Pinkel 等（1986）首次將熒光圖像定量分析用于基本細胞遺傳檢測,采用雙色激發塊裝置照相機檢測熒光信號,而且定量分析技術很快用于了mRNA 檢測。熒光檢測的關鍵是信號的重現性、無規律性及背景的自發熒光。不僅不同的樣品之間熒光不同,而且同一載玻片上的材料或者同樣的細胞都有可能顯示出不均衡的熒光。目前已有多種方法用于消除一些組織中的自發熒光：如樣品制備過程中,采用的消除自發熒光試劑包括硼氫化鈉或者采用光照輻射進行預處理以消除非特異性背景信號。這些消除自發熒光的方法并不完全有效,通常在進行圖像分析時通過計算機算術除去自發熒光信號。熒光圖像的光譜數據包括真正的信號和許多雜噪,分別進行分析并且通過單獨的光譜組分分析除掉雜噪數據。多色FISH 有自身的限制,包括不同的熒光強度和顏色重疊。但是通過計算機算法分析平衡了多色圖像,包括強度變化和自動糾正信號重疊。
FISH圖像自身的限制并沒有影響到自動破譯算法的發展。采用序列較大探針進行DNA 位點檢測和多色熒光計數算法輔助病理學家實現了自動化分析。此外,檢測探針試劑盒和點計數方法的應用為便捷的檢測結果提供了一個平臺。盡管多種方法已經用于分析或優化自動細胞檢測系統,人工的細胞病理檢測仍是可信度高的組織分析方法。然而,細胞制備、鑒別、固定介質上細胞樣品計算機化檢測在未來的醫學診斷中的高效益性不容忽視,快速檢測細胞內的分子信號只有通過計算機輔助方法進行檢測。現在,自動化檢測程序已經擴展到采用多基因轉錄模型檢測特異的DNA 簇和轉錄位點以確定功能細胞的狀態。