La anemia es una enfermedad común de salud pública difundida en todo el mundo. En muchos casos afecta la vida diaria de los pacientes que necesitan asistencia médica y monitoreo continuo. La literatura médica establece evidencia empírica de una correlación entre el palidez conjuntival en exámenes físicos y su asociación con el diagnóstico de anemia. Aunque los humanos muestran una experiencia natural en el reconocimiento de patrones y habilidades asociativas basadas en propiedades de tono, la variación de estimaciones es alta, requiriendo la toma de muestras de sangre incluso para monitoreo. Para diseñar sistemas automáticos para la evaluación objetiva de la palidez utilizando imágenes digitales de la conjuntiva, es necesario obtener una segmentación automática confiable de la conjuntiva del párpado. En este estudio, proponemos un enfoque de segmentación por particionamiento de gráficos. Se ha propuesto un procedimiento de segmentación semántica de una región de interés diagnósticamente significativa para explotar cortes normalizados para agrupamiento perceptual, introduciendo así un sesgo hacia las características de espectrofotometría de la hemoglobina. La fiabilidad de la identificación de la región de interés se demuestra tanto con métricas estándar como midiendo la correlación entre el color de la ROI y el nivel de hemoglobina basado en 94 muestras distribuidas en relación con la edad, sexo y concentración de hemoglobina. La región de interés segmentada automáticamente es adecuada para procedimientos diagnósticos basados en la estimación cuantitativa de hemoglobina de los tejidos expuestos de la conjuntiva.