Le stress oxydatif et la formation des radicaux libres sont impliqués dans plusieurs mécanismes de la mort neuronale qui caractérisent la maladie d'Alzheimer. Les antioxydants sont reconnus comme une source de protection contre le stress oxydatif et peuvent avoir un effet protecteur sur le développement de la maladie d’Alzheimer. Cette étude visait à évaluer le potentiel antioxydant, par le biais du score « oxygen radical absorbance capacity » (ORAC), de l’alimentation habituelle de personnes âgées atteintes de la maladie d’Alzheimer en comparaison avec des témoins appariés pour l’âge sans problèmes cognitifs. L’hypothèse stipulait que les patients atteints de la maladie d’Alzheimer ont une alimentation dont le potentiel antioxydant est inférieur à celui des témoins sans problèmes cognitifs. L’étude a consisté en des analyses secondaires de données provenant de l’étude « Nutrition-Mémoire » (NMS), durant laquelle quarante-deux patients avec une démence du type Alzheimer (DTA) probable et leurs aidants étaient suivis pendant une période de dix-huit mois. Pour la présente étude, les données provenaient de trois jours de collecte alimentaire, ont été colligées au début (T0) de l’étude NMS, selon la méthode « Multiple-Pass ». Le potentiel antioxydant de l’alimentation a été déterminé à l’aide de la description des aliments énumérés dans la base de données des valeurs ORAC de l’USDA. Les résultats de l’étude ont montré que les patients avaient une alimentation dont le potentiel antioxydant était inférieur à celui des témoins (13784,07 ± 7372,70 μmol TE/100g contre 23220,54 ± 10862,55 μmol TE/100g, patients et témoins, respectivement; p<0,0001). Les analyses de régression hiérarchique pas à pas montraient que l’IMC, l’éducation, et le groupe (patients, témoins) étaient des facteurs influençant le score ORAC total. La consommation des aliments riches en antioxydants est un comportement préventif à faible risque qui pourrait bénéficier des individus susceptibles de développer la maladie d'Alzheimer. / Oxidative stress and the formation of free radicals are involved in several mechanisms of neuronal death that are characteristic of Alzheimer's disease. Antioxidants are known to help defend against oxidative stress and may protect against the development of Alzheimer's disease. This study aims to evaluate the antioxidant potential, using the “oxygen radical absorbance capacity” (ORAC) score of the diet of older adults people with Alzheimer's disease compared with cognitively-intact age-matched controls. It was hypothesized that the antioxidant potential of the diet of elderly people with Alzheimer's disease will be lower than that of controls without cognitive problems. The current study is a secondary analysis of data obtained from the "Nutrition-Memory study" (NMS). The NMS study recruited forty-two patients with probable Alzheimer’s disease, and their caregivers, and followed them over a period of eighteen months. The current study focuses on three days of dietary data collection, compiled at the beginning (T0) of the NMS study. The antioxidant potential of the diet was determined using the list of ORAC scores highlighted in the USDA database for the oxygen radical absorbance capacity of selected foods. Our results showed that the diet of patients (13784.07 ± 7372.70 μmol TE/100g) had a lower antioxidant potential than that of controls (± 23220.54 10862.55 μmol TE/100g). Moreover, BMI, education and group-status were factors that influenced the total ORAC score. Eating foods rich in antioxidants is a low risk preventative behaviour that could benefit individuals susceptible to developing Alzheimer’s disease.

