El Alzheimer se trata de una enfermedad neurodegenerativa, irreversible e incurable que destruye las celulas nerviosas del cerebro, y se manifiesta con la perdida de capacidad de raciocinio, de memoria, de orientacion y de otras capacidades mentales. Igualmente, el Alzheimer es la forma mas comun de demencia para personas mayores de 65 años de edad, donde a nivel mundial se estiman un total 47.5 millones de personas afectadas y una tasa de nuevos casos detectados de 7.7 millones de personas por ano ([1]). En Colombia, este tipo de demencia representa el 1.8% y 3.4% en grupos de pacientes mayores a 65 y 75 años, respectivamente; con una tasa de crecimiento proyectada a 2020 en mayores de 60 años de 4.1% ([2]). El diagnostico temprano es uno de los mayores retos que actualmente enfrenta la lucha contra el Alzheirmer, debido a que todavia prevalecen altas tasas de casos no detectados a tiempo (o falsos positivos) entre el 35% y 90% en algunos centros hospitalarios ([2], [3]), [5]). Aunque, el diagnostico generalmente se hace a traves del historial medico y de evaluaciones neuropsicologicas, el uso de imagenes medicas ha jugado un rol importante en la busqueda de marcadores biologicos para su deteccion temprana; como a su vez, en su monitoreo y respuesta ante distintos tratamientos medicos. Algunos de los distintos tipos de imagenes comunmente utilizadas son: tomografias computarizadas (CT), imagenes de resonancia magnetica (MRI) y tomografias por emision de positrones (PET). Usando imagenes MRI, una de las tecnicas usadas para detectar la presencia de la patologia, es la morfometria basada en patrones (PBM) ([4]). Basicamente, PBM es una tecnica que busca determinar patrones dentro de un conjunto de imagenes que permitan caracterizar las diferencias entre dos grupos de poblaciones, pero siguiendo un enfoque global y no local como otras tecnicas tradicionales. Tales patrones, describen regiones del cerebro asociadas con la presencia de la enfermedad, y son determinados usando tecnicas de aprendizaje basados en diccionarios como K-SVD. No obstante, en el ambito de maquinas de aprendizaje (Machine Learning), la determinacion de patrones (funciones bases) no es restrictivo al uso de tecnicas como K-SVD. Por lo tanto, el objetivo de este proyecto es aplicar tecnicas de reduccion de dimensionalidad para encontrar patrones que permitan establecer diferencias entre regiones cerebrales de una poblacion de pacientes enfermos y de control (saños), usando imagenes MRI. Finalmente, el objetivo es usar esta informacion para la clasificacion de pacientes de control y con Alzheimer.