Les études d’imagerie moléculaire sont confrontées à un haut niveau de bruit élevé, ce qui est très pénalisant lors de la quantification des images au niveau du pixel. Cette étude vise à étudier l’effet de la réduction du bruit sur la capacité à identifier les différences au niveau de la concentration du radiotraceur au niveau du voxel en utilisant la cartographie statistique paramétrique. Nous avons simulé des différences au niveau de la quantité de radiotraceur en utilisant différents niveaux de bruit. Nous avons appliqué l’analyse factorielle, puis nous avons quantifié le radiotraceur au niveau du voxel en utilisant des modèles de quantification simplifiée établis. La performance de la FA a été évaluée sur la base de sa capacité à augmenter l’identification des voxels où une différence de concentration du radiotraceur avait été simulée. Nos résultats montrent que l’application de la FA améliore l’identification des différences de la concentration du radiotraceur au niveau du voxel (en termes de quantité de voxels « significatifs » identifiés) et qu’elle peut optimiser la réalisation des études cliniques de neuroimagerie moléculaire.