La maladie d’Alzheimer (MA) est un problème majeur de santé publique. Elle se traduit par des atteintes de la mémoire reposant sur des dysfonctionnements synaptiques induits par les oligomères de peptide ß-amyloïde (Aß). Ceux-ci activent la phospholipase A2 cytosolique (cPLA2) qui libère l’acide arachidonique (ARA) des phospholipides (PL) membranaires neuronaux. L’acyl-CoA synthétase 4 (ACSL4) peut limiter cette libération en favorisant la réincorporation d’ARA dans les PL. Dans l’alimentation occidentale, il constitue une part croissante des apports lipidiques. Contrairement à l’acide docosahexaénoïque (DHA), l’influence de l’ARA dans la MA a été peu étudiée. C’est pourquoi nous avons étudié la mobilisation de l’ARA et son effet sur la sensibilité au peptide Aß. Nous avons montré dans un premier temps qu’un apport alimentaire en ARA affecte la mémoire à court terme et sensibilise les capacités d’apprentissage au peptide Aß. Ces altérations sont associées à des diminutions d’expression des récepteurs AMPA et de l’ACSL4, une prolifération astrocytaire et une incorporation accrue en ARA dans les espèces de PL phosphatidylsérine et phosphatidyléthanolamine (PE). D’autre part, la différenciation des cellules HT22 nous a permis de montrer que l’ACSL4 intervient dans l’incorporation de l’ARA et dans l’équilibre ARA/DHA, notamment dans les espèces PE. Cela indique qu’un excès en ARA dans l’alimentation peut constituer un facteur d’aggravation de la MA et que les enzymes assurant sa mobilisation, comme la cPLA2 et l’ACSL4, peuvent moduler ce risque. La caractérisation de leurs niveaux d’expression pourrait permettre de définir des groupes d’individus à risque vis-à-vis de la MA / Alzheimer’s disease (AD) is a major public health problem. This disease is characterized by memory impairments which are caused by synaptic dysfunctions induced by the oligomers of amyloid-ß peptide (Aß). These activate the cytosolic phospholipase A2 (cPLA2) which releases arachidonic acid (ARA) from neuronal membrane phospholipids (PL) whereas acyl-CoA synthetase 4 (ACSL4) potentially counteracts this release by favoring ARA reincorporation into PL. Western diets contain growing amount of ARA. Contrary to docosahexaenoic acid (DHA), a few studies were devoted to the influence of ARA in AD. This is why we decided to study the mobilization of ARA and its effects on the sensitivity to Aß oligomers. First we showed that dietary ARA reduces short-term memory abilities and increases the deleterious effects of Aß on learning abilities. These alterations of cognitive abilities are associated to reductions of expression levels of AMPA receptors and ACSL4, an astrocyte proliferation, and greater incorporation of ARA in PL species phosphatidylethanolamine (PE) and phosphatidylserine. Secondly, we used differentiated HT22 to show that ACSL4 modulate ARA incorporation and ARA / DHA balance in the PE species. These results indicate that excessive dietary intake of ARA may be a worsening factor in AD and the enzymes regulating ARA mobilization, such as cPLA2 and ACSL4, can modulate this risk. The characterization of their enzymatic activities could allow the identification of groups of individuals at AD risk.

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La dégénérescence maculaire liée à l’âge ou DMLA représente la première cause de cécité légale dans les pays industrialisés. C’est une affection multifactorielle (facteurs environnementaux et génétiques), caractérisée par la dégénérescence des photorécepteurs et une dysfonction de l’épithélium pigmentaire de la rétine (EPR). La présence de dépôts sous-rétiniens, les drusen, qui sont un facteur de risque de développer la DMLA contiennent de l’amyloïde-b (Ab), le peptide neurotoxique impliqué dans la maladie d’Alzheimer (MA) et le facteur H du complément (CFH), qui est un des inhibiteurs solubles majeurs de l’activation de la voie du complément. L’Aβ est capable de lier le CFH et il existe une corrélation inverse entre les taux de CFH et d’Aβ dans le cerveau et la rétine de modèles murins de la MA, de plus, le polymorphisme H402Y dans le gène codant pour le CFH est associé à la moitié des cas de DMLA et est aussi un facteur de risque pour la MA. Au début de ma thèse, rien n’était connu sur les fonctions de la protéine précurseur de l’amyloïde β (APP), et du CFH dans la rétine. Ainsi, le but de ma thèse a été d’étudier d’une part le rôle physiologique de l’APP au cours de la différenciation de la rétine et à l’âge adulte chez la souris, et d’autre part le CFH dans la rétine normale chez la souris normale adulte et chez la souris Rd10, un modèle de dégénérescence des photorécepteurs. Nous avons montré par l’utilisation d’une souris dont le gène de l’APP est invalidé (APPko), une diminution stable de 35% de nombre de cellules amacrines glycinergiques et de 36% de celui des cellules bipolaires, associé à une désorganisation importante des laminations des synapses au stade adulte, et une augmentation transitoire à 50% du nombre cellules horizontales au cours de la phase précoce de la différenciation rétinienne. Nous avons identifié Ptf1a, facteur de transcription indispensable à la différenciation des cellules amacrines, comme la cible de l’APP. De plus, non montrons que SorLA, le récepteur de l’APP, est indispensable à la fonction de différenciation rétinienne de l’APP. Dans la deuxième partie de mon étude, j’ai montré que le CFH protége in vitro les cellules de l’EPR contre les effets létaux du stress oxydant. Après avoir caractérisé les processus associés à la dégénérescence des photorécepteurs chez