A crucial aspect in tomographic imaging is the choice of the sensing modality. It depends on the intended application since different sensing principles are sensitive to different physical parameters. This paper gives an overview of sensing modalities that are frequently used in industrial and medical applications. Common issues of tomographic measurement techniques are a small amount of available data and inherently ill-posed inverse problems, resulting in limited achievable reconstruction accuracy. Multimodality tomography has been proposed to partly overcome these problems by exploiting the complementarity of the sensing modalities for improved imaging performance. Data fusion approaches proposed for tomographic imaging are reviewed in this paper. The potential of multimodal tomography is illustrated by means of an application example from medical imaging.Ü berblick verschiedener Ansä tze der Sensorfusion fü r tomografische bildgebende Systeme.Ein wichtiger Aspekt bei der Anwendung tomografischer Messmethoden ist die Wahl des Sensorprinzips. Dieses hä ngt stark von der Zielanwendung ab, weil verschiedene Sensorprinzipien auf unterschiedliche physikalische Parameter empfindlich sind. Diese Arbeit gibt einen Ü berblick ü ber hä ufig verwendete Sensorprinzipien fü r industrielle und medizinische Tomografie. Ü bliche Probleme tomografischer Methoden sind geringe verfü gbare Datenmengen und inhä rent schlechtgestellte inverse Probleme, was sich in begrenzter erreichbarer Rekonstruktionsgenauigkeit auswirkt. Die Fusion verschiedener physikalischer Sensormodalitä ten ist ein Versuch, ihre komplementä ren Eigenschaften zur Erreichung einer Rekonstruktionsqualitä t auszunutzen, die mit einem einzelnen Messprinzip nicht erreichbar wä re. Diese Arbeit gibt einen Ü berblick verschiedener Ansä tze der Sensorfusion fü r tomografische bildgebende Systeme. Ein Anwendungsbeispiel illustriert die mö gliche Verbesserung der Bildqualitä t.