This thesis proposes on-line image reconstruction for continuous crystals PET systems by means of List Mode algorithms. These algorithms have a key feature to achieve our goal, namely they can start the reconstruction process as soon as the first event has been acquired. Also, they are especially attractive to continuous crystal PET systems, since they are oriented to calculate ad-hoc the emission probabilities, allowing the use of the reduced dimensions in the virtual pixelization process. To carry out the required tasks, we have adapted initially the NEMA Standards Publications NU 2-2007 and NU 4-2008 for their application to the MAMMI (Mammography with molecular imaguing) prototype, a continuous crystal PET system dedicated to breast exploration. The results obtained have been compared with those of other dedicated breast PET scanners found in the literature. Once its capacity has been proven, the LM-EM algorithm with a new backproyector, TOR method, has been implemented. This method proposes the emission probability identification with the volumetric intersections voxel-TOR. The LM-EM-TOR algorithm has been evaluated in depth by measuring the convergence and optimal geometric parameters based on spatial resolution and image quality (uniformity and contrast) studies. Thanks to the ad-hoc calculation of emission probabilities no storage restrictions arise, and therefore we perform reconstructions with pixelizations of up to (0.4 x 0.4) mm2 together with voxels of (0.25 x 0.25 x 0.25) mm3. In order to perform a single iteration over the data to obtain on-line images, we have introduced temporal subsets in the reconstruction process, i.e. , the LM-OS algorithm. Finally, we propose on-line attenuation and random coincidence corrections, meaning that these corrections are estimated and applied within the reconstruction process. The results obtained from these studies have been applied to 25 patients showing in a practical manner the capacity of generating on-line images without compromising their final quality. Typical data acquisitions in patients of about 1200 seconds duration have been reconstructed in 17 to 45 seconds.En la presente memoria se estudia la obtención on-line de imágenes PET en equipos de cristal continuo a partir de algoritmos de reconstrucción Modo Lista. Estos algoritmos presentan una característica fundamental para conseguir el objetivo deseado, a saber, la capacidad de iniciar la reconstrucción una vez que ha sido adquirido el primer evento. Además, como están orientados al cálculo de las probabilidades de emisión ad-hoc, resultan especialmente atractivos para equipos PET de cristal continuo, permitiendo hacer uso de las reducidas dimensiones en el pixelado virtual sobre el detector. Para llevar a cabo el estudio, se realizó inicialmente una adaptación de las normativas NEMA NU 2-2007 y NU 4-2008 para el prototipo PET de cristal continuo dedicado a la exploración de mama, MAMMI (Mammography with molecular imaging). Con los resultados obtenidos se realizó una comparativa con los equipos dedicados a la exploración de este mismo órgano presentes en la literatura. Una vez contrastada su capacidad, se implementó el algoritmo LM-EM para el que se desarrolló un nuevo retroproyector, el método TOR, basado en la identificación de las probabilidades de emisión con las intersecciones volumétricas vóxel-TOR. El algoritmo LM-EM-TOR ha sido evaluado en profundidad midiendo su convergencia y sus parámetros geométricos óptimos en función de estudios de resolución espacial y calidad de imagen (uniformidad y contraste). Gracias al cálculo ad-hoc de las probabilidades de emisión no existen restricciones de almacenamiento, de manera que se pudieron realizar reconstrucciones con pixelados de hasta (0.4 x 0.4) mm2 junto con vóxeles de (0.25 x 0.25 x 0.25) mm3. A fin de realizar una única iteración sobre los datos y conseguir así imágenes on-line se introdujo la reconstrucción por subsets, es decir, el algoritmo LM-OS. Finalmente, se proponen correcciones de atenuación y de coincidencias aleatorias de manera on-line, es decir, se estiman y se aplican dentro del mismo proceso de reconstrucción. Los resultados obtenidos tras este estudio se han aplicado a 25 pacientes, demostrándose de manera práctica la capacidad de generación de imágenes on-line sin comprometer la calidad final de éstas. Adquisiciones típicas en pacientes de aproximadamente 1200 segundos de duración han sido reconstruidas entre 17 y 45 segundos.