la souris Rd10 (activation gliale, microgliale, activation de l’inflammation et de la voie du complément), j’ai montré que l’injection intrapéritonéale répétée de CFH humain durant la dégénérescence protège partiellement les photorécepteurs de la mort. L’ensemble de mon étude montre pour la première fois un rôle important de l’APP dans la différenciation de la rétine et un nouveau rôle, comme antioxydant, pour le CFH, qui pourrait être un agent thérapeutique ciblant des photorécepteurs et l’EPR dans les pathologies dégénératives rétiniennes. / Age-related macular degeneration (AMD) is the first cause of central vision loss, due to photoreceptor degeneration and retinal pigmented epithelium (RPE) dysfunction. It is a multifactorial disease (genetic and environmental factors) and subretinal deposits of materials called drusen, is a major risk to develop AMD. Drusen contain amyloïd β (Aβ), the major neurotoxic peptide involved in Alzheimer disease (AD), and complement factor H (CFH), one of the major inhibitor of the complement pathway. Aβ and CFH interact and there is an inverse correlation between CFH and Aβ in the brain and retina of mouse models of AD. Polymorphism H402Y of CFH may be a cause of AMD in as many as 50% of cases. At the beginning of my thesis, nothing was known about the role of the amyloid precursor protein (APP) in the retina, as well as CFH. Therefore, the aim of my work was to investigate the retinal functions of both APP during retinal development and in adult mouse and CFH in normal mouse and in the Rd10 mouse model of photoreceptor degeneration. By using a mouse knock-out for app, we showed that APP regulates differentiation of retinal interneurons: it positively controls differentiation of glycinergic amacrine cells and bipolar cells, whereas it negatively controls differentiation of horizontal cells. Moreover, we identified the transcription factor, Ptf1-1, as a main transcriptional target of APP. Finally, we demonstrated that SorLA, an APP receptor, participates to the differentiation role of APP in the retina. In the second part of the study, I demonstrated that CFH protects RPE cells from lethal oxidative stress in cultures. Moreover, I showed that expression of CFH is very low in neural retina in comparison to the RPE/choroid/sclera complex in normal mice, and that CFH expression increases in both the neural retina and the RPE/choroid/sclera complex during photoreceptor degeneration in the Rd10 mice, suggesting an adaptive response of these tissues to degeneration. Intrapéritonéale injections of CFH partially protect photoreceptors from degeneration, suggesting a protective effect of CFH against retinal degeneration. Altogether, my study showed for the first time a physiological function of APP in the retina, and a new role for CFH in the protection of photoreceptors against degeneration, suggesting that it may be a therapeutic target against retinal degeneration.

En médecine, les analyses de population à grande échelle ont pour but d’obtenir des informations statistiques pour mieux comprendre des maladies, identifier leurs facteurs de risque, développer des traitements préventifs et curatifs et améliorer la qualité de vie des patients.Dans cette thèse, nous présentons d’abord le contexte médical de la maladie d’Alzheimer, rappelons certains concepts d’apprentissage statistique et difficultés rencontrées lors de l’application en imagerie médicale. Dans la deuxième partie,nous nous intéressons aux analyses transversales, c-a-d ayant un seul point temporel.Nous présentons une méthode efficace basée sur les séparateurs à vaste marge (SVM)permettant de classifier des lésions dans la matière blanche. Ensuite, nous étudions les techniques d’apprentissage de variétés pour l’analyse de formes et d’images, et présentons deux extensions des Laplacian eigenmaps améliorant la représentation de patients en faible dimension grâce à la combinaison de données d’imagerie et cliniques. Dans la troisième partie, nous nous intéressons aux analyses longitudinales, c-a-d entre plusieurs points temporels. Nous quantifions les déformations des hippocampus de patients via le modèle des larges déformations par difféomorphismes pour classifier les évolutions de la maladie. Nous introduisons de nouvelles stratégies et des régularisations spatiales pour la classification et l’identification de marqueurs biologiques. / In medicine, large scale population analysis aim to obtain statistical information in order to understand better diseases, identify their risk factors, develop preventive and curative treatments and improve the quality of life of the patients.In this thesis, we first introduce the medical context of Alzheimer’s disease, recall some concepts of statistical learning and the challenges that typically occurwhen applied in medical imaging. The second part focus on cross-sectional studies,i.e. at a single time point. We present an efficient method to classify white matter lesions based on support vector machines. Then we discuss the use of manifoldlearning techniques for image and shape analysis. Finally, we present extensions ofLaplacian eigenmaps to improve the low-dimension representations of patients usingthe combination of imaging and clinical data. The third part focus on longitudinalstudies, i.e. between several time points. We quantify the hippocampus deformations of patients via the large deformation diffeomorphic metric mapping frameworkto build disease progression classifiers. We introduce novel strategies and spatialregularizations for the classification and identification of biomarkers.

