早在2015 年，雅庫納便與研究團隊利用演算法，於美國國家生物技術資訊中心（NCBI）的搜尋引擎Pubmed 底下約760萬篇生物醫學相關開放文章裡，擷取超過260 萬張圖檔，其中不乏細胞與組織的顯微圖片，包含彩色與灰階圖片。在刪除箭頭與流程圖組件等圖樣後，該研究篩選出2 萬張可疑的圖片，並檢視該圖與相同（或相關）作者是否有相似之處。整個過程裡團隊發現，資料庫裡約1.5％的文章存在可疑的圖片，而有約0.6％的文章圖片可能有不實之嫌。
過去許多期刊都會以繁複的方式校閱研究論文，如Nature 即對所提交的稿件進行隨機抽查，並要求作者附上未經處理的圖片原始檔；而有些像是Journal of Cell Biology 與The EMBO 等刊物則是作手動篩檢，然相對耗費許多時間。Elsevier 的誠信研究負責人阿爾波司博（IJsbrand Jan Aalbersberg）表示，以前要找出文章裡重製的內容，出版商必須有一個放有已出版內容的共享資料庫。2010 年，Crossref 公司集結許多合作出版商的文章，並運用加州Turnitin 公司的偵測軟體iThenticate進行偵測，Crossref 的執行董事表示，當下的出版系統在影像檢測方面未有任何計畫，部分原因來自於科技上的不成熟，但公司團隊卻也見證了這一切的發展。
雅庫納進一步指出，未將該演算法公諸於世的原因為，其可能產生不實指控的風險，然而團隊仍計畫向期刊與研究誠信辦公室（research-integrity office）申請使用許可。日前雅庫納已和芝加哥西北大學研究誠信辦公室主任魁肯布希（Lauran Qalkenbush）及進行討論，這項工具將會為組織帶來極大的幫助，且魁肯布希也希望能在該辦公室建立測試網站，以便了解未來測試裡可以如何運用該項工具。
學術出版商Elsevier 也表示為了支持圖像相似檢查（Similarity Check）， 公司於2 年前挹注為期3 年、耗資120 萬美元的資金與柏林洪堡大學（Humboldt University）合作，試圖挖掘並辨識文章撰寫上種種的不當行為，就在今（2018）年1 月25 日，該合作計畫宣布期將建立出版物圖像回收資料庫，以便優化自動篩選機制。