La precisión de la composición corporal por TC depende en gran medida de la configuración del escáner

El análisis de composición corporal basado en TC (BCA, por sus siglas en inglés) se ha convertido en un pilar de la investigación clínica sobre sarcopenia, obesidad y pronóstico de enfermedades, en gran medida porque millones de pacientes ya se someten a TC abdominal, lo que permite medir músculo y grasa de forma oportunista sin necesidad de exploraciones adicionales. El método se basa en umbrales de unidades Hounsfield (HU) —establecidos originalmente a 120 kV— para segmentar el músculo esquelético (−29 a +150 HU), el tejido adiposo visceral (VAT) y el tejido adiposo subcutáneo (SAT). La calidad muscular se evalúa mediante la atenuación muscular media, donde valores más bajos indican infiltración grasa (mioesteatosis). La segmentación mediante aprendizaje profundo ha automatizado aún más estas mediciones, acelerando los estudios de cohortes a gran escala. Sin embargo, esta revisión del Hospital Universitario Eunpyeong St. Mary's sintetiza evidencia que demuestra que prácticamente todos los parámetros técnicos de adquisición y reconstrucción de TC introducen una variabilidad mensurable en estas métricas.

El material de contraste se encuentra entre las variables con mayor relevancia clínica. Siete de diez estudios incluidos en una revisión de alcance reportaron un aumento significativo de la atenuación muscular tras la inyección de contraste, y las imágenes poscontraste generalmente muestran mayor área de músculo esquelético (SMA) y mayor densidad de músculo esquelético (SMD), independientemente del protocolo de inyección. Un estudio documentó una disminución promedio del 7,6% en el área de VAT y un aumento del 5,4% en la atenuación de VAT en imágenes poscontraste, mientras que el SAT y el SMA cambiaron solo de forma marginal (0,1–0,2%). Aunque los valores pre y poscontraste correlacionan bien, no son intercambiables. Una corrección propuesta de −7,5 HU aplicada a la atenuación muscular poscontraste para aproximarse a los valores sin contraste no es universalmente válida, y mezclar fases de contraste en conjuntos de datos de investigación introduce un sesgo sistemático.

La fase específica de imagen con contraste tiene relevancia independiente. En protocolos de TC de tres y cuatro fases, el SMA, el área de músculo de atenuación normal (NAMA) y el SMD aumentan progresivamente desde la fase sin contraste, pasando por las fases arterial y venosa portal, hasta la fase tardía, mientras que el área de músculo de baja atenuación (LAMA) disminuye —lo que significa que en fases más tardías se clasificaría a menos pacientes con mioesteatosis—. El área de VAT disminuye en la imagen tardía y, cuando se aplican umbrales predefinidos de obesidad, la prevalencia de obesidad visceral es significativamente menor en fases tardías. Un estudio de TC de perfusión confirmó un aumento dependiente del tiempo en el índice de músculo esquelético tras la inyección de contraste, con reducciones simultáneas en LAMA y el índice de tejido adiposo.

El voltaje y la corriente del tubo introducen cada uno variabilidad adicional. A 80 kV frente a 120 kV, el SMD es significativamente mayor mientras que el LAMA es significativamente menor en imágenes clínicas de fase venosa portal; la discrepancia observada en estudios con fantoma (donde el LAMA aumentó a 80 kV) se explica probablemente por la ausencia de material de contraste en los fantomas. La atenuación de la grasa aumenta con voltajes más altos, pero los índices adiposos basados en área pueden no diferir significativamente, lo que significa que la elección de la métrica es relevante para la interpretación. La reducción de la corriente del tubo —utilizada para reducir la dosis de radiación— produjo un SMA similar pero una atenuación muscular menor en estudios con fantoma al reducirla al 10–50% de la dosis estándar; una comparación clínica encontró áreas y atenuaciones de VAT y SAT significativamente menores en imágenes de baja dosis (media de 28,8 mAs frente a 161,9 mAs).

El algoritmo de reconstrucción es otra fuente importante de variabilidad abordada en la revisión. La reconstrucción iterativa (IR) y la reconstrucción mediante aprendizaje profundo (DLR) reducen el ruido en comparación con la retroproyección filtrada (FBP), pero el grado de supresión del ruido afecta a las distribuciones del histograma de HU y, por tanto, a las métricas basadas en atenuación como el SMD y el LAMA. El grosor de corte tiene un impacto particularmente significativo: los cortes más gruesos aumentan el promediado de volumen parcial, alterando la atenuación aparente de las estructuras pequeñas y los límites musculares. Las tecnologías emergentes —imágenes monoenerguéticas virtuales de TC de doble energía y TC por conteo de fotones— ofrecen ventajas potenciales para la estandarización, pero introducen nuevas fuentes de variabilidad que aún están poco estudiadas en el contexto del BCA. La revisión concluye que el reporte consistente de todos los parámetros de adquisición y reconstrucción es esencial para la reproducibilidad tanto en la práctica clínica como en la investigación multicéntrica.