La tomografía de impedancia eléctrica (EIT) es una modalidad de imagen que puede estimar una visualización de la distribución de conductividad dentro del cuerpo humano. Sin embargo, la resolución espacial de la EIT es limitada porque las mediciones son sensibles al ruido. Investigamos una técnica para incorporar información en las reconstrucciones de EIT del algoritmo D-Bar. Nuestro artículo tiene como objetivo ayudar a los ingenieros a comprender el comportamiento del algoritmo D-Bar y su implementación. La información es proporcionada por una configuración de radar y una reconstrucción unidimensional de los datos del radar. La reconstrucción de EIT se lleva a cabo con un algoritmo D-Bar. Un paso intermedio en el algoritmo D-Bar es la transformada de dispersión. La información se agrega en este paso exacto para aumentar la resolución espacial de la reconstrucción. Dado que el algoritmo D-Bar se utiliza ampliamente en la comunidad matemática y hasta ahora tiene un uso limitado en el ámbito de la ingeniería, también pretendemos explicar la implementación del algoritmo y proporcionar una comprensión intuitiva cuando sea posible. Se analizan sistemáticamente diferentes parámetros del algoritmo de reconstrucción con la ayuda de las figuras de mérito de GREIT. Incluso una información unidimensional limitada puede aumentar considerablemente la calidad de la reconstrucción. Los artefactos de las mediciones ruidosas de EIT se reducen. Sin embargo, la selección de la cantidad de información y la estimación de su valor pueden empeorar nuevamente los resultados de la reconstrucción.