正电子发射断层成像设备(PET)是一种可以在分子水平进行成像的先进核医学影像设备，其扫描图像能从分子水平上反映人体组织的生理、病理、生化、代谢等功能性变化和体内受体的分布情况。但要求在检查期间受检者要尽可能地保持不动，且一次全身PET扫描需要10~15分钟，因此对于受检者造成苛刻挑战。扫描过程中由于受检者运动产生的伪影也会对后续诊疗造成困扰。

本项目中，我们将实现一种无标记的PET扫描运动探测识别系统。小组将从结构、硬件、软件、算法等方面对基于2D摄像头自然图像的运动监控与检测做工程化实现，完成对PET受检者的运动监控与检测，并能够在联影的PET/CT上进行部署，从而实现简洁高效的PET扫描过程中的运动甄别。系统能够正确识别头部周期运动，同时在误差方面要求人体头部平移误差小于5mm ，角度误差小于5°。

小组实现了基于面部特征点的头部运动监测算法。通过基于Dlib人脸模型的特征点提取算法提取面部特征点，同时利用基于相机参数的图像配准算法，将深度图配准至RGB图像，并获取特征点对应的三维空间坐标，后续通过低通滤波与小波变换优化数据，并根据刚体运动算法与综合运动幅值评估算法计算得到头部运动幅度与强度，同时开发了对应的可视化界面程序。小组在联影公司PET扫描设备上实现了真人测试，通过头部左右转动、上下转动、保持静止以及综合运动以验证系统可靠性，实验结果表明，能够准确估计头部转动的周期性，平移误差为2.5mm，角度误差为2°，满足企业需求。