Capacitatea de a demonstra o corelație între o pereche de biomolecule a fost mult îmbunătățită de Erik Manders de la Universitatea din Amsterdam, care a introdus coeficientul de corelație Pearson pentru microscopiști, împreună cu alți coeficienți dintre care „coeficienții de suprapunere” M1 și M2 s-au dovedit a fi cei mai populari și utili. Scopul utilizării coeficienților este de a caracteriza gradul de suprapunere între imagini, de obicei două canale într-o imagine microscopică multidimensională înregistrată la diferite lungimi de undă de emisie. O abordare populară a fost introdusă de Sylvain Costes, care a utilizat coeficientul de corelație al lui Pearson ca instrument de stabilire a pragurilor necesare pentru M1 și M2 într-un mod obiectiv. Abordarea lui Costes pornește de la ipoteza că numai corelațiile pozitive sunt de interes și nu oferă o măsurare utilă a PCC.
Deși utilizarea coeficienților poate îmbunătăți semnificativ fiabilitatea detectării colocalizării, aceasta depinde de o serie de factori, inclusiv de condițiile în care au fost pregătite probele cu fluorescență și de modul în care au fost achiziționate și procesate imaginile cu colocalizare. Studiile trebuie efectuate cu mare precauție și după o lectură atentă a informațiilor de fond. În prezent, domeniul este bântuit de confuzie și o abordare standardizată nu a fost încă ferm stabilită. Încercările de a corecta această situație includ reexaminarea și revizuirea unora dintre coeficienți, aplicarea unui factor de corecție a zgomotului, „Replicate based noise corrected correlations for accurate measurements of colocalization” (Corelații corectate în funcție de zgomot pe bază de replică pentru măsurători precise ale colocalizării). și propunerea de protocoale suplimentare, care au fost analizate în detaliu de Bolte și Cordelieres (2006). În plus, din cauza tendinței imaginilor de fluorescență de a conține o anumită cantitate de semnal defocalizat și de zgomot de tip poisson shot și alte tipuri de zgomot, acestea necesită, de obicei, o preprocesare înainte de cuantificare. O restaurare atentă a imaginii prin deconvoluție elimină zgomotul și crește contrastul în imagini, îmbunătățind calitatea rezultatelor analizei colocalizării. Până în prezent, cele mai frecvent utilizate metode de cuantificare a colocalizării calculează corelația statistică a intensităților pixelilor în două canale microscopice distincte. Studii mai recente au arătat că acest lucru poate duce la coeficienți de corelație ridicați chiar și pentru ținte despre care se știe că locuiesc în compartimente celulare diferite. O cuantificare mai robustă a colocalizării poate fi obținută prin combinarea recunoașterii digitale a obiectelor, calcularea suprapunerii zonei și combinarea cu o valoare de corelație a intensității pixelilor. Acest lucru a condus la conceptul de coeficient de corelație Pearson corectat de obiect.
.