A presença de núcleos de anni-olhos órfãos é uma característica significativa para o diagnóstico do carcinoma papilífero da tiróide (PTC), um cancro da glândula tiróide. A detecção e segmentação automática dos núcleos de anni-olhos órfãos a partir de imagens histopatológicas é um procedimento intrincado devido aos desafios tradicionais e específicos. Os desafios específicos são colocados pelas propriedades biológicas destes núcleos. Este artigo propõe um método automatizado para detectar e segmentar núcleos de anni-olhos órfãos a partir de imagens histopatológicas do carcinoma papilífero da tiróide. Nosso método proposto (EM/MPM-CV) utiliza inicialmente uma técnica de segmentação aleatória baseada em campo de Markov para detectar as sementes de núcleos de anni-olhos órfãos a partir das imagens dadas. Um modelo de contorno ativo baseado na região (ACM) é inicializado e evoluiu sobre as sementes dos núcleos para identificar os contornos finais dos núcleos. O método EM/MPM-CV é avaliado em 149 imagens histopatológicas de PTC para detecção e desempenho da segmentação. Esta técnica dá uma sensibilidade de detecção de 87% e um valor preditivo positivo de 93%. Os valores da distância dirigida de Hausdorff (DHD) e da distância média absoluta (DMA) para o método proposto são de 3,79 e 1,55 pixels respectivamente.