Estrategias para la reducción de artefactos metálicos orientadas a mejorar la calidad de imagen en tomografía computarizada de cerebro, macizo facial y cuello en instituciones de mediano y alto nivel resolutivo: una revisión de alcance

Abstract

Introducción: Los artefactos metálicos en tomografía computarizada (TC)deterioran la calidad de imagen y dificultan la interpretación diagnóstica, lo que hace necesaria la síntesis de evidencia sobre estrategias para su reducción. Objetivo: Mapear la evidencia científica sobre las estrategias para la reducción de artefactos metálicos orientadas a mejorar la calidad de imagen en TC de cerebro, macizo facial y cuello en instituciones de mediano y alto nivel resolutivo .Criterios de inclusión: Se incluyeron estudios en pacientes sometidos a TC con implantes metálicos en las regiones de interés, publicados en inglés y español entre 2015 a 2025. Métodos y Materiales: Revisión de alcance desarrollada conforme a la metodología del Instituto Joanna Briggs (JBI) y reportada según PRISMA-ScR. Se realizaron búsquedas en PubMed, LILACS, Embase, Scopus, Science Direct y literatura gris. Resultados: Los resultados cuantitativos evidenciaron una reducción del índice de artefactos metálicos de 572,0 a 88,4 con SEMAR, una disminución del ruido de imagen de 21,0 a 14,0 HU con VMI y de18,8 a 11,8 HU con DLR + SEMAR, así como un incremento del CNR de 61 % a69 % con MBIR. Además, predominó la población adulta, por lo que hubo restricción para establecer una comparación cuantitativa entre los grupos etarios. Conclusiones: No existe una única estrategia para la reducción de artefactos metálicos, ya que este depende de la interacción entre los parámetros técnicos, la tecnología tomográfica y los algoritmos de reconstrucción.

Introduction: Metal artifacts in computed tomography (CT) degrade image quality and hinder diagnostic interpretation, necessitating a synthesis of evidence regarding reduction strategies. Objective: To map scientific evidence on strategies for reducing metal artifacts aimed at improving image quality in CT scans of the brain, facial skeleton, and neck in medium- and high-complexity healthcare institutions. Inclusion criteria: Studies involving patients undergoing CT with metal implantsin the regions of interest, published in English and Spanish between 2015 and 2025, were included. Methods and Materials: A scoping review was conducted following the Joanna Briggs Institute (JBI) methodology and reported according to PRISMA-ScR guidelines. Searches were performed in PubMed, LILACS, Embase,Scopus, ScienceDirect, and gray literature sources. Results: Quantitative results showed a reduction in the metal artifact index from 572.0 to 88.4 with SEMAR; a decrease in image noise from 21.0 to 14.0 HU with VMI and from 18.8 to 11.8 HU with DLR + SEMAR; and an increase in CNR from 61% to 69% with MBIR. Additionally, the study population consisted predominantly of adults, limiting the ability to make quantitative comparisons across age groups. Conclusions: There isno single strategy for reducing metal artifacts, as the outcome depends on the interaction between technical parameters, CT technology, and reconstruction algorithms.