甲状腺乳頭癌（PTC）の診断には、オーファンアニーアイ核の存在が重要な特徴である。 甲状腺の癌である。 病理組織画像からオーファンアニーアイ核を自動検出し、セグメンテーションすることは、従来の課題と特有の課題があるため、複雑な手順となる。 特定の課題とは、これらの核の生物学的特性によってもたらされるものである。 本論文では、甲状腺乳頭癌の病理組織画像からオーファンアニーアイ核を自動検出し、セグメンテーションする方法を提案する。 提案手法（EM/MPM-CV）は、まずマルコフランダムフィールドに基づくセグメンテーション技術を用い、与えられた画像からオーファンアニーアイ核の種を検出する。 そして，領域ベースの能動輪郭モデル（ACM）を初期化し，核の種の上で進化させ，最終的な核の輪郭を同定する． EM/MPM-CV法は、149枚のPTC病理組織画像を用いて、検出とセグメンテーションの性能について評価された。 この手法は、87%の検出感度と93%の陽性予測値を与える。 提案手法の有向性ハウスドルフ距離（DHD）と平均絶対距離（MAD）の値は、それぞれ3.79と1.55ピクセルであることがわかった

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