Ce travail visait à évaluer le potentiel d’une méthodologie innovante récemment adaptée à la Souris sur la base de tests neuropsychologiques utilisés en clinique humaine. Après optimisation de 3 tâches (PAL, VMCL, PVD) ciblant différentes fonctions cognitives chez l’animal, nos études ont établi : (1) l’existence possible d’interférences proactives lors d’apprentissages consécutifs ; (2) l’absence de déficit d’acquisition chez les souris de la lignée Tg2576 (modèle transgénique de la maladie d’Alzheimer), quelle que soit l’étendue de la charge amyloïde ; (3) l’implication spécifique du striatum dorsal lors de l’acquisition des tâches de VMCL et PAL, et celle de l’hippocampe lors du rappel de cette dernière tâche. Ces derniers résultats suggèrent qu’en dépit des efforts déployés pour s’assurer du caractère translationnel d’une tâche cognitive dans le paradigme du touchscreen, certaines adaptations inhérentes à chaque espèce influencent profondément les bases neurobiologiques associées. / This thesis work aimed to specify the potential of an innovative methodology latterly adapted in mice from neuropsychological tasks used in Humans. After the optimization of 3 assays (PAL, VMCL, PVD) taxing various cognitive functions in animals, different behavioral studies have gradually revealed: (1) the putative existence of proactive interferences over consecutive learnings in touchscreen tasks; (2) no acquisition deficit in Tg2576 mice (a transgenic model of Alzheimer’s Disease) in these paradigms, whatever the amyloid load considered; (3) the specific involvement of the dorsal striatum during the acquisition of VMCL and PAL tasks and the key role of the hippocampus during the recall of the latter task. As exemplified by the PAL task, our results suggest that despite momentous efforts in order to ensure the translational feature of touchscreen cognitive tasks, certain adaptations inherent to each species deeply influence the nature of underlying neurobiological substrates.

Les maladies neurodégénératives représentent un défi sociétal majeur. Trouver des outils pour mieux comprendre et diagnostiquer ces maladies est donc nécessaire. La spectroscopie infrarouge (IR) et Raman semblent être de bons candidats puisqu’elles peuvent caractériser l’état physiopathologique d’un échantillon. Le but de cette thèse a été d’appliquer ces méthodes à l’étude de peptides modèles, de tissus cérébraux et de liquides céphalorachidiens (LCR). Dans le cadre de l’étude des tissus cérébraux, la spectroscopie IR et Raman ont été couplées à la microscopie afin de combiner des informations spectrales et spatiales. Cela a permis de mieux comprendre la formation et le rôle des plaques amyloïdes dans la maladie d’Alzheimer (MA). Egalement, cela a permis de montrer l’intérêt d’utiliser ces méthodes dans des études futures pour suivre l’effet de différents traitements contre la sclérose en plaques. Concernant l’étude des LCR, la spectroscopie IR en mode ATR et la spectroscopie Raman exaltée de surface ont été utilisées afin de mettre en évidence des marqueurs spectroscopiques de la MA et de la maladie à corps de Lewy qui pourraient permettre un diagnostic plus précoce de ces maladies et un diagnostic différentiel entre ces deux. / Neurodegenerative diseases represent a major societal challenge. So, it is necessary to develop new tools for a better understanding and diagnosing of these diseases. Infrared (IR) and Raman spectroscopies seem to be good candidates since they can characterize the physiopathological conditions of a biological sample. The purpose of this thesis was to apply these methods to the study of model peptides, brain tissues and cerebrospinal fluids (CSF). As a part of brain tissue analysis, IR and Raman spectroscopy were coupled to microscopy in order to combine spectral and spatial information. This methodology improved our understanding of the formation and the role of amyloid plaques in Alzheimer’s disease (AD). Moreover, it allowed to demonstrate the potential of these approaches in future studies on the effect of various treatments against multiple sclerosis. Concerning the study of CSF, IR-ATR and surface enhanced Raman spectroscopy were applied to identify spectroscopic markers of AD and Lewy body disease that could enable early diagnosis of these diseases and discrimination between them.

