Cet article introduit une méthode de démélange pour l’analyse d’images de tomographie par émission de positons (TEP) dynamiques du cerveau. Plus précisément, on souhaite estimer conjointement les courbes temps-activité (CTA) qui caractérisent chaque type de tissu, et la répartition spatiale de ces tissus dans les voxels du cerveau imagé. Le modèle proposé permet notamment de prendre en compte la variabilité spatiale de la CTA qui correspond à une région de fixation spécifique, ainsi que l’effet de volume partiel et le bruit afférents à ce type d’image. Les contributions de l’article sont d’une part, de montrer que le concept de démélange est un outil d’analyse approprié pour les images TEP dynamiques; et d’autre part, de proposer un nouvel algorithme de démélange prenant explicitement en compte la variabilité, ce qui permet d’améliorer significativement les résultats de démélange par rapport `a ceux obtenus par des méthodes de l’état-de-l’art.