Le sujet principal de cette thèse est le recalage d'informations issues d'images TEP (Tomographie par Emission de Positons) et CT (Computed Tomography, tomodensitométrie) pour localiser, avec une bonne qualité et de façon robuste, les tumeurs situées dans les régions thoraciques. Pour cela des informations a priori sur l'anatomie et l'agencement des organes dans le corps sont intégrées à différents niveaux. Une première étape consiste à segmenter les organes visibles dans les deux modalités en exploitant pour cela leur agencement spatial structurel et les connaissances a priori sur l'anatomie. En particulier, nous avons développé une méthode originale pour segmenter le cœur sur les images CT non-contrastées. Le noyau principal de cette thèse est la méthode de recalage avec contraintes que nous avons développée. Cette approche s'appuie sur des marqueurs, définis automatiquement sur les surfaces des poumons, et sur des contraintes de rigidité sur les pathologies. Les contraintes de rigidité sur les tumeurs garantissent que l'on ne perd pas les informations sur leur forme et leurs niveaux de gris fournies par l'image TEP. Une autre des originalités de cette thèse est l'introduction d'un modèle de respiration dynamique dans la méthode de recalage. Cet apport semble extrêmement intéressant car il permettra de trouver la trajectoire que suit la tumeur pendant le cycle respiratoire et, de cette façon, le recalage pourra être fait avec une meilleure précision.