Las enfermedades hepáticas son comunes en los perros y a menudo requieren técnicas de imagen avanzadas para el diagnóstico y tratamiento. En la tomografía computarizada tradicional, se realiza rutinariamente una exploración antes y después del contraste. Con la tomografía computarizada espectral basada en detectores, las imágenes virtuales sin contraste (VNC) generadas a partir de datos espectrales post-contraste pueden eliminar la necesidad de escanear al paciente dos veces. Este método podría reducir el tiempo de examen, la exposición a la radiación y la duración que los animales pasan bajo anestesia general si resulta ser clínicamente viable. En este estudio, examinamos la equivalencia de las unidades de Hounsfield calculadas por el algoritmo VNC en comparación con las de la serie verdadera no mejorada (TUE), así como la calidad de las imágenes VNC en perros con enfermedad hepática. Nuestros resultados mostraron que las diferencias en los valores de atenuación entre las dos técnicas eran menores y no impactaron la evaluación diagnóstica. De hecho, la calidad de la imagen era igual o mejor que la de las series convencionales. Estos hallazgos sugieren que las imágenes virtuales sin contraste podrían servir potencialmente como una alternativa a las imágenes TUE para patologías hepáticas en pacientes caninos, mientras que aún proporcionan información diagnóstica precisa.