Em aproximadamente um terço dos pacientes com epilepsia, a cirurgia é única forma de intervenção para diminuição dos impactos ou término das crises. Em pacientes sem um foco lesional na imagem por ressonância magnética, essa intervenção depende de outros métodos investigativos, que nem sempre estão prontamente disponíveis. Nesses casos, métodos avançados de pós-processamento e de sequências de imagens podem ajudar a detectar lesões. O objetivo dessa revisão sistemática foi resumir a disponibilidade e taxas de sucesso dessas técnicas. De acordo com as diretrizes PRISMA, usando as bases de dados PubMED, Web of Science, PsycNET e CENTRAL, uma busca por artigos foi conduzida até o dia 12 de janeiro de 2021. No total, a busca retornou 4.024 artigos, com 49 permanecendo após a revisão. Vinte e cinco artigos usaram alguma forma de voxel-based morphometry, 14 usaram machine learning e 10 usaram técnicas avançadas de MRI. Apenas um artigo descreveu um estudo prospectivo. A taxa de detecção de lesões variou bastante entre estudos, com técnicas de machine learning demonstrando taxas mais consistentes, todas acima de 50 por cento em grupos de pacientes com imagem negativa. Isso pode ser útil em centros onde outros métodos investigativos, como PET, SPECT, MEG ou sEEG não estão prontamente acessíveis.