L’objectif de cette thèse est l’étude des changements de la forme de l’hippocampe due à l’atrophie causée par la maladie d’Alzheimer. Pour ce faire, des algorithmes et des méthodes ont été développés pour segmenter l’hippocampe à partir d’imagerie structurelle par résonance magnétique (IRM) et pour modéliser les variations dans sa forme. Nous avons utilisé une méthode de segmentation par propagation de multiple atlas pour la segmentation de l’hippocampe, méthode qui a été démontrée comme étant robuste dans la segmentation des structures cérébrales. Nous avons développé une méthode supervisée pour construire une base de données d’atlas spécifique à la population d’intérêt en propageant les parcellations d’une base de données génériques d’atlas. Les images correctement segmentées sont inspectées et ajoutées à la base de données d’atlas, de manière à améliorer sa capacité à segmenter de nouvelles images. Ces atlas sont évalués en termes de leur accord lors de la segmentation de nouvelles images. Comparé aux atlas génériques, les atlas spécifiques à la population d’intérêt obtiennent une plus grande concordance lors de la segmentation des des images provenant de cette population. La sélection d’atlas est utilisée pour améliorer la précision de la segmentation. La méthode classique de sélection basée sur la similarité des images est ici étendue pour prendre en compte la pertinence marginale maximale (MMR) et la régression des moindres angles (LAR). En prenant en considération la redondance parmi les atlas, des critères de diversité se montrent être plus efficace dans la sélection des atlas dans le cas où seul un nombre limité d’atlas peut-être fusionné. A partir des hippocampes segmentés, des modèles statistiques de la forme (SSM) sont construits afin de modéliser les variations de la forme de l’hippocampe dans la population. La correspondance entre les hippocampes est établie par une optimisation d’ensemble des surfaces paramétriques. Les paramétrages sphériques des surfaces sont aplatis pour faciliter la reparamétrisation et l’interpolation. Le reparamétrage est régularisé par une contrainte de type fluide visqueux, qui est effectué à l’aide d’une implémentation basée sur la transformées en sinus discrète. Afin d’utiliser le SSM pour décrire la forme d’une nouvelle surface hippocampique, nous avons développé un estimateur des paramètres du model de la forme basée sur l’espérance-maximisation de l’algorithme du plus proche voisin itéré (EM-ICP). Un terme de symétrie est inclus pour forcer une consistance entre la transformée directe et inverse entre le modèle et la forme, ce qui permet une reconstruction plus précise de la forme à partir du modèle. La connaissance a priori sur la forme modélisé par le SSM est utilisée dans l’estimation du maximum a posteriori des paramètres de forme. Cette méthode permet de forcer la continuité spatiale et éviter l’effet de sur-apprentissage. Dans l’étude de l’hippocampe dans la maladie d’Alzheimer, nous utilisons le SSM pour modéliser le changement de forme de l’hippocampe entre les sujets sains et des patients souffrant d’Alzheimer. Nous identifions les régions touchées par l’atrophie dans la maladie d’Alzheimer en évaluant la différence entre les groupes de contrôle et ceux d’Alzheimer sur chaque point correspondant sur la surface. L’analyse des changements de la forme est restreinte aux régions présentant des différences significatives entre les groupes, ce qui a pour effet d’améliorer la discrimination basée sur l’analyse en composantes principales (ACP) du SSM. Les composantes principales décrivant la variabilité de la forme à l’intérieur des régions discriminantes ont une corrélation plus fortes avec le déclin des scores de mémoire épisodique liée à la pathologie de l’hippocampe dans la maladie d’Alzheimer. / The aim of this thesis is to investigate the shape change in hippocampus due to the atrophy in Alzheimer’s disease (AD). To this end, specific algorithms and methodologies were developed to segment the hippocampus from structural magnetic resonance (MR) images and model variations in its shape. We use a multi-atlas based segmentation propagation approach for the segmentation of hippocampus which has been shown to obtain accurate parcellation of brain structures. We developed a supervised method to build a population specific atlas database, by propagating the parcellations from a smaller generic atlas database. Well segmented images are inspected and added to the set of atlases, such that the segmentation capability of the atlas set may be enhanced. The population specific atlases are evaluated in terms of the agreement among the propagated labels when segmenting new cases. Compared with using generic atlases, the population specific atlases obtain a higher agreement when dealing with images from the target population. Atlas selection is used to improve segmentation accuracy. In addition