La PET es una técnica de imagen en medicina nuclear que permite la visualización in-vivo y en 3D de procesos funcionales en seres vivos. Un escáner PET mide los rayos gamma producidos al aniquilarse un positrón, el cual es emitido por un radioisótopo inyectado al paciente. La eficiencia del sistema es una característica crucial de los escáneres PET de alta resolución dedicados a la imagen del cerebro o de animales pequeños con el fin de obtener una imagen más fiel o de reducir la actividad del radiotrazador, y por consiguiente, la dosis inyectada al paciente. El objetivo de este trabajo de investigación es mejorar la eficiencia y calidad de imagen de un prototipo de escáner PET axial (AX-PET) sin comprometer la resolución espacial. El escáner AX-PET está diseñado para imagen del cerebro humano y consta de varios pisos de cristales centelleadores largos y finos, orientados axialmente, que son leídos individualmente por un fotomultiplicador de silicio. El diseño del detector permite la adquisición de eventos en los que un rayo gamma sufre múltiples interacciones en diferentes cristales: eventos de dispersión inter-cristal (ICS). A diferencia de los eventos más convencionales con una sola interacción (Golden), los eventos ICS son ambiguos debido al desconocimiento de la secuencia de interacción. Por ello, en esta investigación desarrollamos estrategias para la inclusión e identificación de eventos ICS para reconstrucción de imagen y evaluamos el impacto en la eficiencia del sistema y calidad de imagen. Diferentes algoritmos son empleados para seleccionar la primera interacción en un evento ICS basándose en cinemática Compton, sección eficaz de Klein-Nishina, etc., cada cual con una determinada tasa de identificación. Su rendimiento es analizado en base a imágenes reconstruidas de una fuente puntual y tres maniquíes diferentes a través de varias figuras de mérito como coeficiente de recuperación, relación contraste-ruido, visibilidad, etc. El análisis de datos muestra una contribución estadísticamente significante de eventos ICS a la eficiencia del sistema: la sensitividad mejora entre un 25% y 80% con respecto a sólo eventos Golden dependiendo del subtipo de ICS seleccionados para la reconstrucción. Los resultados de la inclusión de coincidencias ICS revelan el incremento de la relación señal-ruido y contraste-ruido, pero una ligera reducción de la resolución espacial incluso para el mejor algoritmo de identificación. En conclusión, el uso de eventos ICS para reconstrucción de imagen es prometedor para medidas de baja actividad (baja estadística), dado que aumenta significativamente la eficiencia del sistema y mejora la calidad de imagen sin perjuicio severo a la resolución espacial.Positron Emission Tomography (PET) is a nuclear medicine imaging technique that allows in-vivo 3D visualization of functional processes of the body. A PET scanner measures the gamma rays produced during the annihilation of a positron, which is emitted from a radioisotope injected to the patient. System efficiency is a crucial feature of high resolution PET scanners aimed at brain or small animal imaging in order to obtain a more faithful image or reduce the radiotracer activity, hence dose, injected to the patient. The aim of this research work is to improve the efficiency and image quality of an Axial PET scanner prototype (AX-PET) without jeopardizing spatial resolution. The AX-PET scanner is designed for human brain imaging and is based on several layers of long, thin, axially arranged scintillator crystals, which are individually readout by Silicon Photo Multipliers. The detector's design allows acquisition of events in which a gamma ray has multiple interactions in different crystals: inter-crystal scatter (ICS) events. In contrast with more standard single-hit (or Golden) events, ICS events are ambiguous as the interaction sequence is unknown. Therefore, in this investigation we develop strategies for the inclusion and identification of ICS events for image reconstruction and assess the impact on system efficiency and image quality. Different algorithms are used to select the first interaction in an ICS event based on Compton kinematics, Klein-Nishina cross section, etc., each with a certain identification rate. Their performance is analysed on the resulting reconstructed images of a point source and three different phantoms through several figures of merit such as recovery coefficient, contrast to noise ratio, visibility, etc. The data analysis shows a statistically significant contribution of ICS events to system efficiency: a sensitivity improvement between 25% and 80% in comparison with only Golden events depending on the ICS subtypes selected for the reconstruction. The results of the inclusion of ICS coincidences reveal an increase in signal and contrast to noise ratio, but a slight decrease of the spatial resolution even for the best identification algorithm. In conclusion, the use of ICS events for image reconstruction is promising for low activity measurements (low statistics), as it significantly increases the system efficiency and improves image quality without a serious decrease in spatial resolution.