El movimiento respiratorio representa un desafío importante durante el tratamiento de pacientes con cáncer de pulmón mediante radioterapia. En este trabajo, se presenta un método basado en imágenes para extraer una señal respiratoria directamente de las proyecciones de Tomografía Computarizada de Haz Cónico (CBCT). Se utiliza un método denso de flujo óptico para adquirir vectores de movimiento entre proyecciones sucesivas en cada conjunto de datos, seguido de la extracción del patrón de movimiento dominante mediante la aplicación de Análisis de Componentes Principales (PCA) con núcleo lineal. La efectividad del método fue probada en tres conjuntos de datos de pacientes y la señal respiratoria extraída se comparó con una señal de referencia. Se observó un desplazamiento de fase promedio de 1.936 +/- 0.734 para el paciente 1, 1.185 +/- 0.781 para el paciente 2 y 1.537 +/- 0.93 para el paciente 3. Además, se reconstruyó una imagen CBCT 4D considerando la señal respiratoria extraída, utilizando el método propuesto, y se comparó con la reconstrucción considerando la señal respiratoria de referencia. Los resultados mostraron que se encontró una diferencia mínima entre la imagen reconstruida utilizando el método propuesto y la señal de referencia en términos de claridad, artefactos de movimiento y nitidez de bordes.