La tomographie dynamique est la reconstruction, à partir de projections, d'objets induits d'un mouvement, le plus souvent périodique (e.g. le cycle respiratoire chez un patient). Le problème de reconstruction devient alors 4-D (3-D spatiale + temps), à données parcimonieuses puisqu'une projection ne correspondra qu'à un instant spécifique de la séquence 4-D d'un cycle (ou période). Nous traitons la reconstruction dynamique comme un problème inverse global avec un terme d'attache aux données utilisant la totalité des projections. Les paramètres estimés sont l'image 4-D d'un cycle dynamique de l'objet. Le modèle de reprojection est calé temporellement sur le cycle d'acquisition des projections grâce à un signal temporel 1-D décrivant l'évolution dynamique de l'objet, et sa périodicité. Une étape d'interpolation temporelle de la séquence 4-D sur les dates d'acquisition précède alors la projection standard à un instant donné. Nous injectons également une régularisation spatio-temporelle de l'objet sous forme d'une variation totale 4-D. La régularisation apporte alors la corrélation temporelle entre les différentes tranches reconstruites, et permet ainsi d'extraire au mieux l'information fournie par les données, sans aucune estimation ni compensation de mouvement. Nous faisons la démonstration de notre approche sur des reconstructions 2-D+t d'un fantôme mécanique acquises sur un scanner Cone-Beam. La régularisation spatio-temporelle apporte un gain sans équivoque sur la qualité des reconstructions dynamiques. Des premiers résultats 4-D (3-D+t) encourageants sont obtenus sur données cliniques d'un patient en respiration.