目的：基于直线加速器的光学体表监控系统和X射线透视影像利用人工智能构建膈肌顶点运动的自动跟踪模型。方法：同步采集7例肝肿瘤患者胸腹部的光学体表运动信息和千伏级X射线透视影像，选取其中3例患者数据利用主成分分析与偏最小二乘回归结合的方法计算不同体表感兴趣区域与膈肌运动的相关系数，选择相关系数最大的体表感兴趣区域作为光学体表监控区。首先，使用全卷积网络模型自动识别透视图像中膈肌顶点的位置；再利用随机森林方法建立体表与膈肌顶点运动的关联模型，基于体表运动信息实时预测膈肌顶点运动轨迹；最后，把自动跟踪的膈肌顶点位置与放疗医生手动勾画位置进行对比，以评估模型精度。结果：3例患者的体表感兴趣区域与膈肌运动的平均相关系数在前后（AP）方向最高达到（0.73±0.01）mm，上下（SI）方向最高达到（0.88±0.01）mm。自动跟踪模型预测结果与手动勾画位置的平均绝对误差和均方根误差SI方向分别为（3.09±0.79）mm和（3.89±0.89）mm,AP方向分别为（1.42±0.43）mm和（1.78±0.46）mm。结论：体表呼吸运动与体内膈肌运动是相关的，在放疗过程中基于光学体表运动信息可以实时跟踪体内膈肌顶点运动，该技术可用于胸腹部肿瘤放疗期间膈肌附近肿瘤的实时及无创运动管理。