由视网膜或视神经等视觉系统病变导致的视觉丧失已经成为影响人类生活质量最为严重的一种残疾。视觉假体的研究使视网膜、视神经和视觉皮层病变与损伤所造成失明的视觉修复成为可能。在视网膜或视神经假体的动物模型研究中,目前主要通过动物行为反馈的方式进行刺激效果的评估,缺乏直接的量化评估方法,因此,开发一种能够在视觉系统刺激部位下游进行信息重建的方法对视觉假体刺激效果的评估具有重要意义。本文提出了一种通过在鸽子视顶盖(optic tectum,OT)采集神经元集群响应信号进行视觉信息重建的方法。采用微电极阵列记录了字符刺激下的多通道局部场电位信号(LFP),提取了局部场电位信号的特征,构造了重建模型,重建了刺激的字符图像。本文主要工作及研究结果如下:(1)获得了用于重建的神经元集群响应数据。在鸽子OT区植入了微电极阵列,采集了LFP信号,滤除了LFP信号的工频和肌电干扰。采用棋盘格实验测定了鸽子OT区感受野的位置,以此确定了视觉刺激播放的位置。设计了字符图像依次移动播放的方案,克服了电极所采集的信号所对应的感受野不能覆盖整张图像的问题。(2)确定了表征字符刺激信息的局部场电位信号特征。通过信息论的方法对局部场电位相位、幅值特征携带的信息量进行了比较,发现相位特征所携带的信息大于幅值特征所携带的信息。幅值在频率点43Hz,54Hz,62Hz,以及74Hz处所携带的信息最大,相位在频率点74Hz,105Hz,144Hz以及175Hz处所携带的信息最大。另外,幅值的主要携带频带集中在35Hz-100Hz之间,大于100Hz频带携带的信息比较少,相位在100Hz以后还携带信息。通过重建正确率比较了不同特征结合方式对重建性能的影响,从中发现将相位进行非线性映射的特征以及相位和幅值联合的特征用于重建字符图像刺激具有较高的正确率。(3)确定了通道,特征开始时间,特征截取时间长度等重建的特征参数。发现影响重建性能的因素有特征所处频带,特征所在通道,特征数据截取开始时间,特征数据截取时间长度。分析特征所处频带因素影响,发现当频率带包含70-110Hz时,重建的正确率大于0.96,用幅值特征在100Hz以后所重建的正确率小于相位特征所重建的正确率。分析通道因素影响,发现当通道数量大于2时,重建的正确率开始趋于饱和。分析开始时间因素影响,发现在刺激开始后的10ms内,神经元响应中已经包含了外界刺激信息。分析数据时间长度因素影响,发现当数据时间长度大于0.17s时,重建正确率趋于饱和。(4)设计了重建模型,实现了字符图像的重建。设计了基于逻辑线性回归和KNN两种重建模型进行重建,并比较了两种模型重建质量的差异,发现无论使用哪一种特征,两种算法重建正确率都达到了0.93以上。对于字符图像重建,KNN重建的正确率大于逻辑回归重建的正确率。使用相位进行非线性映射的特征以及相位和幅值联合的特征,逻辑回归算法的正确率达到了0.96以上。这个研究结果表明,对于重建字符图像,用简单的算法模型就可以重建的很好。从算法的比较中也进一步说明了找出优秀特征组合方式的重要性。本文最后对模型的通用性进行了验证,发现本文中构造的字符重建模型可以用任意字符训练得到的重建模型重建其他字符。