分钟，确保数据的生理参考价值。由于原始数据属于敏感个人生物识别数据，可通过设备编号、采集时间关联至具体个人，整个加工流程将合规性要求贯穿始终：
一、加工前的数据说明
原始数据为 18-65 岁健康成人的非侵入式脑电信号，采集于 18-26℃、电磁干扰≤30dB 的室内静态环境，通过 CH24 等通道采集连续时域信号（采样率 256Hz），单周期 10 分钟（含清醒 - 疲劳 - 恢复阶段）。原始数据属个人生物识别数据，可通过设备编号、采集时间关联至具体个人，需合规加工。
二、处理规则
预处理：经 0.5-40Hz 带通滤波去干扰，ICA 剔除信噪比＜15dB 的异常段，保留有效信号≥8 分钟的样本；2. 特征提取：通过 FFT 转换计算 delta/theta/alpha/beta/gamma 波能量值、谱熵及注意力指数，标注专注状态标签；3. 匿名化：特征值归一化处理，确保无法还原原始数据及个人身份，符合《个人信息保护法》《数据安全法》对敏感个人数据流通的相关要求；4. 筛选：剔除超出生理基准区间的异常样本，保障数据有效性。
三、数据内容描述
加工后为结构化数据集，每条记录包含 10 个核心字段。数据均为标准化数值或分类标签，且无法反向推导原始脑电信号及识别具体采集对象。
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 CH24，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、困倦及疲劳状态相关）
theta_power：θ波能量值（反映较低频脑电活动强度，是评估精神疲劳、注意力下降及认知资源消耗的重要特征指标）
alpha_power：α波能量值（反映静息状态下的脑电活动水平，可用于辅助评估疲劳过程中脑活动的变化特征）
beta_power：β波能量值（反映较高频脑电活动强度，通常与认知活跃度、任务参与度及精神警觉性相关）
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处理及神经信息整合活动）
spectral_entropy：谱熵（用于衡量脑电信号频谱复杂程度和无序程度，可用于反映疲劳状态下脑活动复杂性的变化）
attention_index：疲劳状态指数（基于多频段脑电特征综合计算得到的状态评估指标，用于反映个体当前疲劳程度）
focus_label：疲劳状态标签（表示当前样本对应的疲劳状态分类结果，如正常、轻度疲劳或较高疲劳状态）
从应用价值来看，该数据集适用于疲劳状态分析与趋势评估，可广泛应用于多个产业场景：在交通运输领域，可支撑智能驾驶辅助系统、司机在岗监测系统的算法训练，实现疲劳状态实时预警，降低道路交通安全风险；在工业生产领域，可用于高空作业、精密制造、危化品操作等高风险岗位的人员作业状态评估，提前识别疲劳风险，减少安全生产事故；在医疗健康领域，可辅助睡眠障碍筛查、认知功能退化评估、精神状态监测等临床辅助工具的研发；在消费电子领域，可用于智能头环、可穿戴脑电设备的疲劳监测功能优化，为C端用户提供健康状态参考；此外还可应用于教育场景的学习专注度评估、电竞行业的选手竞技状态分析等多元领域，为各领域的状态管理和干预决策提供数据支撑。
本次脑电信号特征数据的成功登记，也为我国生物特征类数据要素的合规流通提供了可参考的实践范式：通过严格的匿名化加工、标准化处理，既保障了个人信息权益，也充分释放了数据的产业价值，进一步丰富了我国数据要素市场的供给品类，对推动细分领域数字化应用落地、完善数据知识产权登记制度都具备积极的示范意义。
登记内容：
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