to the conventional selection by image similarity ranking, atlas selection based on maximum marginal relevance (MMR) re-ranking and least angle regression (LAR) sequence are developed for atlas selection. By taking the redundancy among atlases into consideration, diversity criteria are shown to be more efficient in atlas selection which is applicable in the situation where the number of atlases to be fused is limited by the computational resources. Given the segmented hippocampal volumes, statistical shape models (SSMs) of hippocampi are built on the samples to model the shape variation among the population. The correspondence across the training samples of hippocampi is established by a groupwise optimization of the parameterized shape surfaces. The spherical parameterization of the hippocampal surfaces are flatten to facilitate the reparameterization and interpolation. The reparameterization is regularized by viscous fluid, which is solved by a fast implementation based on discrete sine transform. In order to use the hippocampal SSM to describe the shape of an unseen hippocampal surface, we developed a shape parameter estimator based on the expectationmaximization iterative closest points (EM-ICP) algorithm. A symmetric data term is included to achieve the inverse consistency of the transformation between the model and the shape, which gives more accurate reconstruction of the shape from the model. The shape prior modeled by the SSM is used in the maximum a posteriori estimation of the shape parameters, which is shown to enforce the smoothness and avoid the effect of over-fitting. In the study of the hippocampus in AD, we use the SSM to model the hippocampal shape change between the healthy control subjects and patients diagnosed with AD. We identify the regions affected by the atrophy in AD by assessing the spatial difference between the control and AD groups at each corresponding landmark. Localized shape analysis is performed on the regions exhibiting significant inter-group difference, which is shown to improve the discrimination ability of the principal component analysis (PCA) based SSM. The principal components describing the localized shape variability among the population are also shown to display stronger correlation with the decline of episodic memory scores linked to the pathology of hippocampus in AD.

Dans le cadre de cette thèse, nous nous sommes intéressés à l’étude de l’apport d’une aide assistée par ordinateur au diagnostic de certaines maladies dégénératives du cerveau, en explorant les images de tomographie par émission de positons, par des techniques de traitement d’image et d’analyse statistique.Nous nous sommes intéressés à la représentation corticale des 116 régions anatomiques, en associant à chacune d’elles un vecteur d’attribut issu du calcul des 4 premiers moments des intensités de voxels, et en y incluant par ailleurs l’entropie. Sur la base de l’aire de courbes ROC, nous avons établi qualitativement la pertinence de chacune des régions anatomiques, en fonction du nombre de paramètres du vecteur d’attribut qui lui était associé, pour séparer le groupe des sujets sains de celui des sujets atteints de la maladie d’Alzheimer. Dans notre étude nous avons proposé une nouvelle approche de sélection de régions les plus pertinentes, nommée "combination matrix", en se basant sur un système combinatoire. Chaque région est caractérisée par les différentes combinaisons de son vecteur d’attribut. L’introduction des régions les plus pertinentes(en terme de pouvoir de séparation des sujets) dans le classificateur supervisé SVM nous a permis d’obtenir, malgré la réduction de dimension opérée, un taux de classification meilleur que celui obtenu en utilisant l’ensemble des régions. / Our research focuses on presenting a novel computer-aided diagnosis technique for brain Positrons Emission Tomography (PET) images. It processes and analyzes quantitatively these images, in order to better characterize and extract meaningful information for medical diagnosis. Our contribution is to present a new method of classifying brain 18 FDG PET images. Brain images are first segmented into 116 Regions Of Interest (ROI) using an atlas. After computing some statistical features (mean, standarddeviation, skewness, kurtosis and entropy) on these regions’ histogram, we defined a Separation Power Factor (SPF) associated to each region. This factor quantifies the ability of each region to separate neurodegenerative diseases like Alzheimer disease from Healthy Control (HC) brain images. A novel region-based approach is developed to classify brain 18FDG-PET images. The motivation of this work is to identify the best regional features for separating HC from AD patients, in order to reduce the number of features required to achieve an acceptable classification result while reducing computational time required for the classification task.