Biomolecular interactions are fundamental to vast majority of cellular processes, and identification of major interacting components is usually first step towards understanding that governes various cell functions. そのため、固定細胞や生細胞の蛍光顕微鏡画像に対して実行可能な統計的画像解析は、生物物理学や細胞生物学の研究に日常的に適用されてきた。 これらのアプローチは、共焦点化したピクセルについてデュアルカラー蛍光画像を解析することにより、相互作用している粒子の割合を測定するものである。 共焦点化アルゴリズムが有効であることは証明されているが、これらの測定のダイナミックレンジと精度はまだ十分に確立されていない。 また、2つの検出チャンネルの画像に同時に記録された空間的な強度変動を相互相関させる空間画像相互相関分光法（ICCS）も、同様にコロカライゼーションの有効な測定法であることが最近明らかにされている。 シミュレーション、ガラスに吸着した蛍光抗体のイメージング、および細胞計測を通じて、細胞系でしばしば遭遇する中程度から高い粒子密度において、ICCSが標準的なコロカライゼーションアルゴリズムよりもはるかに優れた性能を示すことが示された。 さらに、対象となる2つの標識種の密度比が、共焦点化解析の精度に大きな影響を与えることが明らかになりました。 標準的な蛍光顕微鏡共焦点化アルゴリズムと空間ICCSの直接的かつ体系的な比較を適用することで、それぞれのアプローチが適用できる領域と、より重要なことに、正確な結果を得ることができない領域を示した

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