A papilláris pajzsmirigyrák (PTC) diagnózisában az árva annie-eye magok jelenléte jelentős jellemző, a pajzsmirigy rákos megbetegedése. Az árva annie-eye magok automatikus felismerése és szegmentálása szövettani képekből bonyolult eljárás a hagyományos és specifikus kihívások miatt. A specifikus kihívásokat e sejtmagok biológiai tulajdonságai jelentik. Ez a cikk egy automatizált módszert javasol a papilláris pajzsmirigyrák szövettani képein található árva annie-eye magok felismerésére és szegmentálására. A javasolt módszerünk (EM/MPM-CV) kezdetben egy Markov véletlenszerű mezőn alapuló szegmentációs technikát használ az árva annie-eye magok felismerésére az adott képekből. Egy régióalapú aktív kontúrmodellt (ACM) inicializálunk és fejlesztünk a magcsíramagok felett a végleges magkontúrok azonosításához. Az EM/MPM-CV módszert 149 PTC szövettani képen értékeljük a felismerési és szegmentálási teljesítmény szempontjából. Ez a technika 87%-os detektálási érzékenységet és 93%-os pozitív prediktív értéket biztosít. Az irányított Hausdorff-távolság (DHD) és az átlagos abszolút távolság (MAD) értéke a javasolt módszer esetében 3,79, illetve 1,55 pixel.