與生化實驗相比，高內涵分析（HCA）是根據微觀圖像分析細胞中發生的現象，能從單一實驗中獲得廣泛數據，包括目標分子的數量，以及細胞的動態特性（如定位）、形態，以及細胞內的胞器的資訊。
此外，藉由觀察實際圖像可以驗證研究員所假設的現象，並且在傳統的高通量篩選（HTS）中可能導致偽陽性的非特定性現象也能被排除。此外，經過一次獲取圖像後，HCA 允許從多個角度多次進行分析，從而讓研究員對細胞生理現象從多維度切入更深入的理解。由於這一點，在基礎研究和藥物發現中，對 HCA 的需求正在增加。另一方面，為了捕捉有機體內發生的現象，再現類似人體內環境，實驗系統變得愈複雜，例如使用生物標記和3D培養的活細胞系統。
此外，近年來，尤其是在再生醫學中，發展不對細胞進行標記的分析方法，以減低對細胞的影響，此法也變得愈受歡迎。因此，對無標記分析的需求正在增加。

CellPathfinder 軟體擁有直觀易用的介面，引導使用者從多個角度分析數千張圖像數據，藉由生成多種類型的圖形來視覺化結果。
此外，機器學習和深度學習功能極大地提升了目標識別能力。這也非常適合進行複雜和高難度的分析，例如從3D培養和活細胞成像中分析數據。分析亮場影像也適用。在此，它涵蓋了螢光圖像以及亮場圖像的廣泛分析步驟。
CellPathfinder 軟體是一個強大的工具，擴展了HCA的能力。

基本分析數據功能
- 圖形化分析工具
- 藉由特徵值來篩選
- 製作圖表以將數據視覺化
- 三維分析: 體積及位置的量化
- 圖像拼接生成平鋪圖像進行分析
- 亮場圖像: 增強對比度

深度學習功能
- 使用螢光圖像和亮場圖像進行標記，可讓系統自動識別目標對象，例如細胞和細胞內胞器。
- 自動計算細胞數量
- 對表型不同的細胞進行分類