Rotations are widely used in nuclear medicine for image presentation and quan- tization. Image rotations are trivially performed for continuous representation of data but have no exact counterpart for discrete sampled data introducing bias in images. These degra- dations can affect both visual perception of images and quantitative analysis. The aim of this paper is first to quantize the error introduced in transformed images by objective indicators. Second, implementing the rotation in the Radon domain prior to reconstruction is presented. Several image rotating algorithms are be compared. ; Les rotations d’images sont couramment utilisées en médecine nucléaire pour la présentation et la quantification d’examens médicaux. Triviales à réaliser dans le domaine continu, ces rotations n’ont pas d’équivalent exact en discret, ce qui engendre des artefacts et des biais de quantification dans les données échantillonnées. Le but de ce papier est double : quantifier l’erreur introduite dans les images transformées par une métrique objective et impémenter la rotation dans le domaine de Radon en amont de toute reconstruction tomographique. Ainsi, nous introduisons un nouvel algorithme de rotation d’images par transformée Mojette et comparons les résultats aux algorithmes de référence.