Nous présentons une méthode de reconstruction 3D des artères coronaires à partir de 4 projections acquises en imagerie rotationnelle R-X. L'approche retenue considère un problème d'optimisation d'une fonction "objectif", en se basant sur un estimateur Bayésien (MAP : Maximum à postériori) et un modèle de distribution des données de projection de type Poisson. Le problème étant sous déterminé, nous introduisons un a priori afin d'améliorer la convergence de l'algorithme. Trois fonctions de régularisation sont ainsi considérées de type normes L0, L1 et L2 respectivement. Les algorithmes ont été testés sur des séquences de projections simulées à partir de séquences dynamiques d'arbres coronaires 3D extraits à partir d'examens acquis sur un scanner hélicoïdal multibarettes.