La presencia de núcleos huérfanos de ojo de anillo es una característica significativa para el diagnóstico del carcinoma papilar de tiroides (CPT), un cáncer de la glándula tiroides. La detección y segmentación automatizada de los núcleos huérfanos del ojo anular a partir de imágenes histopatológicas es un procedimiento intrincado debido a los desafíos tradicionales y específicos. Los retos específicos se deben a las propiedades biológicas de estos núcleos. Este artículo propone un método automatizado para detectar y segmentar los núcleos huérfanos de ojo de anilla a partir de imágenes histopatológicas de carcinoma papilar de tiroides. Nuestro método propuesto (EM/MPM-CV) utiliza inicialmente una técnica de segmentación basada en el campo aleatorio de Markov para detectar las semillas de los núcleos huérfanos del ojo anular de las imágenes dadas. Un modelo de contorno activo basado en la región (ACM) se inicializa y evoluciona sobre las semillas de núcleos para identificar los contornos finales de los núcleos. El método EM/MPM-CV se evalúa en 149 imágenes histopatológicas de PTC para comprobar su rendimiento de detección y segmentación. Esta técnica ofrece una sensibilidad de detección del 87% y un valor predictivo positivo del 93%. Los valores de la distancia de Hausdorff dirigida (DHD) y la distancia media absoluta (MAD) para el método propuesto son de 3,79 y 1,55 píxeles respectivamente.